只需3秒鐘，一個根本沒聽過你說話的AI，就能完美模仿出你的聲音。
這是微軟最新AI成果——語音合成模型VALL‧E，只需3秒語音，就能隨意複製任何人的聲音。
它脫胎於DALL‧E，但專攻音訊領域，語音合成效果在網上放出後引起相當的關注了：
DALL-E generates pixels from text. Now meet its cousin, VALL-E, that generates audio from text @MSFTResearch!
— Jim Fan (@DrJimFan) January 6, 2023
VALL-E’s resemblance to DALL-E v1 and Parti @GoogleAI is striking. Image and audio are both continuous signals, but they can be quantized into discrete tokens.
1/ pic.twitter.com/CLiGKhFKoD
有網友表示，要是將VALL‧E和ChatGPT結合起來，效果簡直爆炸：
看來與GPT-4在Zoom裡聊天的日子不遠了。
還有網友調侃，（繼AI搞定作家、畫家之後）下一個就是配音演員了。
所以VALL‧E究竟怎麼做到3秒鐘模仿「沒聽過」的聲音？
用語言模型來分析音訊
基於AI「沒聽過」的聲音合成語音，即零樣本學習。
語音合成趨於成熟，但之前零樣本語音合成效果並不好。
主流語音合成方案基本是預訓練+微調模式，如果用到零樣本場景下，會導致生成語音相似度和自然度很差。
基於此，VALL‧E橫空出世，相比主流語音模型提出了不太一樣的思路。
相比傳統模型採用梅爾頻譜提取特徵，VALL‧E直接將語音合成當成了語言模型的任務，前者是連續的，後者是離散化的。
具體來說，傳統語音合成流程往往是「音素→梅爾頻譜（mel-spectrogram）→波形」這樣的方式。
但VALL‧E將這一流程變成了「音素→離散音訊編碼→波形」：
具體到模型設計上，VALL‧E也和VQVAE類似，將音訊量化成一系列離散tokens，其中第一個量化器負責捕捉音訊內容和說話者身份特徵，後幾個量化器則負責細化訊，使之聽起來更自然：
隨後以文本和3秒鐘的聲音提示作為條件，自回歸地輸出離散音訊編碼：
VALL‧E還是個全能選手，除了零樣本語音合成，同時還支援語音編輯、與GPT-3結合的語音內容創建。
那麼在實際測試中，VALL‧E的效果如何呢？
連環境背景音都能還原
根據已合成的語音效果來看，VALL‧E能還原的絕不僅僅是說話人的音色。
不僅語氣模仿到位，而且還支援多種不同語速的選擇，例如這是在兩次說同一句話時，VALL‧E給出的兩種不同語速，但音色相似度仍然很高：
同時，連說話者的環境背景音也能準確還原。
除此之外，VALL‧E還能模仿說話者的多種情緒，包括憤怒、睏倦、中立、愉悅和噁心等好幾種類型。
值得一提的是，VALL‧E訓練用的資料集不算特別大。
相比OpenAI的Whisper用了68萬小時的音訊訓練，在只用了7000多名演講者、6萬小時訓練的情況下，VALL‧E就在語音合成相似度上超過了經過預訓練的語音合成模型YourTTS。
而且，YourTTS在訓練時，事先已經聽過108個演講者中的97人聲音，但在實際測試中還是比不過VALL‧E。
有網友已經在在想像它可以應用的地方了：
不僅可以用在模仿自己的聲音上，例如幫助殘障人士和別人完成對話，也可以在自己不想說話時用它代替自己發語音。
當然，還可以用在有聲書的錄製上。
Wondering if @EMostaque or Eleuther AI has a team working on a publicly available version of VALL-E. https://t.co/YONfC85Nr8
— Ralph Brooks (@ralphbrooks) January 6, 2023
不過，VALL‧E目前還沒開源，要想試用可能還得再等等。
論文連結：
音訊試聽連結：
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