Новая модель текст в речь MARS5: отличная интонация и открытый исходный код

 Camb AI Releases MARS5 TTS: A Novel Open Source Text to Speech Model for Insane Prosody

MARS5 TTS: инновационная модель для синтеза речи

Команда Camb AI представила MARS5 TTS, инновационную модель для синтеза речи с открытым исходным кодом, которая предлагает уникальное управление просодией и возможности клонирования голоса, требуя менее 5 секунд аудиовхода. Модель имеет двухступенчатую архитектуру состоящую из 750M авторегрессионной (AR) модели и 450M неавторегрессионной (NAR) модели. MARS5 использует BPE токенизатор, позволяющий точно управлять знаками препинания, паузами и остановками, тем самым продвигая область синтеза речи.

Уникальная архитектура и возможности модели

Архитектура модели MARS5 включает уникальную двухступенчатую AR-NAR конвейер. На первом этапе авторегрессионная трансформаторная модель генерирует грубые (L0) закодированные признаки речи из входного текста и аудиозаписи. Затем эти признаки вместе с текстом и аудио уточняются с использованием мультиномиальной модели вероятностной диффузии (DDPM), чтобы произвести оставшиеся закодированные значения кодовой книги. Наконец, вокодер преобразует выход DDPM в конечное аудио.

Компонент AR MARS5 предсказывает грубые токены L0, которые затем дополнительно уточняются моделью NAR DDPM. Полученный уточненный выход обрабатывается вокодером для генерации конечного аудио. Обучение модели на сыром аудио в сочетании с текстом, закодированным парами байт, позволяет тонко управлять просодией через знаки препинания и капитализацию. Например, добавление запятых вводит паузы, а слова с заглавной буквы подчеркиваются, обеспечивая естественный метод направлять просодию сгенерированного вывода.

Преимущества по сравнению с другими моделями

По сравнению с другими ведущими языковыми моделями, такими как GPT и Gemini, MARS5 выделяется своим специализированным фокусом на синтез речи и уникальной AR-NAR архитектурой. В отличие от GPT и Gemini, которые в основном предназначены для генерации и понимания текста, MARS5 оптимизирована для создания высококачественного управляемого речевого вывода. Использование DDPM на этапе NAR и введение просодического контроля через форматирование текста выделяет ее в области синтеза речи.

Практическое применение и аспекты использования

MARS5 показывает впечатляющие результаты в клонировании голоса и управлении просодией. Система поддерживает два режима вывода: быстрое “поверхностное клонирование”, не требующее транскрипции исходного аудио, а также более медленное, но высококачественное “глубокое клонирование”, которое использует транскрипцию образца. За считанные 5 секунд аудио и отрывок текста MARS5 может создавать речь для различных и сложных сценариев, включая спортивные комментарии и озвучивание аниме, демонстрируя свою универсальность и эффективность.

Для использования MARS5 предоставляется референтный аудиофайл длиной от 2 до 12 секунд, причем 6-секундные образцы дают оптимальные результаты. Система принимает текстовый ввод с знаками препинания и капитализацией для управления просодией. Пользователи могут выполнять “глубокое клонирование” для улучшения качества, предоставив транскрипцию референтного аудио. Возможность обработки сложных просодических сценариев делает модель подходящей для различных применений в сфере развлечений, образования и доступности.

MARS5 TTS представляет собой значительный прорыв в технологии синтеза речи с открытым исходным кодом. Ее инновационная архитектура, сочетающая в себе AR и NAR модели с DDPM, обеспечивает беспрецедентный контроль над синтезом речи. Возможность клонирования голосов с минимальным вводом и создание высококачественной речи с богатой просодикой позиционирует ее как ценный инструмент для разработчиков и исследователей в области искусственного интеллекта и речевых технологий.

Посетите GitHub, чтобы ознакомиться с моделью. Весь кредит за это исследование принадлежит исследователям этого проекта. Не забудьте подписаться на нас в Twitter.

Присоединяйтесь к нашему каналу Telegram и группе в LinkedIn.

Если вам нравится наша работа, вам понравится наш невестный длясчик подписк канала.

Не забудьте присоединиться к нашему 45k+ ML SubReddit

Статья опубликована на портале MarkTechPost

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • TokenSet: Революция в семантически осознанном визуальном представлении

    Введение TokenSet представляет собой инновационный подход к визуальной генерации, который может значительно улучшить бизнес-процессы. Этот фреймворк помогает оптимально представлять изображения, учитывая семантическую сложность различных областей. Давайте рассмотрим, как его использование может повысить бизнес-результаты…

  • Лира: Эффективная Архитектура для Моделирования Биологических Последовательностей

    Введение Lyra – это новая архитектура, которая предлагает эффективный подход к моделированию биологических последовательностей, позволяя улучшить бизнес-процессы в области биотехнологий и медицины. Проблемы в текущих моделях Существующие модели требуют значительных вычислительных ресурсов и…

  • СуперBPE: Новые Горизонты Токенизации для Языковых Моделей

    Введение в проблемы токенизации Языковые модели сталкиваются с серьезными проблемами при обработке текстовых данных из-за ограничений традиционных методов токенизации. Текущие токенизаторы делят текст на токены словарного запаса, которые не могут пересекаться с пробелами,…

