Machine learning Interview

Forwarded from Machinelearning

0:35

This media is not supported in your browser

VIEW IN TELEGRAM

0:34

This media is not supported in your browser

VIEW IN TELEGRAM

🌟 PlayDiffusion: инпейнт для речи.

Те, кто работает с синтезом речи, знают, что авторегрессионные трансформерные модели, хоть и хороши для генерации речи из текста с нуля, но создают кучу проблем, когда нужно редактирование. Стандартные методы, в виде полной перегенерации предложения, обходятся дорого по ресурсам и часто приводят к изменению интонации или ритма.

Замена отдельного слова обычно оставляет неприятные «склейки» на границах, а перегенерация с середины фразы может испортить уже существующую часть. Все это бьет по естественности и связности звучания.

PlayAI выпустила PlayDiffusion 1.0 – диффузионную модель для редактирования речи, которая умеет изменять нужные участки аудио, сохраняя при этом общую гладкость и характеристики голоса. Причем модель пригодна как для реальной речи, так и для аудио, сгенерированного другими TTS-моделями.

В PlayDiffusion аудиопоток кодируется в дискретное пространство, превращаясь в более компактную последовательность токенов. Затем, тот сегмент, который требует модификации маскируется.

После этого задействуется сама диффузионная модель. Она, опираясь на обновленный текстовый контент, «восстанавливает» замаскированную область, убирая шум. На выходе последовательность токенов снова преобразуется в полноценный звук с помощью декодера BigVGAN.

Чтобы добиться таких результатов, PlayAI взяли за основу текстовую трансформерную архитектуру и внесли несколько ключевых модификаций:

🟢Во-первых, это некаузальное маскирование, позволяющее модели одновременно учитывать прошлые, настоящие и будущие токены, в отличие от стандартных GPT-подобных моделей.

🟢Во-вторых, используется кастомный BPE-токенизатор всего на 10 000 текстовых токенов, что резко сокращает размер таблицы эмбеддингов и ускоряет вычисления.

🟢В-третьих, модель учитывает характеристики диктора с помощью предобученной эмбеддинг-модели, которая преобразует аудиозаписи переменной длины в векторы фиксированного размера.

Интересно, что если замаскировать вообще всю аудиодорожку, PlayDiffusion может работать как TTS. В отличие от авторегрессионных моделей, которые генерируют каждый токен последовательно, опираясь на предыдущие, диффузионные модели генерят все токены одновременно, а затем уточняют их за фиксированное число шагов.

Например, для генерации 20 секунд аудио кодеком на 50 Гц авторегрессионной модели потребуется 1000 шагов. PlayDiffusion же способен выдать все 1000 токенов сразу и уточнить их всего за 20 итераций – это до 50 раз эффективнее по количеству шагов генерации.


📌Лицензирование: Apache 2.0 License.


🟡Статья
🟡Модель
🟡Demo
🖥GitHub


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #TTS #Inpainting #PlayDiffusion #PlayAI

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

www.tg-me.com/ms/Machine learning Interview/com.machinelearning_interview/1830

3.1K viewsJun 3 at 12:55

🌟 PlayDiffusion: инпейнт для речи.

Те, кто работает с синтезом речи, знают, что авторегрессионные трансформерные модели, хоть и хороши для генерации речи из текста с нуля, но создают кучу проблем, когда нужно редактирование. Стандартные методы, в виде полной перегенерации предложения, обходятся дорого по ресурсам и часто приводят к изменению интонации или ритма.

Замена отдельного слова обычно оставляет неприятные «склейки» на границах, а перегенерация с середины фразы может испортить уже существующую часть. Все это бьет по естественности и связности звучания.

PlayAI выпустила PlayDiffusion 1.0 – диффузионную модель для редактирования речи, которая умеет изменять нужные участки аудио, сохраняя при этом общую гладкость и характеристики голоса. Причем модель пригодна как для реальной речи, так и для аудио, сгенерированного другими TTS-моделями.

В PlayDiffusion аудиопоток кодируется в дискретное пространство, превращаясь в более компактную последовательность токенов. Затем, тот сегмент, который требует модификации маскируется.

После этого задействуется сама диффузионная модель. Она, опираясь на обновленный текстовый контент, «восстанавливает» замаскированную область, убирая шум. На выходе последовательность токенов снова преобразуется в полноценный звук с помощью декодера BigVGAN.

Чтобы добиться таких результатов, PlayAI взяли за основу текстовую трансформерную архитектуру и внесли несколько ключевых модификаций:

🟢Во-первых, это некаузальное маскирование, позволяющее модели одновременно учитывать прошлые, настоящие и будущие токены, в отличие от стандартных GPT-подобных моделей.

🟢Во-вторых, используется кастомный BPE-токенизатор всего на 10 000 текстовых токенов, что резко сокращает размер таблицы эмбеддингов и ускоряет вычисления.

🟢В-третьих, модель учитывает характеристики диктора с помощью предобученной эмбеддинг-модели, которая преобразует аудиозаписи переменной длины в векторы фиксированного размера.

Интересно, что если замаскировать вообще всю аудиодорожку, PlayDiffusion может работать как TTS. В отличие от авторегрессионных моделей, которые генерируют каждый токен последовательно, опираясь на предыдущие, диффузионные модели генерят все токены одновременно, а затем уточняют их за фиксированное число шагов.

Например, для генерации 20 секунд аудио кодеком на 50 Гц авторегрессионной модели потребуется 1000 шагов. PlayDiffusion же способен выдать все 1000 токенов сразу и уточнить их всего за 20 итераций – это до 50 раз эффективнее по количеству шагов генерации.


📌Лицензирование: Apache 2.0 License.


🟡Статья
🟡Модель
🟡Demo
🖥GitHub


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #TTS #Inpainting #PlayDiffusion #PlayAI