VoiceCraft – 开源的语音编辑和文本转语音模型

VoiceCraft是一款由德克萨斯大学奥斯汀分校研究团队开源的神经编解码器语言模型，专门用于零样本语音编辑和文本到语音（TTS）任务。该模型基于Transformer架构，采用创新的token重排机制，结合因果掩蔽和延迟叠加技术，能够在现有音频序列中高效生成自然流畅的语音。VoiceCraft在多种口音、风格和噪声条件下的表现卓越，使得生成的语音与原声几乎无法区分。

VoiceCraft是什么

VoiceCraft是一个先进的神经编解码器语言模型，由德克萨斯大学奥斯汀分校的研究团队开发并开源，旨在实现零样本语音编辑及文本到语音（TTS）转换。该模型利用Transformer架构，通过独特的token重排方式，结合因果掩蔽和延迟叠加技术，能够在无需特定训练的情况下，在现有音频序列内高效生成语音。VoiceCraft在面对多样的口音、表达风格和噪声背景时，仍能展现出优异的性能，使得生成的语音与真实人声难以区分。

VoiceCraft的官网入口

• 官方项目主页：https://jasonppy.github.io/VoiceCraft_web/
• GitHub源码库：https://github.com/jasonppy/VoiceCraft
• 研究论文：https://jasonppy.github.io/assets/pdfs/VoiceCraft.pdf

VoiceCraft的主要功能

• 智能语音编辑：VoiceCraft可以在不进行额外训练的前提下，对已有的语音录音进行编辑，如插入、删除或替换词汇，生成的语音听起来自然，与原始录音几乎无异。
• 文本到语音转换：该模型仅需依据文本和少量音频样本，即可生成与目标声音相似的语音，且无需在训练阶段接触过目标声音。
• 优质语音合成：VoiceCraft在语音合成过程中，保持了语音的自然性和清晰度，使得合成的语音在听觉上与真实人声相似。
• 多样化数据适应性：该模型在多种口音、说话风格、录音条件及背景噪音的挑战性数据集上进行了评估，展现出良好的适应性和稳定的性能。

VoiceCraft的工作原理

1. 神经编解码器架构：VoiceCraft采用了Transformer架构，这是一种依赖自注意力机制的深度学习模型，专门用于处理序列数据并捕捉长距离依赖关系。在自然语言处理领域，Transformer架构已展示出其高效性，VoiceCraft将其应用于语音信号处理。
2. Token重排过程：VoiceCraft引入了一种独特的token重排过程，包含两个主要步骤——因果掩蔽和延迟叠加。这一过程使得模型在生成语音时能够考虑上下文信息，从而生成更加自然且连贯的语音序列。
   
   • 因果掩蔽：此步骤将输入语音信号量化为一系列编码器token，并根据因果关系进行掩蔽，确保模型在预测被掩蔽的token时仅依赖未被掩蔽的token。
   • 延迟叠加：在因果掩蔽基础上，延迟叠加步骤进一步调整编码器token的时间维度，以便模型在预测当前时间步的编码器token时，能有效利用之前时间步的信息。
3. 自回归序列预测：在训练与推理过程中，VoiceCraft采用自回归序列预测方法，模型每次生成一个token，并在每个时间步使用之前生成的所有token作为上下文信息来预测下一个token。
4. 多码本建模：为提升效率和生成质量，VoiceCraft使用残差向量量化（RVQ）技术，将语音信号编码为多个码本序列。这些码本捕捉了语音的不同特征，使模型能够更细致地建模语音信号。
5. 推理与生成：在推理阶段，VoiceCraft根据输入的文本和音频信息（对于零样本TTS任务，还包括目标声音的简短参考录音），自回归地生成相应的语音序列。对于语音编辑任务，模型依据原始音频和编辑后的文本目标，生成与目标文本相符的语音，同时保持未编辑部分的原始特征。

VoiceCraft的应用场景

• 有声读物制作：VoiceCraft可以用于制作高质量的有声读物，通过生成自然流畅的语音为故事或书籍内容进行讲述，为听众提供沉浸式的听觉体验。
• 视频内容创作：在视频制作中，VoiceCraft能够快速生成旁白或角色对话，特别适用于动画、教育视频或广告，帮助节省配音成本并提高制作效率。
• 播客音频编辑：VoiceCraft为播客制作者提供强大的音频编辑工具，可以轻松修正错误或更改内容，无需重新录制整个播客，从而加快内容发布流程。
• 多语言内容生产：VoiceCraft的跨语言能力使其能够为不同语言的听众生成内容，有助于跨越语言障碍，促进全球内容的传播。

常见问题

• VoiceCraft支持哪些语言？ VoiceCraft具备多语言支持能力，能够生成多种语言的语音内容。
• 如何获取VoiceCraft的代码和模型？ 用户可以通过访问VoiceCraft的GitHub源码库获取相关的代码和模型。
• VoiceCraft的使用需要专业知识吗？ VoiceCraft旨在简化语音编辑和生成过程，即使是普通用户也能较易上手。