Недавние достижения в области ИИ и синтеза речи
Совсем недавно были достигнуты значительные успехи в области языковых моделей (LLM), например, в серии GPT и новых моделях “o1”. Эти достижения показывают, как увеличение вычислительных ресурсов во время тестирования может улучшить качество вывода и обработку сложных задач.
Проблемы существующих систем синтеза речи
Существующие системы преобразования текста в речь (TTS) используют многоступенчатую архитектуру, что усложняет процесс масштабирования. Исследования в TTS в основном сосредоточены на улучшении архитектуры, а не на оптимизации вычислений во время вывода.
Единая архитектура TTS
Переход к одноэтапным архитектурам TTS устраняет недостатки многоступенчатых систем. Эти модели работают непосредственно с дискретными токенами речи, что снижает сложность и улучшает масштабируемость. Это позволяет проводить масштабное обучение без значительных ограничений по памяти.
Преимущества новой модели Llasa
Исследователи из различных университетов представили модель Llasa, основанную на архитектуре Transformer, которая соответствует стандартам LLM. Увеличение вычислительных ресурсов во время обучения улучшает естественность и выразительность речи.
Технологии модели
Llasa использует токенизатор Xcodec2, который преобразует волновые формы в дискретные токены и обратно в качественный звук. Модель изучает совместное распределение текстовых и речевых токенов, оптимизируя вероятность генерации речевых токенов на основе текстового ввода.
Сравнение токенизаторов
В исследовании проводилось сравнение нового токенизатора с существующими кодеками. Результаты показывают, что новый токенизатор обеспечивает лучшее качество речи при низких скоростях токенов по сравнению с другими кодеками.
Заключение
Модель Llasa демонстрирует передовые показатели в области синтеза речи, используя единую архитектуру Transformer и токенизатор. Исследование показало, что увеличение размеров моделей и наборов данных улучшает естественность и понимание речи.
Как использовать ИИ в бизнесе
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, следуйте этим шагам:
- Анализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
- Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью ИИ.
- Подберите подходящее решение из множества доступных опций ИИ.
- Внедряйте ИИ постепенно, начиная с небольшого проекта.
- Ширите автоматизацию на основе полученных данных и опыта.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам!
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от Flycode.ru.
