Как в fl studio 12 сделать русский язык: Как перевести FL Studio 12 на русский язык?

Голосовой DeepFake, или Как работает технология клонирования голоса

Проблема синтеза речи из текста (Text-to-Speech, TTS) представляет собой одну из классических задач для искусственного интеллекта. Цель ИИ – автоматизировать процесс чтения текста, основываясь на наборах данных, содержащих пары «текст – аудиофайл».

Одной из важных проблем синтеза речи является задача создания образа голоса со всеми его характерными особенностями. Соответствующие наборы методик называют технологией клонирования голоса (англ. voice changing, voice cloning).

Решение указанной проблемы имеет множество практических приложений:

• адаптация голосов актёров при локализации фильмов
• озвучивание персонажей игр
• голосовые поздравления
• начитка аудиокниг, в том числе клонирование голосов родителей для сказок, прочитанных профессиональными дикторами
• создание аудио- и видеокурсов
• рекламные видеоролики и аудиореклама
• голоса ботов и умных устройств, персонализированных голосовых помощников
• синтез устной речи естественного звучания для немых людей, в том числе для людей, утративших возможность говорить из примеров их собственной речи
• адаптация устной речи под модель местного акцента

Очевидно, что подобные технологии могут применяться с преступными целями: мошенничество, телефонное хулиганство, компрометирование в результате совмещения с технологией DeepFake. Поэтому кроме методов клонирования голоса важно разрабатывать средства для предотвращения незаконного использования технологии.

Для обучения системы необходимо иметь большое количество сопоставленных аудиозаписей и текстов. В случае голосов знаменитостей можно прибегать к помощи записей публичных выступлений, интервью, результатам творческой деятельности и т. п. В качестве текстовых пар могут применяться стенограммы или тексты, полученные в результате коррекции автоматически распознанной речи.

Отличительной особенностью последних разработок является то, что для создания правдоподобного образа «голосовой мишени» достаточно всё меньших интервалов звучащей устной речи.

Современное состояние

В сфере создания инструментов для клонирования голоса работают множество команд, стремящихся к коммерциализации программных продуктов. По приведённым ниже ссылкам вы можете оценить текущее состояние технологии:

• Resemble.AI (предоставляется демоверсия программы).
  
• iSpeech (есть демо для 27 языков, включая русский).
• Lyrebird AI (можно загрузить демоверсию на 3 часа речи).
• Vera Voice, созданный компанией Screenlife Technologies Тимура Бекмамбетова и командой проекта «Робот Вера». Недавно команда показала пример адаптации голосов русских знаменитостей:
  

Другие компании стараются обойти стороной этический вопрос за счёт использования вместо клонирования голоса нейросетевых систем синтеза-смешения множества голосов. Таким коммерческим продуктом является, например, Yandex SpeechKit.

В связи с тем, что данная технология представляет конкурентный интерес для множества IT-компаний, проекты с открытым исходным кодом крайне редки. В этой статье мы остановимся на редком свободном проекте Real-Time Voice Cloning. Этот открытый репозиторий является результатом применения технологии переноса обучения SV2TTS, описанной в научной публикации (сэмплы, полученные в результате применения подхода).

Автор библиотеки с июня 2019 участвует в упомянутом выше коммерческом проекте Resemble.AI и уделяет репозиторию меньше времени, но ничто не мешает вам сделать собственный форк проекта.

Алгоритм клонирования голоса

Чтобы компьютер мог читать вслух текст, ему нужно понимать две вещи: что он читает и как это произнести. Поэтому в проекте Real-Time Voice Cloning система клонирования принимает два входных источника: текст, который необходимо озвучить, и образец голоса, которым этот текст должен быть прочитан.

С технической точки зрения система разбита на три компонента:

1. Переданный аудиофайл с образцом речи, записанным в виде звуковой дорожки, преобразуется кодером речи (speaker encoder) в векторное представление фиксированной размерности.
2. Переданный текст также кодируется в векторное представлении кодером текста (text encoder). Объединение речевого вектора и вектора текста декодируется в спектрограмму. Кодер текста, конкатенатор векторов и декодер (на схеме объединены синим цветом) представляют собой структуру синтезатора речи.
3. Вокодер (vocoder, виртуальное устройство синтеза речи) преобразует спектрограмму в звуковую форму.

Модели трёх выделенных компонентов обучаются независимо друг от друга.

Где взять данные?

Объёмы информации, необходимой для качественного обучения системы клонирования, составляют десятки и сотни Гб. В рассматриваемой библиотеке для хранения датасетов служит одна общая директория. Все сценарии предварительной обработки данных выводят результаты в новый каталог SV2TTS, создаваемый в корневом каталоге датасетов. Внутри этой директории появится каталог для каждой модели: кодера, синтезатора и вокодера.

