VoiceCraft

VoiceCraft是一款由德克薩斯大學奧斯汀分校研究團隊開源的神經編解碼器語言模型，專門用于零樣本語音編輯和文本到語音（TTS）任務。該模型基于Transformer架構，采用創新的token重排機制，結合因果掩蔽和延遲疊加技術，能夠在現有音頻序列中高效生成自然流暢的語音。VoiceCraft在多種口音、風格和噪聲條件下的表現卓越，使得生成的語音與原聲幾乎無法區分。

VoiceCraft是什么

VoiceCraft是一個先進的神經編解碼器語言模型，由德克薩斯大學奧斯汀分校的研究團隊開發并開源，旨在實現零樣本語音編輯及文本到語音（TTS）轉換。該模型利用Transformer架構，通過獨特的token重排方式，結合因果掩蔽和延遲疊加技術，能夠在無需特定訓練的情況下，在現有音頻序列內高效生成語音。VoiceCraft在面對多樣的口音、表達風格和噪聲背景時，仍能展現出優異的性能，使得生成的語音與真實人聲難以區分。

VoiceCraft

VoiceCraft的官網入口

官方項目主頁：https://jasonppy.github.io/VoiceCraft_web/
GitHub源碼庫：https://github.com/jasonppy/VoiceCraft
研究論文：https://jasonppy.github.io/assets/pdfs/VoiceCraft.pdf

VoiceCraft的主要功能

智能語音編輯：VoiceCraft可以在不進行額外訓練的前提下，對已有的語音錄音進行編輯，如插入、刪除或替換詞匯，生成的語音聽起來自然，與原始錄音幾乎無異。
文本到語音轉換：該模型僅需依據文本和少量音頻樣本，即可生成與目標聲音相似的語音，且無需在訓練階段接觸過目標聲音。
優質語音合成：VoiceCraft在語音合成過程中，保持了語音的自然性和清晰度，使得合成的語音在聽覺上與真實人聲相似。
多樣化數據適應性：該模型在多種口音、說話風格、錄音條件及背景噪音的挑戰性數據集上進行了評估，展現出良好的適應性和穩定的性能。

VoiceCraft的工作原理

神經編解碼器架構：VoiceCraft采用了Transformer架構，這是一種依賴自注意力機制的深度學習模型，專門用于處理序列數據并捕捉長距離依賴關系。在自然語言處理領域，Transformer架構已展示出其高效性，VoiceCraft將其應用于語音信號處理。
Token重排過程：VoiceCraft引入了一種獨特的token重排過程，包含兩個主要步驟——因果掩蔽和延遲疊加。這一過程使得模型在生成語音時能夠考慮上下文信息，從而生成更加自然且連貫的語音序列。
- 因果掩蔽：此步驟將輸入語音信號量化為一系列編碼器token，并根據因果關系進行掩蔽，確保模型在預測被掩蔽的token時僅依賴未被掩蔽的token。
- 延遲疊加：在因果掩蔽基礎上，延遲疊加步驟進一步調整編碼器token的時間維度，以便模型在預測當前時間步的編碼器token時，能有效利用之前時間步的信息。
自回歸序列預測：在訓練與推理過程中，VoiceCraft采用自回歸序列預測方法，模型每次生成一個token，并在每個時間步使用之前生成的所有token作為上下文信息來預測下一個token。
多碼本建模：為提升效率和生成質量，VoiceCraft使用殘差向量量化（RVQ）技術，將語音信號編碼為多個碼本序列。這些碼本捕捉了語音的不同特征，使模型能夠更細致地建模語音信號。
推理與生成：在推理階段，VoiceCraft根據輸入的文本和音頻信息（對于零樣本TTS任務，還包括目標聲音的簡短參考錄音），自回歸地生成相應的語音序列。對于語音編輯任務，模型依據原始音頻和編輯后的文本目標，生成與目標文本相符的語音，同時保持未編輯部分的原始特征。