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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_rootroot_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 outettsmodel_config outetts.HFModelConfig_v1(model_pathOuteAI/OuteTTS-0.2-500M,languageen, # Supported languages in v0.2: en, zh, ja, ko
)interface outetts.InterfaceHF(model_version0.2, cfgmodel_config)# Optional: Load speaker from default presets
interface.print_default_speakers()
speaker interface.load_default_speaker(namemale_1)output interface.generate(textSpeech 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 speechtemperature0.1,repetition_penalty1.1,max_length4096,speakerspeaker,
)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_pathpath/to/audio/file,transcriptTranscription 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 ASR 和 TTS 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/whisperhttps://huggingface.co/OuteAI/OuteTTS-0.2-500M
