Какие технологии машинного обучения применяются для создания реалистичных голосов в виртуальных ассистентах?

Для создания реалистичных голосов в виртуальных ассистентах применяются различные технологии машинного обучения, среди них:

• Нейронные вокодеры. cybervoice.io Генерируют звук, максимально приближённый к реальному голосу. cybervoice.io Это достигается за счёт обработки звука на уровне частотного спектра. cybervoice.io
• Генеративно-состязательные сети (GAN). cybervoice.io Обучаются по модели «состязания»: одна часть нейросети отвечает за синтез речи, а другая — за оценку её качества, сравнивая результаты с реальными образцами. cybervoice.io Такой подход позволяет быстро улучшать качество синтеза, так как система постоянно совершенствуется. cybervoice.io
• Спектральный анализ. cybervoice.io Позволяет анализировать распределение энергии звука по частотам, что даёт возможность детально настраивать все аспекты голоса — от плавности переходов между звуками до эмоциональной интонации. cybervoice.io
• Предикция просодии. deepme.ru Система учится правильно ставить ударения и паузы. deepme.ru
• Эмоциональное окрашивание. deepme.ru Нейросеть анализирует контекст, чтобы добавить радость, грусть или удивление. deepme.ru
• Артикуляционное моделирование. deepme.ru Воспроизводит особенности работы речевого аппарата. deepme.ru

Некоторые алгоритмы, которые используются для создания синтезированной речи: Tacotron, WaveNet (разработан компанией Google DeepMind). cybervoice.io deepme.ru