LLVC: Революционная модель для преобразования голоса с непревзойденной эффективностью и скоростью

Компания Koe AI представила LLVC — прорывную модель голосового преобразования в реальном времени. Сверхэффективность и скорость этой технологии просто поражают! Теперь преобразование голоса — просто и быстро. Ура!

 Koe AI представляет LLVC: новаторская модель голосовой конвертации в реальном времени, обладающая беспрецедентной эффективностью и скоростью.

LLVC: Революционная модель реального времени для преобразования голоса с непревзойденной эффективностью и скоростью

Команда исследователей из Koe AI представила LLVC (Low-latency, Low-resource Voice Conversion) — модель, разработанную для преобразования голоса в режиме реального времени, характеризующуюся низкой задержкой и минимальным потреблением ресурсов. Она эффективно работает на обычном процессоре для потребителей. Исследование щедро предлагает доступ к открытым образцам, коду и весам предварительно обученной модели LLVC для более широкого доступа.

Модель LLVC состоит из генератора и дискриминатора, причем только генератор используется во время вывода. Оценка производится с использованием тестовых данных LibriSpeech test-clean и с помощью Mean Opinion Scores от Amazon Mechanical Turk для оценки естественности и сходства с целевым диктором. Также рассматривается дистилляция знаний, включающая использование более крупной модели-учителя для направления работы более маленькой модели-ученика с целью повышения вычислительной эффективности.

Преобразование голоса включает преобразование речи таким образом, чтобы она соответствовала стилю другого диктора, сохраняя при этом исходное содержание и интонацию. Достижение преобразования голоса в режиме реального времени, с операцией быстрее реального времени, низкой задержкой и ограниченным доступом к будущему аудио-контексту, является сложной задачей. Существующие сети высокого качества для синтеза речи должны быть более подходящими для таких вызовов. LLVC, основанный на архитектуре Waveformer, разработан для решения уникальных требований преобразования голоса в режиме реального времени.

LLVC использует генеративно-состязательную структуру и дистилляцию знаний для достижения замечательной эффективности, характеризующейся низкой задержкой и использованием ресурсов. Он интегрирует архитектуры DCC Encoder и Transformer Decoder с некоторыми настраиваемыми модификациями. LLVC обучается на параллельном наборе данных, где голоса различных дикторов преобразуются таким образом, чтобы имитировать определенного целевого диктора, с центральной целью уменьшить заметные различия между выходом модели и синтетической целевой речью.

LLVC впечатляет своей задержкой менее 20 мс при битрейте 16 кГц, превосходя операцию в реальном времени почти в 2,8 раза на процессорах для потребителей. Он устанавливает стандарт, похваставшись самым низким потреблением ресурсов и задержкой среди моделей преобразования голоса с открытым исходным кодом. Для оценки его качества и самоподобия производится оценка производительности модели с использованием N-секундных фрагментов из файлов LibriSpeech test-clean. По сравнению с моделями No-F0 RVC и QuickVC, выбранными из-за их минимальной задержки вывода на процессоре, LLVC конкурирует.

Исследование сосредоточено исключительно на преобразовании голоса в режиме реального времени на процессорах, не исследуя производительность модели на различных аппаратных платформах или сравнивая ее с существующими моделями на различных конфигурациях. Оценка ограничивается задержкой и использованием ресурсов, не предоставляя анализа качества и естественности речи. Отсутствие подробного анализа гиперпараметров затрудняет воспроизводимость и настройку модели для конкретных потребностей. Исследование не обсуждает реальные проблемы LLVC, такие как масштабируемость, совместимость с операционными системами и языковые или акцентные особенности.

В заключение, исследование подтверждает возможность преобразования голоса с низкой задержкой и эффективным использованием ресурсов с помощью модели LLVC, работающей в реальном времени на обычных процессорах для потребителей, без необходимости использования выделенных графических процессоров. LLVC находит практическое применение в синтезе речи, анонимизации голоса и изменении голосовой идентичности. Его использование генеративно-состязательной архитектуры и дистилляции знаний устанавливает новый стандарт для моделей преобразования голоса с открытым исходным кодом, приоритезируя эффективность. LLVC предлагает потенциал для персонализированного преобразования голоса путем настройки данных одного диктора. Расширение тренировочных данных для охвата многоязычной и шумной речи может улучшить адаптивность модели к различным дикторам.

