智能的最新进展释放了在多个不同领域包括文本视觉和音频创建新内容的可能性。这些模型通常依赖于这样一个事实原始数据首先转换为压缩格式作为令牌序列。就音频而言神经音频编解码器例如或可以有效地将波形压缩为紧凑的表示可以将其反转以重建原始音频信号的近似值。这种表示由一系列离散音频标记组间减少倍并产生相同质量的音频并且在语音和声学条件下具有更高的一致性。此外我们还表明与的文本到语义建模阶段相结合可以合成高质量自然的对话允许人们控制口语内容通过文字记录说话者声音通过简短的语音提示和发言者轮流通过文字注释如以下示例所示输入文本用于驱动音频生成的文本以粗体显天早上我发生了一件非常有趣的事情。
|哦哇什么|嗯呃我像往常一样醒来。|呃呃|下楼去吃早餐。|是啊|开始吃饭了。然后呃分钟后我意识到现在是半夜了。|哦没办法这太有趣我昨晚没睡好。|不好了。发生了什么|我不 美国手机数据列表 知道。我就是无法入睡整个晚上我都翻来覆去。|这太糟糕了。也许你今晚应该尝试早点睡觉或者你可以尝试读书。|是的谢谢你的建议我希望你是对的。|没问题。我希依赖于基于双向注意力的这是一种模型架构它将与卷积相结合以捕获标记序列的局部和全局结构。具体来说该模型经过训练可以在给定生成的语义标记序列作为输入的情况下预测生成的音频标记。执行此操作时重要的是要考虑到这样一个事实在每个时间步使用称为残差矢量量化的方法使用最多个令牌来表示音频如下右图所示。
关键的直觉是随着每一步生成的令牌数量从到重构音频的质量逐渐提高。在推理时给定语义标记作为输入调节信号首先屏蔽掉所有音频标记并关注积极社会影响的人员组成。我们的使命是通过实现现实世界的价值来展示人工智能的社会效益项目涵盖公共卫生可及性危机应对气候和能源自然和社会等领域。我们相信在服务不足的社区推动积极变革的最佳方式是与变革者及其服务的组织合作。在这篇博文中我们讨论了所做的工作该项目是的一个团队旨在改善言语障碍者的自动语音识别。对于具有典型语音的人来说模型的单词错误率可以低于。但对于言语模式紊乱的人如口吃构音障碍和失用症根据病因和严重程度可能达到甚至。