Última actualización 02-10-2024
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Deep Voice 3
Deep Voice 3, desarrollado por Baidu, representa un importante avance en la tecnología de texto a voz (TTS), al emplear una arquitectura de red neuronal totalmente convolucional que se centra en escalar la síntesis de voz con aprendizaje de secuencias convolucionales. Este sistema demuestra un equilibrio excepcional de naturalidad en la síntesis de voz, igualando la calidad de los sistemas TTS neuronales de última generación, al tiempo que logra velocidades de entrenamiento hasta diez veces más rápidas. El diseño de Deep Voice 3 permite el manejo de grandes conjuntos de datos, entrenando con más de ochocientas horas de audio de más de dos mil hablantes, lo que lo hace altamente versátil y escalable a diferentes idiomas y voces ([fuente](https://arxiv.org /abs/1710.07654)).
Las características clave de Deep Voice 3 incluyen su uso innovador de capas convolucionales residuales para codificar texto en vectores clave y de valor para un decodificador basado en la atención. Luego, este decodificador predice los espectrogramas de magnitud logarítmica de escala Mel, correspondientes al audio de salida, con la ayuda de una red convertidora que predice los parámetros del vocodificador para la síntesis de formas de onda. La arquitectura del sistema enfatiza la importancia del preprocesamiento del texto, incluida la normalización y el uso de caracteres especiales para indicar pausas, lo que mejora significativamente la calidad del habla al reducir las malas pronunciaciones y mejorar el flujo natural del habla ([fuente](https://arxiv.org/ abs/1710.07654)).
Además, Deep Voice 3 se distingue por su enfoque para manejar escenarios de múltiples hablantes a través de incorporaciones de altavoces entrenables y la flexibilidad para entrenar modelos con entradas de solo fonemas, solo caracteres o mixtas de caracteres y fonemas. Esta adaptabilidad permite mejorar la precisión de la pronunciación y la capacidad de corregir errores de pronunciación utilizando un diccionario de fonemas, atendiendo a las demandas matizadas de las aplicaciones del mundo real (fuente).
Para obtener información más detallada sobre la arquitectura de Deep Voice 3, incluidos sus componentes codificadores, decodificadores y convertidores, y sus implicaciones para el futuro de la tecnología de conversión de texto a voz, puede consultar el estudio completo disponible en [arXiv](https:/ /arxiv.org/abs/1710.07654).
Deep Voice 3: Introducción de una nueva arquitectura de red neuronal para síntesis de voz avanzada.
Áreas de investigación de vanguardia: Participación en diversos campos de la computación, desde aprendizaje automático hasta computación cuántica.
Proyectos Innovadores: Desarrollo de proyectos que revolucionen las interacciones humano-tecnología.
Impacto global: Colaboración e inclusión de voces globales para mejorar el realismo del discurso sintético.
Progreso rápido: Mejoras y actualizaciones significativas en el lapso de meses, lo que demuestra avances rápidos.
1) ¿Qué es la Voz Profunda 3?
Deep Voice 3 es un sistema de síntesis de voz desarrollado por Baidu Research, que presenta un novedoso modelo secuencia a secuencia totalmente convolucional que convierte texto en voz imitando voces humanas.
2) ¿Qué áreas de investigación cubre Baidu Research?
Baidu Research se centra en varios campos, incluidos la ciencia de datos, el aprendizaje automático, la robótica, la visión por computadora y la computación cuántica, entre otros.
3) ¿Cómo se compara Deep Voice 3 con versiones anteriores?
Deep Voice 3 se entrena mucho más rápido que sus predecesores y puede sintetizar el habla de más de 2400 hablantes diferentes.
4) ¿Baidu Research publica su trabajo?
Sí, Baidu Research publica sus hallazgos y desarrollos, a los que se puede acceder en la sección Publicaciones de su sitio web.
5) ¿Puedo encontrar oportunidades profesionales en Baidu Research?
No se proporcionó información adicional sobre las oportunidades profesionales, pero Baidu Research tiene una sección de Carreras que probablemente contenga información sobre ofertas de trabajo y perspectivas profesionales.