AI精准模仿你的声音，需要多大规模的训练?
浙江大学和微软的新研究证明，从0开始学习你的声音到准确逼真，AI只需要200个音频片段和相应标注，20分钟的素材就足够了。
并且，这是一种近乎无监督学习方法，只需少量标记和分类整理，直接投喂素材，就有千万个你的声音合成出来了。
声音展示：
如果投喂的是林志玲、郭德纲、新垣结衣的声音……
目前，这个AI系统的单词可识度准确率达到了99.84%，论文已经被机器学习顶会ICML 2019接收。
论文共同一作之一，还是位浙江大学的学霸本科生，目前大四在读。又一位别人家的本科生来了!
细看下这个研究。
四步合成法
这项研究中主要涉及两个任务，文本到语音(TTS，也就是语音合成)和自动语音识别(ASR)，缺乏足够多的对齐数据(aligned data)是这两个领域的一大问题。
但在这项研究中，研究人员提出了一种新型的几乎无监督的TTS和ASR大法，通过利用一系列成对的语音和文本数据，和一部分额外的未配对数据，实现了小样本合成。
合成流程图如下图所示：
整个研究分为四个部分。
首先，研究人员通过自监督学习，利用语音和文本数据，建立了语音和文本领域的语言理解和建模能力。
具体来讲，他们使用去噪自编码器，在编码-解码框架中重建了语言和文本。
其次，研究人员通过对偶转换(Dual Transformation)，分别训练模型将文本转为语音和将语音转为文本：
TTS模型将文本X转换为语音Y，ASR模型利用转换得到语音到文本数据进行训练;ASR模型将语音Y转换为文本X，然后TTS模型利用文本到语音数据训练。
对偶转换在TTS和ASR模型之间重复迭代，逐步提高两个任务的准确性。
因为语音序列通常比其它学习任务的序列更长，所以序列中的一个错误会导致更严重的影响。
因此，研究人员进一步利用文本和语音的双向序列建模(Bidirectional Sequence Modeling)减缓错错相传的问题。
最后，他们设计了一个基于Transformer的统一模型架构，能输入和输出语音和文本，并且能将上述模块整合在一起，实现TTS和ASR的功能。 郑州不孕不育医院:http://wapyyk.39.net/zz3/zonghe/1d427.html郑州不孕不育医院哪家好:http://wapyyk.39.net/zz3/zonghe/1d427.html郑州不孕不育医院排名:http://wapyyk.39.net/zz3/zonghe/1d427.html
远高于基线
研究人员将这个方法与其他系统在TTS和ASR任务上进行对比，并用MOS(平均主观意见分)衡量合成音与真实人声的相似度。
并且，用PER(音素错误率)衡量自动语音识别的表现。