AI 声音:数字音频、语音识别、TTS 简介与使用示例

发布于:2024-11-29 ⋅ 阅读:(27) ⋅ 点赞:(0)

在现代 AI 技术的推动下,声音处理领域取得了巨大进展。从语音识别(ASR)到文本转语音(TTS),再到个性化声音克隆,这些技术已经深入到我们的日常生活中:语音助手、自动字幕生成、语音导航等应用无处不在。

数字音频

音频是声音的“数字化”。声音本质上是空气中振动的波,这些波的振动被麦克风捕捉后转化为电信号。接着,这些信号会通过采样和量化存储为数字数据。

如上图所示。声波最开始是一个连续的模拟信号,然后经过特定频率的采样得到采样点(比如采样频率 48kHz 就是将每秒切割为 48k 个采样点),再通过量化处理得到二进制数据(如果量化位数是 16 位,则表示每个采样点存储为 16 bit 即 2 个字节),最后将元数据(如采样率、量化位数、声道数量等)和采样点二进制数据组合起来就得到了音频文件(比如 WAV 或 MP3)。

ASR 语音识别

语音识别(Automatic Speech RecognitionASR)是将语言转化为文字的技术。

传统方法

早期的 ASR 系统主要依赖基于统计的模型,如:

  • 声学模型(Acoustic Model):将音频信号转换为声学特征,如 MFCC(梅尔频率倒谱系数)。
  • 语言模型(Language Model):使用统计方法预测文字序列的概率。
  • 解码器(Decoder):结合声学和语言模型,将声学特征映射到最可能的文字序列。

这些方法需要大量手工设计的特征和规则,性能受限于数据量和语言模型的复杂度。

深度学习

现代 ASR 系统主要基于深度学习,使用端到端(End-to-End)方法,直接从音频输入到文本输出。

如果将 AI 模型看作一个黑盒,那么训练过程就是输入 <音频, 文本> 数据对,让模型自动学习输入和输出之间的映射关系。经过训练后,模型便可以对新的音频进行推理,生成对应文本。

这种描述是一个高度抽象的视角,背后实际上是一个复杂的过程,比如 OpenAI Whisper

实践证明,基于深度学习方法训练出来的模型具有更好的鲁棒性、准确性和泛化能力。

OpenAI Whisper 使用示例:

import whisper

# 加载模型,默认存储位置 ~/.cache/whisper,可以设置 download_root 改变路径
model = whisper.load_model("base", download_root="root_dir")

# 将音频转换为文本
result = model.transcribe("audio.mp3")
print(result["text"])

你也可以使用 whisper.cpp,一个使用 C/C++ 编写的 OpenAI Whisper 的高性能版本。

TTS 文本转语言

文本转语音(Text-to-SpeechTTS)技术则是将输入文本转化为自然流畅的语音。

从某种抽象的角度来看,TTS(文本转语音)可以被视为语音识别(ASR)的“反过程”,两者都涉及将一种形式的数据(音频或文本)映射到另一种形式,并且现代都采用深度学习模型,通常基于 Transformer 或类似架构,但在某些技术实现(比如中间表示、损失函数、特征表示、目标优化等)和复杂度上并非完全对称。

TTS 示例如下(使用的是 HuggingFace 上的 OuteAI/OuteTTS-0.2-500M 模型):

import outetts

model_config = outetts.HFModelConfig_v1(
    model_path="OuteAI/OuteTTS-0.2-500M",
    language="en",  # Supported languages in v0.2: en, zh, ja, ko
)

interface = outetts.InterfaceHF(model_version="0.2", cfg=model_config)

# Optional: Load speaker from default presets
interface.print_default_speakers()
speaker = interface.load_default_speaker(name="male_1")

output = interface.generate(
    text="""Speech synthesis is the artificial production of human speech.
    A computer system used for this purpose is called a speech synthesizer,
    and it can be implemented in software or hardware products.
    """,
    # Lower temperature values may result in a more stable tone,
    # while higher values can introduce varied and expressive speech
    temperature=0.1,
    repetition_penalty=1.1,
    max_length=4096,
    speaker=speaker,
)

output.save("output.wav")
声音克隆

每个人的声音都有独特的特性,比如音调高低、响度、停顿、语气等等,声音克隆就是分析并提取一个人的声音特征,将这些特征参数化(通常表示为高维向量)。特征提取本身没有多大实际用途,为了让这些特征发挥作用,声音克隆通常与 TTS(文本转语音)技术结合,融合克隆的声音特征,将文本生成为与克隆声音相似的语音。

不少 TTS 模型也会直接支持声音克隆的功能,如何调用则取决于具体的模型。例如上例中的 OuteAI/OuteTTS-0.2-500M 模型可以输入一段音频创建具有该音频特征的 speaker:

# Optional: Create a speaker profile (use a 10-15 second audio clip)
speaker = interface.create_speaker(
    audio_path="path/to/audio/file",
    transcript="Transcription of the audio file."
)

总结

语音技术作为 AI 应用中的重要分支,正在改变人机交互的方式。从基础的数字音频处理到 ASRTTS 技术的成熟,再到声音克隆赋予 AI 个性化表达能力,这些技术不仅满足了自动化需求,还为虚拟助手、娱乐、医疗、教育等领域带来了创新可能性。希望本文的介绍能为你打开探索 AI 声音领域的大门!


(我是凌虚,关注我,无广告,专注技术,不煽动情绪,欢迎与我交流)


参考资料:

  • https://github.com/openai/whisper
  • https://huggingface.co/OuteAI/OuteTTS-0.2-500M

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