{"id":42448,"date":"2023-02-16T16:40:16","date_gmt":"2023-02-16T16:40:16","guid":{"rendered":"https:\/\/www.aiopenmind.it\/ArtificialIntelligence\/?p=42448"},"modified":"2023-02-25T09:05:05","modified_gmt":"2023-02-25T09:05:05","slug":"microsoft-rivoluziona-la-sintesi-vocale-con-vall-e","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.aiopenmind.it\/ArtificialIntelligence\/microsoft-rivoluziona-la-sintesi-vocale-con-vall-e\/","title":{"rendered":"Microsoft rivoluziona la sintesi vocale con VALL-E"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Microsoft presenta un nuovo approccio per la sintesi vocale chiamato <strong>VALL-E<\/strong>, che utilizza un modello di codec neurale per modellare il linguaggio condizionato invece di una regressione continua del segnale come i modelli precedenti. Qui \u00e8 possibile sentire e valutare il<a href=\"https:\/\/valle-demo.github.io\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\" title=\"\"> livello della sperimentazione<\/a>.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">VALL-E \u00e8 addestrato su 60.000 ore di dati di parlato in inglese, ed \u00e8 in grado di sintetizzare discorsi personalizzati di alta qualit\u00e0 con soli 3 secondi di registrazione di un oratore invisibile come suggerimento acustico. VALL-E supera il sistema TTS zero-shot all&#8217;avanguardia in termini di naturalezza del parlato e somiglianza del parlante e pu\u00f2 preservare l&#8217;emozione di chi parla e l&#8217;ambiente acustico del prompt acustico nella sintesi. <\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La pipeline di VALL-E \u00e8 fonema \u2192 codice discreto \u2192 forma d&#8217;onda, consentendo varie applicazioni di sintesi vocale come TTS zero-shot, editing vocale e creazione di contenuti combinati con altri modelli di intelligenza artificiale generativa come GPT-3.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Questi le principali caratteristiche:<\/p>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li><em>Sintesi della diversit\u00e0<\/em>: Il modello VALL-E utilizza metodi di generazione di token discreti basati sul campionamento, che gli permettono di sintetizzare diversi campioni vocali personalizzati con semi casuali diversi a partire da un paio di messaggi di testo e di altoparlanti.<\/li>\n\n\n\n<li><em>Manutenzione Ambiente Acustico<\/em>: VALL-E \u00e8 in grado di mantenere l&#8217;ambiente acustico del prompt dell&#8217;oratore quando sintetizza un discorso personalizzato. L&#8217;audio e le trascrizioni utilizzate per questo scopo provengono dal set di dati Fisher.<\/li>\n\n\n\n<li><em>Mantenimento delle emozioni dell&#8217;oratore<\/em>: Il modello VALL-E \u00e8 in grado di mantenere l&#8217;emozione nel prompt dell&#8217;oratore quando sintetizza un discorso personalizzato. I suggerimenti audio utilizzati per questo scopo vengono campionati dal database delle voci emotive.<\/li>\n\n\n\n<li><em>Pi\u00f9 campioni<\/em>: Per testare il modello VALL-E, sono state selezionate casualmente alcune trascrizioni e segmenti audio di 3 secondi dal set di test di pulizia di LibriSpeech come prompt di testo e relatore, e VALL-E \u00e8 stato utilizzato per sintetizzare il discorso personalizzato. Si noti che le trascrizioni e i segmenti audio utilizzati provengono da oratori diversi.<\/li>\n\n\n\n<li><em>Dichiarazione etica<\/em>: VALL-E ha la capacit\u00e0 di sintetizzare il parlato mantenendo l&#8217;identit\u00e0 del parlante, il che potrebbe comportare potenziali rischi nell&#8217;uso improprio del modello, come lo spoofing dell&#8217;identificazione vocale o l&#8217;impersonificazione di un parlante specifico. Gli esperimenti sono stati condotti partendo dal presupposto che l&#8217;utente accetti di essere l&#8217;oratore target nella sintesi vocale, ma se il modello viene generalizzato a parlanti invisibili nel mondo reale, dovrebbe includere un protocollo per garantire che il parlante approvi l&#8217;uso della propria voce e un modello di rilevamento vocale sintetizzato.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Molte preoccupazioni si pongono sia a livello etico e sia sul suo impatto nel modo del lavoro &#8220;<a href=\"https:\/\/www.aiopenmind.it\/ArtificialIntelligence\/il-futuro-incerto-dellindustria-del-doppiaggio-a-causa-dellia-generativa\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\" title=\"\">Il futuro incerto dell\u2019industria del doppiaggio a causa dell\u2019IA generativa<\/a>&#8220;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Microsoft presenta un nuovo approccio per la sintesi vocale chiamato VALL-E, che utilizza un modello di codec neurale per modellare il linguaggio condizionato invece di una regressione continua del segnale come i modelli precedenti. 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