蕭簫 發自 凹非寺

量子位 | 公眾號 QbitAI

只需3秒鐘，一個根本沒聽過你說話的AI，就能完美模仿出你的聲音。

是不是細思極恐？

這是微軟最新AI成果——語音合成模型

VALL·E

，只需3秒語音，就能隨意複製任何人的聲音。

它脫胎於DALL·E，但專攻音訊領域，

語音合成

效果在網上放出後火了：

有網友表示，要是將VALL·E和ChatGPT結合起來，效果簡直爆炸：

看來與GPT-4在Zoom裡聊天的日子不遠了。

還有網友調侃，（繼AI搞定作家、畫家之後）下一個就是配音演員了。

所以VALL·E究竟怎麼做到3秒鐘模仿“沒聽過”的聲音？

用語言模型來分析音訊

基於AI“沒聽過”的聲音合成語音，即零樣本學習。

語音合成趨於成熟，但之前零樣本語音合成效果並不好。

主流語音合成方案基本是預訓練+微調模式，如果用到零樣本場景下，會導致生成語音相似度和自然度很差。

基於此，VALL·E橫空出世，相比主流語音模型提出了不太一樣的思路。

相比傳統模型採用梅爾頻譜提取特徵，VALL·E直接將語音合成當成了

語言模型的任務

，前者是連續的，後者是離散化的。

具體來說，傳統語音合成流程往往是“音素→梅爾頻譜（mel-spectrogram）→波形”這樣的路子。

但VALL·E將這一流程變成了“音素→離散音訊編碼→波形”：

具體到模型設計上，VALL·E也和VQVAE類似，將音訊量化成一系列離散tokens，其中第一個量化器負責捕捉音訊內容和說話者身份特徵，後幾個量化器則負責細化訊號，使之聽起來更自然：

隨後以文字和3秒鐘的聲音提示作為條件，自迴歸地輸出離散音訊編碼：

VALL·E還是個全能選手，除了零樣本語音合成，同時還支援語音編輯、與GPT-3結合的語音內容建立。

那麼在實際測試中，VALL·E的效果如何呢？

連環境背景音都能還原

根據已合成的語音效果來看，VALL·E能還原的絕不僅僅是說話人的音色。

不僅

語氣

模仿到位，而且還支援多種不同語速的選擇，例如這是在兩次說同一句話時，VALL·E給出的兩種不同語速，但音色相似度仍然較高：

同時，連說話者的

環境背景音

也能準確還原。

除此之外，VALL·E還能模仿說話者的多種

情緒

，包括憤怒、睏倦、中立、愉悅和噁心等好幾種類型。

值得一提的是，VALL·E訓練用的資料集不算特別大。

相比OpenAI的Whisper用了68萬小時的音訊訓練，在只用了7000多名演講者、

6萬小時

訓練的情況下，VALL·E就在語音合成相似度上超過了經過預訓練的語音合成模型YourTTS。

而且，YourTTS在訓練時，事先已經聽過108個演講者中的97人聲音，但在實際測試中還是比不過VALL·E。

有網友已經在暢想它可以應用的地方了：

不僅可以用在模仿自己的聲音上，例如幫助殘障人士和別人完成對話，也可以在自己不想說話時用它代替自己發語音。

當然，還可以用在有聲書的錄製上。

不過，VALL·E目前還沒開源，要想試用可能還得再等等。

作者介紹

這篇論文所有作者均來自微軟，其中有三位共同一作。

一作Chengyi Wang，南開大學和微軟亞研院聯合培養博士生，研究興趣是語音識別、語音翻譯和語音預訓練模型等。

共同一作Sanyuan Chen，哈工大和微軟亞研院聯合培養博士生，研究方向包括自監督學習、NLP和語音處理等。

共同一作Yu Wu，微軟亞研院NLP小組研究員，在北航獲得博士學位，研究方向是語音處理、聊天機器人系統和機器翻譯等。