Модели ИИ для аудио представляют собой мощные инструменты, которые обрабатывают аудиовходные данные или генерируют аудиовыходы. Такие модели играют ключевую роль в искусственном интеллекте, поскольку аудио в виде речи или иных звуков широко распространено и способствует пониманию окружающего мира. Чтобы осознать значимость аудио, достаточно представить окружающую среду без звуков и сравнить ее с реальностью, полной звуковых сигналов.
В этой статье представлен обзор различных моделей машинного обучения для аудио, задач, которые с ними решаются, а также сфер применения. Модели для аудио значительно эволюционировали в последние годы, особенно после прорыва в области больших языковых моделей, вызванного ChatGPT.
Причины необходимости моделей для аудио
Существующие большие языковые модели уже способны эффективно справляться с множеством взаимодействий человека, поэтому стоит подчеркнуть, зачем требуются модели для аудио. Выделяются три основных аргумента:
- Аудио выступает важным типом данных, аналогично зрению и тексту
- Прямой анализ аудио обеспечивает большую выразительность по сравнению с анализом через транскрибированный текст
- Аудио способствует более естественным взаимодействиям, похожим на человеческие
Первый аргумент подчеркивает, что помимо огромных массивов текстовых данных из интернета и визуальных из видеороликов, существует значительный объем информации с аудио. Например, большинство видео содержит звуковую дорожку, которая придает видео дополнительный смысл и контекст. Следовательно, для разработки наиболее эффективных моделей ИИ необходимо создавать системы, способные работать со всеми типами данных. Под модальностью здесь понимается вид данных, такой как
- Текст
- Зрение
- Аудио
Второй аргумент также акцентирует внимание на необходимости моделей для аудио. Если требуется преобразовать аудио в текст для применения больших языковых моделей, сначала используется модель транскрипции, которая сама по себе является аудиомоделью. Более того, часто предпочтительнее анализировать аудио напрямую, а не через его текстовую версию. Причина в том, что аудио фиксирует больше нюансов. К примеру, в записи речи аудио передает эмоциональное состояние говорящего, что невозможно полностью выразить текстом.
Модели для аудио также обеспечивают более естественные переживания, позволяя вести диалоги с ИИ голосом вместо набора текста.
Типы моделей для аудио
В этом разделе рассматриваются основные типы моделей для аудио, с которыми приходится сталкиваться при работе с такими системами.
Преобразование речи в текст
Преобразование речи в текст — один из наиболее распространенных сценариев для моделей аудио, также известный как транскрипция. Эта задача предполагает ввод речи и получение соответствующего текста. Она крайне полезна для суммирования заметок с встреч или общения с виртуальными ассистентами вроде Siri на смартфоне. Кроме того, преобразование речи в текст применяется для создания обширных наборов данных для обучения больших языковых моделей.
Модели преобразования речи в текст позволяют анализировать аудиофрагменты. Например, в случае взаимодействия с службой поддержки клиентов можно транскрибировать разговор и провести текстовый анализ: оценить длительность диалога, быстро проанализировать эффективность сотрудника или определить удовлетворенность клиента, не прослушивая весь разговор. Анализ текста обычно выполняется быстрее, чем прослушивание аудио, поскольку чтение происходит быстрее воспроизведения.
[Представитель службы поддержки] Здравствуйте, спасибо за звонок, чем могу помочь? [Клиент] Здравствуйте, мне нужен возврат средств за недавнюю покупку [Представитель службы поддержки] Хорошо, у вас есть номер заказа для этой покупки? ...Однако стоит отметить, что при преобразовании речи в текст теряется часть информации, как упоминалось во введении. Утрачиваются эмоции участников разговора, и определить чувства клиента по транскрипту взаимодействия с службой поддержки бывает сложно, если эмоции не выражены явно в словах. В любом случае, текст лишает аудио нюансов, поскольку чтение диалога никогда не будет столь же выразительным, как прослушивание.
Поэтому для углубленного анализа аудио можно проводить прямой анализ без предварительной транскрипции. Например, чтобы выявить эмоции клиента, аудиофрагмент подается напрямую с запросом, подобным следующему. Такой подход позволяет уловить дополнительные нюансы.
prompt = """Проанализируйте эмоциональное состояние клиента в этом взаимодействии {audio_clip} """Преобразование текста в речь
Преобразование текста в речь — еще один значимый сценарий для моделей аудио. Это обратная задача по отношению к предыдущей: вводится текст, а генерируется аудио на его основе. Аналогично потере информации при транскрипции, здесь требуется добавление деталей для создания аудио.
Поэтому при генерации речи часто необходимо указывать желаемую эмоцию (если провайдер не определяет ее автоматически).
Преобразование текста в речь полезно в различных ситуациях:
- Создание рекламы с озвучкой на основе сценария, что легко реализуется с помощью сервисов вроде Elevenlabs
- Обеспечение голосового интерфейса для взаимодействия с клиентами в службе поддержки. Например, клиент звонит, его речь транскрибируется (преобразование речи в текст), генерируется ответ с помощью большой языковой модели (текст в текст), а затем создается аудио из ответа (текст в речь)
Подход из последнего пункта приемлем с точки зрения качества. Однако он может вызвать проблемы с задержкой, поскольку транскрипция и генерация ответа моделью занимают время перед воспроизведением аудио. В таких случаях лучше применять модели речи в речь, о которых пойдет речь далее.
Преобразование речи в речь
Модели преобразования речи в речь — это продвинутые системы, способные принимать и генерировать речь. Они особенно ценны в реальном времени, где требуются быстрые отклики.
Например, с их помощью можно создать виртуальных представителей службы поддержки, которые мгновенно отвечают на запросы пользователей с минимальной задержкой. В подобных диалогах задержка критически важна, чтобы взаимодействие ощущалось естественно, как с человеком, или даже лучше.
Идеально использовать прямую модель речи в речь, такую как Qwen-3-Omni. Альтернатива — последовательное применение преобразования речи в текст, текста в текст (с помощью большой языковой модели) и текста в речь. Однако предпочтительнее end-to-end модели (как речь в речь), поскольку цепочка моделей приводит к потере информации и ухудшению результатов.
Еще один тип моделей речи в речь — клонирование голоса. Здесь предоставляется образец голоса, а затем на основе текста генерируется новое аудио с этим голосом для озвучки. Такие модели значительно улучшились в последние годы и позволяют быстро создавать множество озвучек.
Представьте, что нужно превратить учебник в аудиокнигу с голосом, который ранее начитывал аудиокниги. Обычно это потребовало бы записи в студии и недель работы. Но если есть множество образцов этого голоса, клонирование позволяет сгенерировать полную озвучку за минуты. Конечно, перед использованием клонирования голоса обязательно требуется разрешение.
Заключение
В статье рассмотрены различные модели для голоса: преобразование речи в текст, текста в речь и речи в речь, каждая из которых находит применение в своих областях. Модели для аудио продолжат развиваться и совершенствоваться благодаря своей значимости. Аудио — ключевой модальности для понимания мира, подобно тексту и зрению. Аудио напоминает изображения, которые трудно описать только словами.