Проверьте статью и Github. Все заслуги за это исследование принадлежат исследователям этого проекта. Также не забудьте присоединиться к нашему сообществу в Telegram с более чем 32 тысячами участников, Facebook-сообществу с более чем 41 тысячей участников, Discord-каналу и электронной рассылке, где мы делимся последними новостями об искусственном интеллекте, интересными проектами и многим другим.

Если вам нравится наша работа, вам понравится наша рассылка.

Мы также находимся в Telegram и WhatsApp.

Опубликовано на MarkTechPost.

Если вам нужны рекомендации по управлению ИИ в бизнесе, свяжитесь с нами по адресу hello@flycode.ru. Чтобы быть в курсе последних новостей об ИИ, подписывайтесь на наш Telegram-канал t.me/flycodetelegramru.

Посмотрите на практический пример решения на основе ИИ: бот для продаж от flycode.ru/aisales, созданный для автоматизации общения с клиентами круглосуточно и управления взаимодействием на всех этапах пути клиента.

Изучите, как искусственный интеллект может улучшить ваши продажи и общение с клиентами. Познакомьтесь с нашими решениями на сайте flycode.ru

Полезные ссылки:

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

  • Itinai.com it company office background blured photography by e4139fc1 862c 4177 9de9 70fb39c5af9e 1

    NovelSeek: Революция в автономных научных исследованиях с помощью ИИ

    Введение в NovelSeek: революция в научных исследованиях Научные исследования требуют высокой экспертизы для генерации гипотез, проектирования экспериментов и анализа результатов. NovelSeek — это система ИИ, которая автономно управляет всем процессом научного открытия. Как…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 0b545732 d29f 4839 a448 751a77ba1563 2

    WINA: Эффективная активация нейронов для оптимизации вывода больших языковых моделей

    Преобразование Идентификации Нейронов с Помощью WINA Microsoft представила WINA (Weight Informed Neuron Activation) — инновационную структуру, позволяющую эффективно использовать большие языковые модели (LLMs) без необходимости в обучении. Это решение помогает компаниям оптимизировать производительность…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 12fe5e49 d0a5 47b8 a36f 0071089d22c3 0

    Трансформация клиентского опыта с помощью агентного ИИ

    Превращение клиентского опыта с помощью агентного ИИ Понимание агентного ИИ Агентный ИИ — это системы с интеллектуальными агентами, которые могут запоминать прошлые взаимодействия, рассуждать о процессах и принимать решения без постоянного вмешательства человека.…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 2f4c6499 6d9f 413b 8dd8 10c4ad53e96c 1

    Адаптивные Модели Рассуждений для Эффективного Решения Проблем в ИИ

    Введение Данная статья обсуждает два инновационных концепта в области искусственного интеллекта: Модели Адаптивного Рассуждения (ARM) и Ada-GRPO. Эти модели помогают повысить эффективность и масштабируемость решения задач в AI, особенно в области рассуждений. Понимание…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 48cb21e9 ed8f 4a55 9f5b 4570e52f1cce 2

    Создание масштабируемой системы коммуникации между агентами с использованием ACP в Python

    «`html Практическое руководство по созданию масштабируемой системы коммуникации для агентов Введение Создание эффективной системы коммуникации между агентами важно для бизнеса, стремящегося использовать искусственный интеллект. Этот подход позволяет улучшить бизнес-процессы и повысить качество обслуживания…

  • Itinai.com it company office background blured photography by a4b45723 df9d 4684 b150 bb2c5790acc8 0

    Ограничения многомодальных моделей в физическом рассуждении: результаты PHYX Benchmark

    Понимание Ограничений Мультимодальных Основных Моделей в Физическом Рассуждении Введение в Мультимодальные Основные Модели Недавние достижения в области мультимодальных основных моделей сделали шаги вперед в различных областях, включая математику и логическое рассуждение. Однако они…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 0b545732 d29f 4839 a448 751a77ba1563 0

    Запуск Yambda: крупнейший набор данных для систем рекомендаций от Яндекса

    Введение в набор данных Yambda от Yandex Yandex недавно запустил Yambda — набор данных, который значительно улучшает возможности рекомендательных систем. Он содержит почти 5 миллиардов анонимизированных взаимодействий пользователей с Yandex Music, что позволяет…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 2f4c6499 6d9f 413b 8dd8 10c4ad53e96c 2