Для обучения кодера речи можно обратиться к следующим библиотекам:

• LibriSpeech (зеркало): набор данных train-other-500 (извлеките как LibriSpeech/train-other-500).
• VoxCeleb1: наборы данных Dev A–D, в том числе набор метаданных (извлеките как VoxCeleb1/wav и VoxCeleb1/vox1_meta.csv).
  
• VoxCeleb2: наборы данных Dev A–H (извлеките как VoxCeleb2/dev).
  

Для обучения синтезатор и вокодера:

1. LibriSpeech: наборы данных train-clean-100 (зеркало) и train-clean-360 (зеркало) – извлеките как LibriSpeech/train-clean-100 and LibriSpeech/train-clean-360
2. LibriSpeech alignments (только если у вас уже есть LibriSpeech): объедините структуру каталогов с загруженными вами наборами данных LibriSpeech

Официальным хостингом наиболее популярных наборов данных LibriSpeech служит openslr. org, который из-за популярности темы постоянно находится под существенной нагрузкой. Поэтому выше мы приложили ссылки на «зеркала» архивов.

Если вы решили с головой погрузиться в данную тему, обратите внимание на библиотеку Python для работы с аудиодатасетами audiodatasets:

pip install audiodatasets
    

Будьте осторожны: при установке библиотека загружает более 100 Гб данных трех наборов:

• Librispeech (60 Гб)
• TEDLIUM_release2 (35 Гб)
• VCTK-Corpus (11 Гб)

Перечислим также другие датасеты, которые не проверялись в рассматриваемой библиотеке, но применимы для обучения, в том числе корпуса русскоязычной устной речи:

1. Корпус речи англоговорящих людей CSTR VCTK
2. Набор данных M-AILABS: имеются примеры речи на русском, украинском, немецком, английском, испанском, итальянском, французском и польском языках
3. Корпуса звучащей русской речи
   
4. Мультимедийный корпус русского языка: преимущественно фрагменты кинофильмов с распознанным текстом
5. Подборка различных речевых датасетов

Использование предобученных моделей

Имеется инструкция по переносу проекта с помощью Docker, здесь мы рассмотрим установку на локальной машине. Учтите, что наличие GPU является обязательным. Клонируем репозиторий:

git clone https://github.com/CorentinJ/Real-Time-Voice-Cloning.git
    

В качестве языка программирования используется Python 3, автор рекомендует версию 3.7. В связи с тем, что репозиторий предполагает привлечение вполне конкретных версий библиотек, рекомендуем питонистам пускать в ход виртуальное окружение.

Переходим в папку и устанавливаем необходимые зависимости:

pip3 install -r requirements.txt
    

Также потребуется фреймворк глубокого обучения PyTorch (версия не ниже 1.0.1).

Далее необходимо загрузить предобученные модели (архив на Google drive, зеркало). Согласно с вышеописанной схеме загруженный архив содержит три директории для трех моделей. Их нужно слить вместе с соответствующими директориями корневого каталога библиотеки.

Проверить правильность конфигурации можно ещё до загрузки датасетов:

python3 demo_cli. py
    

Если все тесты пройдены (вы увидите строку All tests passed), можно двигаться дальше. Скрипт предложит указать пути к файлам примеров, но для работы удобнее обратиться кграфическому интерфейсу:

python3 demo_toolbox.py
    

Если у вас уже загружены датасеты, то можно сразу указать путь к директории:

python3 demo_toolbox.py -d <путь_к_директории_датасетов>
    

Чтобы просто поиграть с программой, достаточно наименьшего по объёму датасета LibriSpeech/train-clean-100 (см. выше).

Пример результата вызова интерфейса:

Для первой пробы вы можете нажать под каждым разделом кнопки Random , чтобы выбрать случайный аудиопример, затем Load, чтобы загрузить голосовой ввод в систему. Выпадающий список Dataset служит для выбора набора данных, Speaker – для выбора персоны, Utterance – для произносимой фразы. Чтобы услышать как звучит отрывок, просто нажмите

Play. Для запуска алгоритма нажмите Synthesize and vocode. С помощью кнопки Record one можно записать свой собственный сэмпл.

Пример работы с интерфейсом без обучения нейросетей представлен в следующем видеоролике:

Процесс обучения

Вместо предобученных моделей можно также задействовать модели, обученные на других примерах. Процесс обучения происходит посредством последовательного запуска скриптов той же библиотеки. Для того, чтобы узнать дополнительную информацию о каждом из скриптов, при используйте запуске из командной строки добавляйте аргумент -h.

Начинаем с подготовки данных для обучения кодера:

python3 encoder_preprocess.py <datasets_root>
    

Для обучения кодер использует окружение visdom. Инструменты окружения выглядят следующим образом:

При необходимости вы можете отключить окружение с помощью аргумента --no_visdom .

