OpenAI 详解 Voice Engine 工作原理及安全研究
OpenAI 详解其文本转语音模型 Voice Engine 的技术原理与安全研究。
OpenAI 详解其文本转语音模型 Voice Engine 的技术原理与安全研究。
OpenAI 与业内顶尖选角及导演专业人士合作,从 400 多份投稿中筛选,最终为 ChatGPT 选定 5 个语音。
OpenAI 宣布推出新旗舰模型 GPT-4 Omni(GPT-4o),可实时跨音频、视觉和文本进行推理。
推荐理由:OpenAI 发布新旗舰模型 GPT-4o,可实时跨音频、视觉和文本推理,读者可据此了解其多模态能力定位。
Hugging Face 通过自定义 inference handler 在 Inference Endpoints 上部署 Whisper,实现 ASR、说话人分离与推测解码的组合流水线。
OpenAI 发布 ChatGPT 与 Whisper 的 API,供开发者将对话与语音能力接入自有应用。
OpenAI 分享了自定义语音生成模型 Voice Engine 小规模预览的经验教训。该模型可根据样本创建定制声音,目前仍处于小范围测试阶段。
Hugging Face 发布 TTS Arena,用户输入文本后由两个模型分别合成语音,投票选出更自然的一方,结果汇总为公开排行榜。首批参评模型包括 ElevenLabs、MetaVoice、OpenVoice、Pheme、WhisperSpeech 和 XTTS,投票前不显示模型名称以避免偏见。榜单初期为空,随投票累积自动更新,排名采用类似 Elo 的算法。
Hugging Face 发布教程,演示如何用 🤗 Transformers 微调 facebook/w2v-bert-2.0 完成低资源 ASR。
Hugging Face 博客介绍如何用投机解码将 Whisper 推理速度提升约 2 倍,同时数学上保证输出与单独使用主模型完全一致。
推荐理由:给出 Whisper 投机解码的完整实现与基准数据,读者可据此在现有管线中获得约 2 倍加速且输出不变。
OpenAI 宣布 ChatGPT 新增看、听、说能力,可处理图像与语音输入并语音回复。
Hugging Face 博客介绍如何在 Diffusers 库中加速 AudioLDM 2 的文本到音频推理,通过半精度、flash attention、torch.compile 和更换调度器等方法,把 10 秒音频的生成时间从约 14 秒降到 1 秒以内,音质下降很小。
推荐理由:原文给出四种开箱即用的推理优化手段,读者可据此把 AudioLDM 2 的生成耗时从 14 秒压到 1 秒以内。
Hugging Face 发布教程,演示如何用 Transformers、Optimum 和 Accelerate 库优化 Suno AI 的 TTS 模型 Bark。
Hugging Face 发布教程,介绍如何基于 Meta AI 的 MMS 检查点微调 Adapter 层以适配低资源语言的 ASR。MMS 预训练检查点覆盖 1400 多种语言、参数量 300M 至 1B,每个 Adapter 层仅约 2.5M 权重,微调 10-20 分钟即可获得极低词错误率。低资源语言推荐用 Adapter 训练替代全模型微调,更省内存且性能更好。
Hugging Face 发布教程,讲解如何在 Unity 游戏中通过 Hugging Face Unity API 实现语音识别,将语音转为文本,可用于下达指令、与 NPC 对话或提升无障碍体验。教程演示了搭建含开始/停止按钮与 TextMeshPro 文本框的场景,用 Microphone.Start() 以 44100 Hz 录制最长 10 秒音频,再编码为 WAV 格式发送至 API。
OpenAI 发布 ChatGPT iOS 应用,可同步对话记录并支持语音输入,同时带来最新的模型改进。
推荐理由:OpenAI 官方发布 ChatGPT iOS 应用,给出对话同步与语音输入两项能力,读者可据此了解移动端入口的初始形态。
Hugging Face 宣布 SpeechT5 已集成进 Transformers 库,官方 checkpoint 发布在 Hugging Face Hub,并提供语音合成、语音转换和自动语音识别三个 Spaces 演示。
推荐理由:SpeechT5 以同一套编码器解码器架构覆盖 TTS、语音转换与 ASR,读者可据此了解多任务语音模型的复用方式。
Hugging Face 发布音频数据集使用指南,介绍如何用 🤗 Datasets 的 load_dataset 函数一行代码下载并准备音频数据。目前 Hub 上已有 77 个语音识别数据集和 28 个音频分类数据集,并支持 Dataset Preview 在线试听样本。
Hugging Face 发布教程,介绍如何用 🤗 Transformers 在任意多语言 ASR 数据集上微调 Whisper。教程以 Common Voice 11.0 的印地语为例,用约 8 小时训练数据微调 244M 参数的 Whisper small,最佳 WER 为 32.0%,相比预训练模型的 63.5% 提升 31.5 个百分点。
推荐理由:以 8 小时印地语数据微调 Whisper small 的完整流程,WER 从 63.5% 降至 32.0%,可复用的多语言 ASR 微调方法。
OpenAI 宣布训练并开源神经网络 Whisper,称其在英文语音识别上接近人类水平的鲁棒性和准确率。
推荐理由:OpenAI 开源语音识别模型 Whisper,读者可了解其在英文语音识别上的鲁棒性与准确率定位。
Hugging Face 博客介绍如何利用 Wav2Vec2 的 CTC 结构,在 🤗 Transformers 中对任意长音频做语音识别。
推荐理由:原文给出带 stride 的分块推理方法,读者可据此在长音频和实时场景中复用 Wav2Vec2。
🤗 Transformers 现已集成 Kensho Technologies 的 pyctcdecode 库,可将 n-gram 语言模型与微调后的 Wav2Vec2 检查点结合用于语音识别解码。
Hugging Face 发布教程,演示如何用 🤗 Transformers 将预训练检查点 Wav2Vec2-XLS-R-300M 微调用于低资源语音识别,示例数据集为 Common Voice 土耳其语,仅约 4 小时验证训练数据。
Hugging Face 发布教程,讲解如何用 🤗 Transformers 将 Wav2Vec2 预训练检查点微调到任意英语 ASR 数据集。Wav2Vec2 于 2020 年 9 月发布,基于 50,000 小时以上无标注语音预训练,仅用 10 分钟标注数据即可在 LibriSpeech 干净测试集上取得低于 5% 的 WER。
OpenAI 推出 Jukebox,一个能生成音乐的神经网络,可输出多种流派和艺术家风格的原始音频,并包含初步的歌唱。OpenAI 同时公开了模型权重和代码,以及一个用于试听生成样本的工具。
推荐理由:OpenAI 公开 Jukebox 的模型权重与代码,读者可了解这套生成原始音频的神经网络能产出哪些风格的音乐。