    Биомни: Революция в автоматизации биомедицинских исследований с помощью ИИ

    Biomni: Трансформация биомедицинских исследований с помощью ИИ Проблемы в биомедицинских исследованиях Биомедицинские исследования сталкиваются с рядом серьезных проблем: Перегрузка данными: Огромные объемы данных затрудняют работу исследователей. Интеграция инструментов: Сложности с объединением различных инструментов…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 12fe5e49 d0a5 47b8 a36f 0071089d22c3 3

    Улучшение LLM с помощью интерливинг-рассуждений для более быстрых и точных ответов

    Введение в Интерливинг Резонанс Исследователи из Apple и Университета Дьюка разработали инновационный подход, называемый Интерливинг Резонанс, который улучшает производительность больших языковых моделей (LLMs), позволяя им предоставлять промежуточные ответы во время сложного решения задач.…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 93e48de1 e0a4 4327 bf1a 5249ee257f75 2

    DeepSeek R1-0528: Революция в открытом ИИ

    Решения для бизнеса с применением DeepSeek R1-0528 Модель DeepSeek R1-0528 представляет собой значительный шаг вперед в области открытого ИИ. Ниже приведены практические бизнес-решения на основе её возможностей. Преимущества для бизнеса и реальной жизни…

  • Itinai.com it company office background blured photography by d266ecb7 1141 4fd8 a45e d7242fbf1e9e 1

    Создание самообучающегося ИИ-агента с помощью API Gemini от Google

    Практическое руководство по созданию самообучающегося AI-агента с использованием Google’s Gemini API Введение В современном деловом мире внедрение искусственного интеллекта (AI) становится ключевым фактором успеха. Этот гайд поможет вам разработать самообучающегося AI-агента, который будет…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 342dc52c d1e8 48a5 a450 02825b0d4c2b 2

    Samsung представляет ANSE: Улучшение моделей текст-в-видео с активным выбором шума

    Практические бизнес-решения на основе ANSE Исследования Samsung представили ANSE — революционный фреймворк для улучшения моделей текст-видео. Вот как это можно применить в бизнесе для повышения эффективности и качества. Преимущества ANSE для бизнеса Улучшение…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 12fe5e49 d0a5 47b8 a36f 0071089d22c3 1

    WEB-SHEPHERD: Инновационная модель вознаграждений для эффективной навигации в сети

    Решения для бизнеса с использованием WEB-SHEPHERD WEB-SHEPHERD предлагает практические решения для бизнеса, которые могут значительно улучшить эффективность работы и повысить качество обслуживания клиентов. Вот как это можно реализовать: 1. Повышение эффективности WEB-SHEPHERD предоставляет…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 724d9f47 b65a 445e b4b5 b5939a7eba28 1

    Dimple: Новый Модель Языкового Генератора для Бизнеса

    Введение в Dimple Исследователи Национального университета Сингапура разработали Dimple, новую модель, которая улучшает генерацию текста с помощью инновационных технологий. Эта модель, известная как Дискретная Диффузионная Мультимодальная Языковая Модель (DMLLM), сочетает визуальные и текстовые…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 342dc52c d1e8 48a5 a450 02825b0d4c2b 2

    Улучшение математического мышления с помощью обучения с подкреплением

    Улучшение математического мышления с помощью обучения с подкреплением Введение Недавние достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) привели к инновационным методам улучшения математического мышления в моделях. Одним из таких подходов является обучение с подкреплением…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 0b545732 d29f 4839 a448 751a77ba1563 0

    Интерактивный анализ видео с помощью AI и Lyzr Chatbot Framework

    Преобразование видео-контента в действенные инсайты с помощью ИИ В современном цифровом мире компаниям необходимо эффективно извлекать ценную информацию из мультимедийных ресурсов. Использование искусственного интеллекта может значительно улучшить этот процесс, особенно при анализе транскриптов…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 431ba571 009a 4ead 8847 7d3b7a613a24 0

    MMaDA: Унифицированная Модель Мультимодального Диффузии для Бизнеса

    Унифицированная многомодальная диффузионная модель для бизнес-приложений Преимущества MMaDA для бизнеса MMaDA (Многомодальная диффузионная модель для текстового анализа, визуального понимания и генерации изображений) значительно упрощает интеграцию различных типов данных, что приводит к более эффективным…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 2f4c6499 6d9f 413b 8dd8 10c4ad53e96c 3

    Мягкое мышление: новое слово в рассуждениях ИИ

    Понимание изменений в рассуждении ИИ Большие языковые модели (LLM) традиционно полагаются на дискретные языковые токены для обработки информации. Этот метод, хотя и эффективен для простых задач, ограничивает способность модели рассуждать в сложных или…