AudioGPT — text-to-speech и text-to-audio модель от OpenAI, основанная на серии языковых моделей GPT. AudioGPT способна генерировать аудио-сэмплы с естественно звучащей речью, музыку и выполнять задачи классификации. Модель может оказать значительное влияние на приложения, использующие голосовых помощников, синтез речи из текста и генерацию музыки. Это первая успешная попытка применения архитектуры трансформера к обработке аудио.
Исходный код модели
Разработчики выложили код модели в открытом доступе на Github. Репозиторий содержит реализацию модели на PyTorch и TensorFlow, а также скрипты для обработки данных и обучения модели. Кроме того, в репозитории также содержится набор данных, на котором была обучена модель, а также примеры использования модели для генерации аудио на основе заданных текстовых входных данных.
Репозиторий не является официальным источником кода модели AudioGPT, но может быть полезным для тех, кто заинтересован в использовании этой модели для своих задач.
Обучение
AudioGPT использует текст в качестве входных данных и обучается на любом языке. Модель принимает на вход текстовую последовательность, которая может быть произвольной длины — предложения, абзацы, статьи или диалоги, и генерирует соответствующую аудиозапись, которая соответствует заданному тексту.
В процессе обучения модели входные данные обычно подвергаются предварительной обработке, такой как токенизация и векторизация, чтобы представить текст в виде числовых последовательностей, которые могут быть использованы для обучения модели.
Архитектура AudioGPT
Модель AudioGPT построена на архитектуре трансформера, которая состоит из слоев само-внимания и нейронных сетей с обратной связью. Эта архитектура способна улавливать неочевидные корелляции и производить последовательные выводы. В AudioGPT архитектура используется для моделирования зависимостей между различными частями звукового сигнала, такими как частотные и временные компоненты. Модель обучается на большом наборе аудио-сэмплов, что позволяет ей изучать статистические закономерности, характерные для естественных звуков.
Датасет
AudioGPT обучалась на датасете LJSpeech. Это набор из более чем 13 000 аудиозаписей, продолжительностью в общей сложности около 24 часов (средняя длина семпла — 6,6 секунд). Аудиозаписи в наборе данных были записаны женским голосом на английском языке, для каждой аудиозаписи предоставлены транскрипции в виде текстовых файлов.
Результаты
Результаты оценивались по метрике MOS (Mean Opinion Score) — это среднее значение оценок качества, которые дает группа экспертов или респондентов на шкале от 1 до 5, где 1 — очень плохо, 3 — средне, 5 — отлично.
- Генерация звука: модель была обучена генерировать звуковые сигналы различной продолжительности. Среди сгенерированных звуковых сигналов были голоса людей, музыкальные композиции, шумы и звуки природы. В задаче генерации звука AudioGPT показала MOS в размере 3,57.
- Классификация звука: AudioGPT достигла точности классификации на уровне 90%. Ей было предложено распознать различные звуковые сигналы, включая голоса людей, звуки животных, шумы и музыку.
- Генерация речи: AudioGPT показала MOS в размере 3,7. В ходе эксперимента были использованы образцы текста на английском языке.
