Разработчики Google собрали базу данных синтезированных голосов
Специалисты компании Google собрали масштабный датасет, который содержит тысячи записей синтезированной английской речи. Всего в базе данных доступны несколько десятков «голосов». Подробнее об этом можно прочитать в блоге компании: пока что датасет открыт только для разработчиков — участников конкурса по созданию автоматических систем различения синтезированной и реальной речи.
Технологии синтеза речи (text-to-speech) позволяют формировать речевой сигнал из печатного текста. Для этого человеку, чей голос используется для конечной модели, необязательно проговаривать весь нужный текст целиком: нужна только репрезентативная выборка данных, из которых можно выделить достаточное количество фонем для дальнейшего качественного синтеза. Сейчас такие технологии в основном используются для озвучивания голосовых помощников: например, о том, как научилась разговаривать Алиса, голосовой помощник компании «Яндекс», вы можете прочитать в нашем материале «Алиса, скажи что-нибудь».
Синтез речи постоянно улучшается: например, в декабре 2017 года разработчики Google создали систему, которая может производить устную речь, почти неотличимую от человеческой. Создание и использование настолько эффективных технологий поднимает важные вопросы приватности данных пользователей: с хорошим синтезом злоумышленники могут правдоподобно скопировать чужой голос и использовать его в своих целях.
Специально для того, чтобы это предотвратить, Google опубликовала большую базу данных образцов синтезированной речи: в нее входят несколько тысяч отрывков из газет, «зачитанных» 68 синтезированными голосами. Фразы звучат на английском и имитируют несколько разных акцентов.
Пока что датасет доступен только для участников конкурса Automatic Speaker Verification, который посвящен обучению систем, позволяющих автоматически отличить синтезировнную речь от реальной. Результаты конкурса будут подведены в сентябре этого года; будут ли данные доступны для сторонних разработчиков, пока неизвестно.
Помимо эффективного синтеза голоса сейчас также создаются системы, которые позволяют переносить лица и даже движения между людьми. К примеру, летом прошлого года в NVIDIA создали нейросеть, которая позволяет переносить движения человека с одного видео на тело человека в другом.
Елизавета Ивтушок
Она поможет написать письмо, план тренировки или сочинит историю
Яндекс обучил большую русскоязычную языковую модель YandexGPT и внедрил ее в своего виртуального помощника Алису. Сейчас нейросеть тестируют пользователи продуктов Яндекса, новость об этом вышла на сайте компании. Языковая модель — это нейросеть, которая умеет генерировать тексты, по очереди предсказывая каждое слово в предложении. Языковая модель YandexGPT основана на архитектуре Transformer, которую создали исследователи из Google в 2017 году. Когда в такую нейросеть загружают текст, она умеет выделять в нем важные слова и фокусировать на них внимание. Главный навык модели — хорошо понимать и запоминать тексты, и генерировать новые. Когда нейросеть осваивает этот навык, она одновременно естественным образом учится выполнять самые разные задачи, связанные с анализом текстов. Большие языковые модели основаны на архитектуре Transformer и обучены на огромном количестве данных, обычно из интернета. Они умеют создавать текст, почти не отличимый от человеческой речи. Первой успешной моделью такого типа стала нейросеть GPT от компании OpenAI. В 2022 вышла улучшенная версия модели ChatGPT. Ее не просто натренировали на большом количестве данных, но и дообучили с помощью обучения с подкреплением. Люди-эксперты работали с нейросетью в режиме диалога, показывая ей как правильно отвечать на вопросы. В надежде повторить успех ChatGPT, многие компании обучают свои языковые модели-аналоги (например, Bard от Google или Poe от Quora). Яндекс первым внедрил такую модель в виртуального помощника. 17 мая Яндекс выпустил большую языковую модель YandexGPT в открытый доступ. С ней можно пообщаться через Алису в приложении Яндекс, браузере, умной колонке или телевизоре. Чтобы активировать YandexGPT, нужно сказать: «Алиса, давай придумаем!» Языковая модель пока находится в режиме тестирования, но уже умеет выполнять разные задачи пользователей: выбрать подарок, составить план тренировки или написать деловое письмо. Модель умеет составлять грамотные содержательные тексты, но может ошибаться в фактах. Посмотрите, как пользователи общаются с YandexGPT: Нейросеть обучали на суперкомпьютерах Яндекса в два этапа. Сначала разработчики отобрали для обучения много книг, статей и страниц сайтов с помощью поисковых инструментов Яндекса — по утверждению компании, в выборку попадали только содержательные и хорошо написанные тексты. На втором этапе модель дообучили, чтобы она лучше вела диалог. Для этого Яндекс воспользовался методом, который придумали исследователи из OpenAI. Эксперты-разметчики составили сотни тысяч пар вопрос-ответ и показывали их YandexGPT на втором этапе обучения. Но у YandexGPT есть свои ограничения. Например, нейросеть пока не умеет запоминать контекст и учитывать предыдущие реплики. Однако YandexGPT постоянно дообучается на новых данных от пользователей и может развить этот навык в будущем. Cравнить качество ответов YandexGPT с другими языковыми моделями пока невозможно, Яндекс не раскрыл эти данные. Также неизвестна точная архитектура модели и параметры ее обучения. Тем временем другая языковая модель GPT-4 научилась работать не только с текстом, но и с картинками.
