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快牙,最快5分钟偷“声”换日!Facebook用AI玩起假唱,mustang

原标题:快牙,最快5分钟偷“声”换日!Facebook用AI玩起假唱,mustang

导读:

最快5分钟偷“声”换日!Facebook用AI玩起假唱...

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陆柏久

智东西(大众号:zhidxcom)

编 | 王颖

导语:Facebook研宣布可以转化歌声的AI模型,能在5绝世武魂夕厉~30快牙,最快5分钟偷“声”换日!Facebook用AI玩起假唱,mustang分钟将一个歌手的声响转化成另一个歌手的声响。

智东西4月17日音讯,Facebook AI研讨院和以色列特拉维夫大学的科学家们宣布了一篇关于转化歌手歌声的论文——《无监督的歌声转化》(Unsupervised Singing Voice Conversion)。

这篇论文描绘了一种可以直接将一个歌手的声余火灵音转化成另一个歌手声响的体系。这个体系可以对曾经对未遇到过的,未分类、未注释的数据履行转化。

研讨小组称,他们的模型仅用5到30分钟就能学会歌手之间的转化。

一、AI模型怎么转化歌声?

这个AI模型分两个阶段进行练习。首要对每个歌手的样本别离运用一个称为softmax重构丢失的数学调教美少年函数(将神经网络得到的多个值,进行归一化处理,使得到的值在[0,1]之间,让成果变得可解释。即可以将成果看作是概率,某个类别概率越大,将样本归为该类其他可能性也就越高)。

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然后混合矢量嵌入(即数值表明)得到新歌手的样本,练习歌手的样本生成后再进行反向翻译过程。

为了扩大练习数据集,研讨人员经过倒向播和改变快牙,最快5分钟偷“声”换日!Facebook用AI玩起假唱,mustang相位来转化音频编排。这种办法将数据集的巨细添加了四倍。第一次邹正断腿添加的数据发明出了一首胡说八道的歌曲,但仍然可以辨认为同一名歌手所演唱,第2次添加的数据发明了一个已无法辨认歌手的新歌曲。

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二、歌声转化无需很多练习数据

论文作者表明:“咱们的办法不以叫我创界神文本或音符为条件,不需要各种歌手之间的平行练习数据,供给了必定的灵敏盛夏科技在线布局性以及其他声响特征,可以让咱们有才能从自己声响的某些喜迪奇限制中解放出来。”

研讨人员介绍,他们的转化办法建立在WaveNet的基础上,这是一种谷歌开发的主动编码器(一种无监督的神经网络模型,它可以学习到输入数据的隐含特征,一起用学习到的新特征可以重构出原始输入覃远通数据),可以从音频记载的波形中生成模型。

它采用了反向翻译,行将一沈琼霍小媛个数据样本转化为方针样本(在这种情况下,一个歌手的声响转化为另一个),然后将其重生之黄埔军魂翻译回来,如果与原文不匹配,则调整下一次测验。

此外,该研讨小组的组成样本,在不输入歌手实在信息的情况下,可以运用更挨近源歌手的声响信息,构成一个“虚拟身份”。

三、歌声转化类似度获好评

在试验中,研讨小组收集了两组揭露的数据集—野棱角—斯坦福大学的移动扮演数字档案馆(DAMP)语料库和新加坡国立大学的成语和白话语料库(NUS-48E)。

第一组中,他们随机挑选了5名歌手演唱的10首歌(其间9首被他们用来练习AI体系)。 第二组中,他快牙,最快5分钟偷“声”换日!Facebook用AI玩起假唱,mustang们挑选了12名歌手,每名歌手有4首歌,所有这些歌曲都被用于练习体系。

接下来,他们让人类侧组词评定员以1-5的评分标准来判别生成的歌声与目招显聪被打标歌声的类似性,并快牙,最快5分钟偷“声”换日!Facebook用AI玩起假唱,mustang运用一个包括分类体系的主动测试来更客观地评价样本的质量。

评定员对转化后的音频均匀打分约为4分(以为质量较好),而主动测试发现,所生成样本的辨认精度度简直与重建样本的辨认精度相同高。

研讨人员表明,未来AI歌声转化模型将可以在存在背景音乐的情况下履行歌声转化。

结语:AI技能高速开展,不断催生新技能、新产品诞生

自1956年AI的概念建立以来,人类一直在这个范畴进行不断的探究。

现在,AI在基础研讨和技能产业方面都进入了高速开展时期,也开端越来越多的运用于日常日子和作业的各个方面。不断出现的各种AI机器学习模型被运用于医疗、修建和艺术等各个范畴。

AI正在作为新一轮产业革命的中心驱动王亚烁力,不断催生新技能、新产品的诞生。

论文链接:https://arxiv.org/abs/1904.06590

原文来自:VentureBeat

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智东西

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陈光城

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