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

1. 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。
2. 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。
3. 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。
4. 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。
5. 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。

VoiceCraft的應用場景

• 有聲讀物制作：VoiceCraft可以用于制作高質量的有聲讀物，通過生成自然流暢的語音為故事或書籍內容進行講述，為聽眾提供沉浸式的聽覺體驗。
• 視頻內容創作：在視頻制作中，VoiceCraft能夠快速生成旁白或角色對話，特別適用于動畫、教育視頻或廣告，幫助節省配音成本并提高制作效率。
• 播客音頻編輯：VoiceCraft為播客制作者提供強大的音頻編輯工具，可以輕松修正錯誤或更改內容，無需重新錄制整個播客，從而加快內容發布流程。
• 多語言內容生產：VoiceCraft的跨語言能力使其能夠為不同語言的聽眾生成內容，有助于跨越語言障礙，促進全球內容的傳播。

常見問題

• VoiceCraft支持哪些語言？ VoiceCraft具備多語言支持能力，能夠生成多種語言的語音內容。
• 如何獲取VoiceCraft的代碼和模型？ 用戶可以通過訪問VoiceCraft的GitHub源碼庫獲取相關的代碼和模型。
• VoiceCraft的使用需要專業知識嗎？ VoiceCraft旨在簡化語音編輯和生成過程，即使是普通用戶也能較易上手。