  • TXAGENT: Искусственный интеллект для точной медицины и рекомендаций по лечению

    Введение в TXAGENT: Революция в прецизионной терапии с помощью ИИ Прецизионная терапия становится все более важной в здравоохранении, так как она настраивает лечение в соответствии с индивидуальными профилями пациентов. Это позволяет оптимизировать результаты…

  • TULIP: Новый подход к обучению для улучшения понимания визуальных и языковых данных

    TULIP: Новая Эра в Понимании Языка и Визуальных Изображений Введение в Контрастное Обучение Недавние достижения в искусственном интеллекте значительно улучшили связь между визуальным контентом и языком. Модели контрастного обучения, связывающие изображения и текст…

  • Революция в локализации кода: решения на основе графов от LocAgent

    Преобразование обслуживания программного обеспечения с помощью LocAgent Введение Обслуживание программного обеспечения является важной частью жизненного цикла разработки, где разработчики регулярно исправляют ошибки, добавляют новые функции и улучшают производительность. Ключевым аспектом этого процесса является…

  • LocAgent: Революция в локализации кода с помощью графового ИИ для обслуживания ПО

    Улучшение обслуживания программного обеспечения с помощью ИИ: случай LocAgent Введение в обслуживание программного обеспечения Обслуживание программного обеспечения — это важный этап в жизненном цикле разработки программного обеспечения. На этом этапе разработчики возвращаются к…

  • Инновации в обработке языка с помощью ИИ: новые возможности для бизнеса

    Преобразование обработки языка с помощью ИИ Понимание проблем обработки языка Обработка языка – это сложная задача, требующая учета многомерности и контекста. Исследования в области психолингвистики сосредоточены на определении символических характеристик различных языковых областей.…

  • Надежный ИИ для Обслуживания Клиентов: Решения и Принципы

    Улучшение Надежности ИИ в Обслуживании Клиентов Проблема: Непостоянная Производительность ИИ в Обслуживании Клиентов Большие языковые модели (LLMs) показывают многообещающие результаты в роли обслуживания клиентов, но их надежность как независимых агентов вызывает серьезные опасения.…

  • Создание разговорного исследовательского помощника с использованием технологии RAG

    Создание Разговорного Исследовательского Ассистента Введение Технология Retrieval-Augmented Generation (RAG) улучшает традиционные языковые модели, интегрируя системы поиска информации. Это позволяет создавать разговорных исследовательских ассистентов, которые точно отвечают на запросы, основанные на конкретных базах знаний.…

  • Беспристрастное обучение с подкреплением для улучшения математического мышления в больших языковых моделях

    Практические бизнес-решения Организации, стремящиеся использовать ИИ, могут реализовать следующие стратегии: 1. Определите возможности автоматизации Изучите процессы, которые можно автоматизировать для повышения эффективности и снижения затрат. Это может включать обработку данных, ответы на часто…

  • Fin-R1: Прорыв в финансовом ИИ

    Введение Искусственный интеллект (ИИ) в финансовом секторе продолжает развиваться, предлагая новые решения для улучшения бизнес-процессов. Система Fin-R1, специализированная модель ИИ, способна решить многие проблемы, связанные с финансовым анализом и принятием решений. Проблемы в…

  • SWEET-RL: Прорыв в обучении многоходовых языковых агентов

    Практические бизнес-решения с использованием SWEET-RL Введение в большие языковые модели (LLMs) Большие языковые модели (LLMs) становятся мощными автономными агентами, способными выполнять сложные задачи. Их применение в бизнесе может значительно повысить эффективность процессов. Решение…

  • RD-Agent: Революция в автоматизации НИОКР с помощью ИИ

    Преобразование НИОКР с помощью ИИ: Решение RD-Agent Значение НИОКР в эпоху ИИ НИОКР играет ключевую роль в повышении производительности, особенно в условиях, когда доминирует ИИ. Традиционные методы автоматизации НИОКР часто не справляются с…

  • Современные аудиомодели OpenAI для синтеза речи и транскрипции в реальном времени

    Улучшение взаимодействия с аудио в реальном времени с помощью передовых аудиомоделей OpenAI Введение Быстрый рост голосовых взаимодействий на цифровых платформах повысил ожидания пользователей к бесшовным и естественным аудиоопытам. Традиционные технологии синтеза речи и…

  • Инновационные решения для управления катастрофами с использованием ИИ

    Практические бизнес-решения для управления бедствиями с использованием ИИ Использование ИИ для управления бедствиями Инновационное применение модели глубокого обучения ResNet-50 от IBM позволяет организациям быстро анализировать спутниковые изображения для определения и классификации зон, пострадавших…

  • Запуск MoshiVis: Открытая модель речевого взаимодействия с изображениями

    Преобразование бизнеса с помощью MoshiVis Проблемы традиционных систем Традиционные системы взаимодействия с речью и визуальным контентом часто имеют недостатки, такие как задержки и неспособность учитывать эмоциональные сигналы. Это особенно важно для пользователей с…

  • NVIDIA Dynamo: Библиотека для ускорения и масштабирования ИИ моделей

    Преобразование бизнеса с помощью ИИ Искусственный интеллект (ИИ) предлагает множество возможностей для оптимизации бизнес-процессов и повышения эффективности. Вот практические решения на основе технологий, таких как NVIDIA Dynamo, которые могут улучшить результаты бизнеса и…