Автор: Денис Аветисян
Представлен LEMAS — обширный ресурс для исследований в области генерации и редактирования речи, открывающий возможности для создания реалистичных голосов на разных языках.
LEMAS включает в себя 150 тысяч часов аудиоданных и модели LEMAS-TTS и LEMAS-Edit для улучшения качества и кросс-лингвальных возможностей синтеза речи.
Несмотря на значительный прогресс в области синтеза и редактирования речи, создание универсальных, многоязычных моделей, способных к высококачественной генерации и адаптации, остается сложной задачей. В настоящей работе представлена платформа LEMAS: Large A 150K-Hour Large-scale Extensible Multilingual Audio Suite with Generative Speech Models — масштабный, открытый многоязычный аудиокорпус объемом 150 тысяч часов, сопровождаемый моделями LEMAS-TTS и LEMAS-Edit. Разработанные модели демонстрируют улучшенные показатели синтеза и редактирования речи, а также повышенную кросс-языковую устойчивость. Какие новые перспективы откроет этот детально размеченный, многоязычный корпус для развития систем генерации речи на основе запросов и адаптации к различным акцентам?
Фундамент: Масштабирование Речи с Использованием Обширных Данных
Современные системы синтеза и редактирования речи в значительной степени зависят от доступа к огромным массивам данных, что обусловлено необходимостью охвата всего разнообразия языковых особенностей и тонкостей произношения. Для создания реалистичной и выразительной речи, модели должны быть обучены на примерах, отражающих различные акценты, стили речи и эмоциональные окраски. Недостаток данных приводит к неестественным звучаниям и ограниченной способности системы адаптироваться к новым голосам или языкам. Таким образом, масштабируемость и разнообразие обучающих данных являются ключевыми факторами, определяющими качество и функциональность современных речевых технологий, позволяя им преодолевать лингвистические барьеры и обеспечивать более естественное взаимодействие человека и машины.
Для создания надежных моделей синтеза и редактирования речи, способных эффективно работать с различными языками и дикторами, необходимы огромные объемы данных. Исследования показали, что производительность систем напрямую зависит от масштаба обучающего набора. В подтверждение этого был создан многоязычный речевой датасет, насчитывающий впечатляющие 150 000 часов аудиозаписей. Такой масштаб позволяет моделям улавливать тончайшие лингвистические нюансы и обобщать полученные знания, обеспечивая высокую точность и естественность синтезируемой речи, а также улучшая способность к адаптации к новым языкам и голосам.
Эффективное использование огромных массивов данных в синтезе и редактировании речи требует не только их наличия, но и применения специализированных архитектур и методов обучения. Простое увеличение объема данных без оптимизации модели может привести к переобучению — ситуации, когда система хорошо работает с тренировочным набором, но плохо справляется с новыми, незнакомыми образцами речи. Для преодоления этой проблемы разрабатываются инновационные подходы, направленные на повышение обобщающей способности моделей. Ключевым является создание архитектур, способных эффективно извлекать полезную информацию из больших данных, а также применение техник регуляризации и оптимизации, которые предотвращают переобучение и максимизируют производительность системы. Это позволяет создавать более надежные и универсальные инструменты для обработки речи, способные адаптироваться к различным языкам, акцентам и стилям.
Разработанные системы LEMAS-TTS и LEMAS-Edit представляют собой значительный шаг вперед в области обработки речи, благодаря эффективному использованию масштабных многоязычных наборов данных. Эти системы не просто оперируют большим объемом информации, но и демонстрируют способность к генерации и редактированию речи высокого качества на различных языках. Особенностью подхода является не только увеличение объема обучающих данных, но и оптимизация архитектуры моделей и методов обучения, что позволяет избежать переобучения и достичь высокой производительности. В результате, системы LEMAS-TTS и LEMAS-Edit открывают новые возможности для создания реалистичных и выразительных речевых интерфейсов, а также для редактирования существующих аудиозаписей с высокой точностью и сохранением естественности звучания.
LEMAS-TTS: Неавторегрессивный Синтез на Основе Сопоставления Потоков
LEMAS-TTS использует архитектуру F5-TTS и применяет метод обучения посредством потоковых соответствий (flow matching) для неавторегрессивного синтеза речи. В отличие от традиционных авторегрессивных моделей, которые генерируют речь последовательно, LEMAS-TTS способна генерировать всю речевую последовательность параллельно. Это достигается путем преобразования задачи синтеза речи в задачу поиска оптимального потока, что значительно снижает вычислительные затраты и позволяет добиться более высокой скорости генерации речи без потери качества. Неавторегрессивный подход особенно важен для приложений, требующих синтеза речи в реальном времени или обработки больших объемов текста.
