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音声合成：進化、倫理、そして法律

ロマン・ガーリン、シニアバイスプレジデント @イノベーション、スポートレーダー この記事では、音声合成の進化を辿り、それが及ぼす法的な影響について探求します

『FastSpeech：論文の概要と実装』

2019年、FastSpeechはニューラルテキスト音声変換のフロンティアを推し進め、推論速度を大幅に改善しながら、単語の繰り返しや省略を防ぐ堅牢性を保ちましたそれは...

音声合成、音声認識、そしてSpeechT5を使ったその他の機能

私たちは喜んでお知らせします。SpeechT5は🤗Transformersで利用可能になりました。これは最先端の機械学習モデルの簡単に使用できる実装を提供するオープンソースライブラリです。 SpeechT5はもともと、Microsoft Research Asiaによって開発された論文「SpeechT5: Unified-Modal Encoder-Decoder Pre-Training for Spoken Language Processing」で説明されています。論文の著者が公開した公式のチェックポイントはHugging Face Hubで利用可能です。 すぐに試してみたい場合は、以下のデモがあります： 音声合成（TTS） 音声変換 自動音声認識 はじめに SpeechT5は、1つのアーキテクチャに3つの異なる種類の音声モデルを組み込んでいます。 以下のことができます： 音声からテキストへの変換（自動音声認識や話者識別に使用） テキストから音声への変換（音声を合成） 音声から音声への変換（異なる声や音声の強調を行う） SpeechT5の基本的なアイデアは、テキストから音声、音声からテキスト、テキストからテキスト、音声から音声までのデータの混合で単一のモデルを事前学習することです。これにより、モデルはテキストと音声の両方から同時に学習します。この事前学習アプローチの結果は、テキストと音声の両方に共有される統一された隠れ表現の空間を持つモデルです。…

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