Публикации
Если посмотреть на кабели разных зарядных устройств, часто, почти у самого штекера, можно заметить небольшое утолщение. Многие воспринимают его как элемент дизайна или просто не обращают внимания….
Вулкан Этна, расположенный на восточном побережье Сицилии, остается одним из самых сложных объектов для геологического моделирования. Будучи самым активным вулканом Европы, он демонстрирует…
В научной фантастике любят придумывать подземные миры, но один такой имеется в реальности на нашей Земле. Ниже я расскажу, как существует экосистема в сводах самой большой пещеры мира, как так…
Компания Anker уже давно снискала толпы фанатов и в области зарядных устройств, и в мобильном звуке. Новинка TWS-наушников Anker Soundcore liberty buds выделились достойным звуком, доступной ценой,…
В сегодняшнем обзоре я расскажу о DIGMA FreeDrive 950DW — компактном видеорегистраторе с узким 2,5» дисплеем, построенном на современном процессоре HiSilicon Hi3559 с поддержкой 4К…
Для приготовления большинства мясных блюд, а также множества других рецептов, практически невозможно обойтись без мясорубки. Этот кухонный прибор значительно упрощает процесс переработки продуктов…
Инструкция
1. Скачиваем с GitHub бесплатное приложение RVC-GUI и распаковываем его в любую удобную папку. Убедитесь, что в название папки или пути до конечного файла запуска нет кириллицы.
3. Чтобы программа могла воссоздать полноценную музыкальную композицию с интересующем нас голосом, необходимо заранее подготовить голосовую модель и отделить вокал солиста от инструментала в интересующей нас композиции. В общем, чтобы голос стал отдельно от музыки.
- Модель голоса Михаила Горшенёва (Король и Шут) (Спасибо Baron Unger)
- Модель голоса Юлии Олеговны (t.A.T.u.)
4. Выбираем желаемую композицию, которую мы хотим, чтобы наша модель перепела. Отделяем вокал солиста от инструментала. Благо, сделать это весьма просто.
- Отделить вокал от музыки
- Отделить вокал от музыки (Зеркало 1)
- Отделить вокал от музыки (Зеркало 2)
Загружаем трек формата.mp3 и дожидаемся пока редактор обработает композицию. Скачиваем результат.
5. После того как мы выбрали желаемую модель и отделили вокал от инструментала, можно вновь возвращаться к интерфейсу программы.
- (1) Выбираем через кнопку Browse наш подготовленный музыкальный трек с голосом солиста.
- (2) Загружаем и выбираем модель через кнопку Select a model. Чтобы загрузить голосовую модель, можно воспользоваться кнопкой Import model from. zip в интерфейсе ПО или распакуйте файлы архива модели напрямую в папку models с установленной программой.
- (3) Выбираем алгоритм конечного качества трека. Советую всегда использовать пресет harvest.
- (4) Выбираем, на чём будет обсчитываться конечный трек. Если у вас мощный ПК с видеокартой Nvidia, то выбирайте GPU, но не забудьте тогда установить вспомогательный пакет CUDA. Обладатели видеокарт AMD/Intel выбирают CPU.
- (5) Нажимаем Convert.
Вот, собственно, и всё! Если всё было сделано правильно, то, через пару десятков минут, вы получите готовый музыкальный трек с любимым исполнителем в папке рядом с оригиналом.
6. Сводим готовы аудиодарожки вокала и инструментала в любом аудио/видео редакторе. Лично я использую для этого бесплатный видеоредактор Shotсut.
- Правый клик по нижней части программы>> действия с дорожкой>> добавить аудиотрек.
- Левый угол программы «Открыть файл». Переносим треки на добавленные дорожки.
- Правый угол программы «Экспорт». Выбираем в левом углу программы желаемый формат и качество.
Часто задаваемые вопросы о создании голосовой нейросети
Вопрос: С чего начать разработку голосовой нейросети?
Ответ: Начните с изучения основ машинного обучения и обработки аудиосигналов, выберите язык программирования (чаще Python) и ознакомьтесь с библиотеками, такими как TensorFlow или PyTorch.
Вопрос: Какие данные нужны для обучения модели?
Ответ: Требуются большие размеченные датасеты аудиозаписей (речи) и соответствующих им текстовых транскрипций.
Вопрос: Можно ли использовать готовые модели для распознавания речи?
Ответ: Да, существуют предобученные модели (например, Whisper от OpenAI, DeepSpeech), которые можно дообучить под свои задачи.
Вопрос: Как преобразовать текст в речь (синтез)?
Ответ: Для этого используются модели синтеза речи (TTS), такие как Tacotron 2 или WaveNet, которые преобразуют текст в аудиосигнал.
Вопрос: Какой «железный» компьютер нужен для обучения?
Ответ: Потребуется мощная видеокарта (NVIDIA с поддержкой CUDA), много оперативной памяти (16+ ГБ) и быстрый SSD для работы с данными.
Вопрос: Обязательно ли знать высшую математику?
Ответ: Глубокое понимание линейной алгебры, математического анализа и теории вероятностей необходимо для создания архитектур с нуля, но для использования готовых решений можно начать с практики.
Вопрос: Как оценить качество созданной модели?
Ответ: Качество распознавания оценивают по метрике WER (Word Error Rate), а синтеза — через субъективное восприятие и MOS (Mean Opinion Score).
Вопрос: Можно ли сделать нейросеть для голоса на телефоне?
Ответ: Да, но для работы на мобильных устройствах модель нужно существенно оптимизировать (сжать) с помощью методов, таких как квантизация или прунинг.
Вопрос: Сколько времени занимает обучение модели?
Ответ: Время зависит от сложности модели и размера датасета — от нескольких часов на GPU до нескольких недель.
Вопрос: Где искать датасеты для тренировки?
Ответ: Популярные источники: LibriSpeech, Common Voice от Mozilla, открытые репозитории на Kaggle и GitHub.
Чек-лист: ключевые шаги к созданию голосовой нейросети
- Определите четкую задачу: распознавание речи (ASR), синтез (TTS) или их комбинация.
- Изучите основы машинного обучения и обработки звука.
- Выберите и установите стек технологий (Python, фреймворк, библиотеки для работы с аудио).
- Найдите и подготовьте датасет для обучения: очистите аудио, выровняйте с текстом.
- Решите, будете ли вы обучать модель с нуля или использовать и дообучать предобученную.
- Спроектируйте или выберите архитектуру нейронной сети (RNN, Transformer, CNN).
- Обеспечьте доступ к вычислительным ресурсам (GPU/TPU) для тренировки.
- Настройте процесс обучения: определите функцию потерь, оптимизатор, гиперпараметры.
- Обучите модель, отслеживая метрики на валидационной выборке.
- Протестируйте модель на новых, ранее не встречавшихся данных.
- Проведите оптимизацию модели для увеличения скорости работы и уменьшения размера.
- Интегрируйте модель в конечное приложение или сервис.
- Спланируйте процесс постоянного дообучения модели на новых данных.