Для обеспечения высококачественного многоязычного синтеза речи в LEMAS-TTS используется энкодер просодии. Этот компонент отвечает за моделирование и контроль интонации и ритма, являющихся ключевыми факторами, влияющими на естественность звучания синтезированной речи. Энкодер просодии извлекает признаки, характеризующие просодические особенности входного текста, и использует их для управления процессом синтеза, что позволяет генерировать речь, максимально приближенную к естественной человеческой.
Для повышения точности выравнивания и извлечения точных временных меток на уровне слов, модель LEMAS-TTS использует функцию потерь Connectionist Temporal Classification (CTC) в сочетании с Multilingual MMS Forced Aligner. CTC позволяет модели обучаться выравниванию между входным текстом и выходным аудиосигналом без предварительной привязки, эффективно решая проблему неточного соответствия по времени. Multilingual MMS Forced Aligner, в свою очередь, автоматически выравнивает входной текст с аудио, предоставляя точные временные метки для каждого слова, что критически важно для неавторегрессивного синтеза речи и улучшения ее естественности. Комбинация этих технологий позволяет добиться высокой точности в определении границ слов и их длительности, что положительно сказывается на качестве синтезированной речи на различных языках.
Для минимизации утечки акцента между языками и повышения естественности синтезируемой речи в LEMAS-TTS используется метод Accent-Adversarial Disentanglement. Данный метод реализуется с помощью Gradient Reversal Layer (GRL), который позволяет модели отличать признаки, определяющие акцент, от лингвистического содержания. GRL инвертирует градиенты во время обратного распространения, побуждая модель создавать представления, независимые от акцента, что снижает вероятность появления нежелательных акцентных особенностей при синтезе речи на других языках. Это способствует более нейтральному и аутентичному звучанию синтезированной речи на целевом языке.
LEMAS-Edit: Многоязычное Редактирование Речи на Основе VoiceCraft
LEMAS-Edit использует архитектуру VoiceCraft в качестве основы, адаптируя ее для многоязыковой обработки речи. Данный подход позволяет использовать уже существующую и проверенную инфраструктуру для редактирования аудио, расширяя ее функциональность для поддержки различных языков. Вместо разработки новой системы с нуля, LEMAS-Edit модифицирует и оптимизирует VoiceCraft, что снижает затраты на разработку и обеспечивает более быструю интеграцию новых языковых моделей. Базовая архитектура VoiceCraft предоставляет надежную основу для точного редактирования речи, а адаптация LEMAS-Edit позволяет расширить ее возможности для работы с широким спектром языков, включая китайский, русский, испанский и другие.
В основе функционирования LEMAS-Edit лежит использование точных меток времени на уровне отдельных слов, полученных из обучающих данных. Эти метки позволяют системе идентифицировать начало и конец произношения каждого слова в аудиозаписи. Использование данных о времени начала и окончания произношения позволяет выполнять точные и локализованные изменения в речевом сигнале, например, заменять, удалять или изменять отдельные слова, не затрагивая остальную часть аудиозаписи. Высокая точность меток времени критически важна для поддержания естественности и разборчивости отредактированной речи, особенно при работе с многоязычными данными.
Для повышения качества аудио LEMAS-Edit использует два алгоритма шумоподавления: UVR5444 для мягкого снижения шума и DeepFilterNet для агрессивной фильтрации. UVR5444 эффективно удаляет фоновые шумы небольшого уровня, сохраняя при этом естественность речи. DeepFilterNet, в свою очередь, применяется для подавления сильных помех и шумов, обеспечивая четкость и разборчивость отредактированного аудиосигнала. Комбинация этих двух подходов позволяет добиться оптимального баланса между сохранением качества речи и эффективным удалением нежелательных шумов.
LEMAS-Edit расширяет функциональность проверенной модели редактирования речи, изначально разработанной для английского языка, на широкий спектр других языков, включая китайский, русский, испанский, португальский, немецкий, французский, итальянский, индонезийский и вьетнамский. Такой подход позволяет пользователям творчески манипулировать речью на различных языках, используя единую архитектуру и инструменты, что значительно упрощает процесс создания и редактирования многоязычного аудиоконтента. Расширение охвата языков не требует переработки базового алгоритма, а использует адаптацию существующих параметров и моделей для каждого конкретного языка.
Подтверждение Эффективности и Потенциальное Влияние
Эффективность LEMAS-TTS подтверждена строгой оценкой с использованием метрик частоты ошибок слов (WER), оцениваемой моделями Whisper-large-v3 и FunASR Paraformer-zh, а также схожести дикторов (WavLM-large). Результаты показали, что значения WER и показатели схожести дикторов превосходят показатели OpenAudio-S1-mini по всем 10 поддерживаемым языкам. Это указывает на превосходство LEMAS-TTS в задачах транскрипции и синтеза речи по сравнению с рассматриваемой базовой моделью.
