तंत्रिका नेटवर्क के लिए सिखाया जाता है लगभग पूरी तरह से मानव आवाज की नकल
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पिछले साल कंपनी DeepMind के विकास में लगे हुए कृत्रिम बुद्धि प्रौद्योगिकी, के बारे में जानकारी साझा की अपनी नई परियोजना WaveNet तंत्रिका नेटवर्क गहरा कर सकते हैं कि सीखने के लिए इस्तेमाल किया जा sintetici यथार्थवादी मानव भाषण दिया । हाल ही में जारी किया गया था का एक उन्नत संस्करण इस तकनीक है कि इस्तेमाल किया जाएगा के आधार के रूप में डिजिटल मोबाइल सहायक गूगल सहायक है ।
एक प्रणाली की आवाज संश्लेषण (भी ज्ञात के रूप में रूपांतरण समारोह "पाठ से भाषण" भाषण के पाठ, टीटीएस) आमतौर पर है के आधार पर बनाया गया एक के दो बुनियादी तरीकों । Concatenative (या मिश्रित) विधि का निर्माण शामिल है वाक्यांशों के संग्रह के माध्यम से अलग-अलग टुकड़ों के दर्ज शब्दों और भागों के लिए पूर्व दर्ज की भागीदारी के साथ अभिनेता डबिंग. के मुख्य नुकसान इस विधि के लिए की जरूरत है लगातार प्रतिस्थापन ध्वनि पुस्तकालय हर समय, जब वहाँ रहे हैं किसी भी अद्यतन या परिवर्तन है.
एक अन्य विधि कहा जाता है पैरामीट्रिक टीटीएस, और अपनी सुविधा के उपयोग के सेट के मानकों के द्वारा जो कंप्यूटर उत्पन्न करता है वांछित वाक्यांश के लिए. शून्य से है कि विधि सबसे अक्सर परिणाम के रूप में प्रकट होता है की तथाकथित अवास्तविक या रोबोट ध्वनि.
के रूप में के लिए WaveNet, यह उत्पादन ध्वनि तरंगों से खरोंच पर आधारित प्रणाली के आधार पर convolutional तंत्रिका नेटवर्क, जहां ध्वनि पीढ़ी में होता है, कई परतों है । पहली बार प्रशिक्षण के लिए मंच centenarii "लाइव" भाषण, "फ़ीड" की एक बड़ी राशि के नमूने, इस प्रकार जो ध्यान देने योग्य बात श्रव्य संकेतों ध्वनि यथार्थवादी और जो नहीं कर रहे हैं. यह एक आवाज सिंथेसाइज़र पुन: पेश प्राकृतिक काकू, और यहां तक कि इस तरह के विवरण के रूप में लगता है की smacking होंठ । पर निर्भर करता है जो नमूने को चलाने के माध्यम से एक भाषण प्रणाली के साथ, यह अनुमति देता है विकसित करने के लिए एक अद्वितीय "उच्चारण" कर सकता है कि अंत में इस्तेमाल किया जा सकता बनाने के लिए कई अलग अलग आवाजों में.
तेज जीभ
शायद सबसे बड़ी सीमा के WaveNet प्रणाली की आवश्यकता है कि यह एक बड़ी राशि के कंप्यूटिंग शक्ति, और यहां तक कि इस हालत में यह नहीं था, अलग-अलग गति है । के लिए उदाहरण के लिए, पीढ़ी से 0.02 सेकंड के ध्वनि वह था के बारे में 1 सेकंड का समय है.
एक साल बाद काम कर रहे DeepMind इंजीनियरों अभी भी एक रास्ता मिल गया है में सुधार करने के लिए और प्रणाली का अनुकूलन इतना है कि यह अब है का उत्पादन करने में सक्षम एक कच्चे ध्वनि की अवधि के साथ एक दूसरे का उपयोग केवल 50 मिसे है, जो 1000 गुना तेजी से अपनी मूल क्षमता. इसके अलावा, विशेषज्ञों में कामयाब बढ़ाने के लिए ऑडियो नमूना दर के साथ 8-bit 16-बिट के लिए है, जो एक सकारात्मक प्रभाव पर परीक्षण की भागीदारी के साथ दर्शकों. धन्यवाद करने के लिए इन सफलताओं, WaveNet सड़क खोला में एकीकरण के लिए इस तरह के उपभोक्ता उत्पादों में गूगल के रूप में सहायक है.
वर्तमान में, WaveNet इस्तेमाल किया जा सकता है उत्पन्न करने के लिए अंग्रेजी और जापानी आवाज गूगल के माध्यम से सहायक और सभी प्लेटफार्मों का उपयोग करें कि डिजिटल सहायक है । क्योंकि सिस्टम बना सकते हैं एक विशेष प्रकार के वोट पर निर्भर करता है जो सेट के नमूने प्रदान की गई थी के लिए सीखने के लिए है, तो जल्द ही गूगल सबसे अधिक संभावना होगी को लागू करने में WaveNet समर्थन centenarii यथार्थवादी भाषण और अन्य जीभ के साथ शामिल है, उनके संबंध में स्थानीय बोलियों ।
भाषण इंटरफेस कर रहे हैं और अधिक आम होते जा प्लेटफार्मों की एक किस्म पर है, लेकिन उनके अलग अप्राकृतिक प्रकृति ध्वनि repels कई संभावित उपयोगकर्ताओं । प्रयास कंपनी DeepMind में सुधार करने के लिए इस तकनीक निश्चित रूप से योगदान करने के लिए एक व्यापक प्रचार-प्रसार की इन आवाज प्रणालियों, और भी उपयोगकर्ता अनुभव में सुधार से उनके उपयोग करें.
उदाहरण के लिए, संश्लेषित वाक् का उपयोग कर तंत्रिका नेटवर्क, WaveNet पाया जा सकता है .
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