Возможность осуществления Zero-Shot Cross-Lingual Synthesis демонстрирует способность модели к обобщению и синтезу речи на языках, на которых она не обучалась напрямую. Этот функционал позволяет генерировать аудио на новых языках без необходимости в дополнительных тренировочных данных для каждого конкретного языка. Фактически, модель экстраполирует полученные знания из языков, на которых она была обучена, для успешного синтеза речи на ранее не виденных языках, что свидетельствует о высокой степени ее адаптивности и обобщающей способности.
Комбинированная система, использующая датасет LEMAS объемом 150 000 часов аудиоданных, обеспечивает высококачественную обработку речи на нескольких языках с беспрецедентной масштабируемостью. Объем данных позволяет модели эффективно обучаться и обобщать, что критически важно для поддержания качества синтеза речи при увеличении количества поддерживаемых языков и говорящих. Использование такого большого датасета является ключевым фактором, обеспечивающим стабильную работу системы в различных условиях и позволяющим эффективно обрабатывать большие объемы данных в режиме реального времени.
Технология имеет потенциал для существенной трансформации таких областей применения, как голосовые помощники, создание контента и инструменты доступности. Улучшенное качество и многоязычность синтеза речи, обеспечиваемые данной разработкой, позволяют создавать более естественные и понятные голосовые интерфейсы, расширяя возможности автоматизированного взаимодействия с пользователями. В сфере контента это открывает перспективы для автоматизированного озвучивания текстов на различных языках, упрощая процесс создания аудио- и видеоматериалов. Наиболее значимым является влияние на инструменты доступности, позволяя людям с ограниченными возможностями более эффективно взаимодействовать с цифровым контентом и технологиями, делая информацию и коммуникацию более инклюзивными и универсальными.
Исследование, представленное в статье, демонстрирует стремление к созданию детерминированных и воспроизводимых результатов в области синтеза речи. Система LEMAS, с её акцентом на многоязычность и возможность редактирования, требует высокой степени точности и предсказуемости. В этой связи, уместно вспомнить слова Эдсгера Дейкстры: «Программирование — это не столько искусство получения машины заставить делать то, что вы хотите, сколько искусство организации программы таким образом, чтобы она не делала ничего, чего вы не хотите». Как и в корректной программе, каждая компонента LEMAS должна работать предсказуемо, обеспечивая надежность и возможность воспроизведения результатов в различных языковых контекстах. Использование методов потокового сопоставления (Flow Matching) в LEMAS-TTS нацелено на достижение именно такой предсказуемости и контроля над процессом синтеза.
Куда Далее?
Представленный комплекс LEMAS, несомненно, является шагом вперед в области генерации и редактирования речи. Однако, истинная элегантность алгоритма не измеряется объемом созданного набора данных, а его способностью к обобщению. Вопрос не в том, насколько хорошо модель воспроизводит существующие языки, а в том, насколько легко она адаптируется к новым, ранее невиданным лингвистическим структурам. Масштабируемость, а не простое увеличение объема данных, должна стать ключевым критерием оценки.
Особое внимание следует уделить вопросам устойчивости к шумам и неполным данным. В реальном мире речь редко бывает идеальной. Алгоритм, не способный адекватно обрабатывать дефекты, обречен на провал. И, конечно, необходимо исследовать возможности интеграции с другими модальностями — зрением, тактильными ощущениями — для создания действительно интеллектуальных систем.
Нельзя забывать и о фундаментальной проблеме — интерпретируемости. Создание модели, способной генерировать речь, недостаточно. Необходимо понимать, как она это делает. Черный ящик, каким бы эффективным он ни был, не является решением. Истинный прогресс требует прозрачности и возможности контролировать процесс генерации на уровне базовых принципов.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.04233.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Квантовый Монте-Карло: Моделирование рождения электрон-позитронных пар
- Эмоциональный отпечаток: Как мы научили ИИ читать душу (и почему рейтинги вам врут)
- Искусственный интеллект и рефакторинг кода: что пока умеют AI-агенты?
- Оптимизация партийных запросов: Метод имитации отжига против градиентных подходов
- Насколько важна полнота при оценке поиска?
- Сжатый код: как оптимизация влияет на «мышление» языковых моделей
- Белки под присмотром ИИ: новый подход к пониманию их функций
- Искусственный интеллект на службе науки: новый инструмент для анализа данных
- Переключение намагниченности в квантовых антиферромагнетиках: новые горизонты для терагерцовой спинтроники
- Виртуальная примерка без границ: EVTAR учится у образов
2026-01-09 18:31