Обучаем кодер:

python3 encoder_train.py my_run <datasets_root>
    

Далее запускаем два скрипта, генерирующих данные для синтезатора. Начинаем с аудиофайлов:

python3 synthesizer_preprocess_audio.py <datasets_root>
    

Затем вложения:

python3 synthesizer_preprocess_embeds.py <datasets_root>/synthesizer
    

Теперь вы можете обучить синтезатор:

python3 synthesizer_train.py my_run <datasets_root>/synthesizer
    

Синтезатор будет выводить сгенерированные аудио и спектрограммы в каталог моделей. Используем синтезатор для генерации обучающих данных вокодера:

python3 vocoder_preprocess.py <datasets_root>
    

Наконец, обучаем вокодер:

python3 vocoder_train. py <datasets_root>
    

Вокодер выводит сгенерированные аудиофайлы в директорию модели.

При возникновении вопросов относительно работы библиотеки мы также рекомендуем ознакомиться с диссертацией автора. Там же приведены ссылки на научные работы, посвящённые теме клонирования и изменения голоса.

Интересны ли вам проекты, связанные с дипфейками лиц и голоса? Будем рады вашим ответам в комментариях.

Turlington 1317 – Language Studio

Turlington 1317

Turlington 1317, «Языковая студия», может быть зарезервирована полностью или частично для небольших языковых занятий, репетиторства, клубных встреч или разговорных групп.

Если группы относительно небольшие (или тихие, как в случае с американским жестовым языком), пространство могут делить несколько групп.
Учащиеся могут работать индивидуально или совместно с группами.
Импровизированные группы по изучению языка приветствуются, но следует учитывать потребности классов и разговорных групп.

Нажмите здесь для формы бронирования комнаты
(см. Текущие бронирование по графику ниже)

Spring 2023

29 6-0709

март	6 Связь Таблица 10: 30-11: 30. -12:00 Французский 11:30-12:30 Испанский 11:40-12:40 Немецкий 13-14:00 Русский 14-16:00 Китайский 15:00-17:00 Корейский КЛУБЫ	7 Разговор Таблица 9:00 до 13:00 Японии 11: 5-6 вечера французский отдел 6: 15-7 вечера Российская культура	8 Связь Таблица 11:30:30-12:45 вечера француз 12-1 вечера испанский 2-3 ​​вечера японский 2-3 ​​вечера. Немецкий 14:00-15:00 Польский Zoom 2-3pm French/Spanish 2-4pm Chinese 3-4pm Mesa de Espanol 3-5pm French CLUBS 5-7pm Deutsch 5-7pm Japanese	9 TABLE TABLE 11:00 до 12:00 Польский Zoom 12: 30-2: 30 вечера корейский 1-2 вечера русский 1: 50-3 вечера Испанский 5-6 вечера француз Клубы 4-6-6pm 4-6pm 4-6. 18:00–19:00 Японский Кайва	10 Стол для переговоров 9:30-10:30 Испанский 10:00-12:00 Французский 11:30-14:00 Греческий 11:45-14:200 Немецкий 14:450 13:20–14:45 Китайский
март	13 Закрытый весенний перерыв	14 Закрытая пружинная каникулы	15 Закрытый перерыв	9000 .0002 ЗАКРЫТЫЙ ПЕРЕРЫВ	17 ЗАКРЫТЫЙ ПЕРЕРЫВ
март	20 Разговор Таблица 10: 30-11: 30: -14:00 Русский 14:00-16:00 Китайский 15:00-17:00 Корейский КЛУБЫ 18:00-19:00 Итальянский	21 90 Стол для разговоров0028 9:00 до 13:00 Японии 11:00 итальянский 12: 45-2 вечера испанский 1-2 вечера француз 3-4 вечера корейский Клубы 4-6 вечера по Кореан 5-6pm. 15-7 часов. Испанский 14:00-16:00 Китайский 15:00-16:00 Mesa de Espanol 3-5 вечера французский Клубы 5-7 вечера Deutsch 5-7 вечера японский	23 TABLE 110001PM. Korean 1-2pm Russian 1:50-3pm Spanish 5-6pm French CLUBS 4-6pm Korean 6-7pm Japanese Kaiwa	24 Conversation Table 9:30–10:30 испанский 10:00–12:00 французский 11:30–14:00 греческий 11:45–12:45 итальянский 12:50–14:50 немецкий 13:20–14:45 китайский
март	27 Разговор Таблица 10: 30-11: 30: -14:00 Русский 14:00-16:00 Китайский 15:00-17:00 Корейский КЛУБЫ 6-7 вечера итальянская	28 Разговор Таблица 9 утра японский 11: 16-6 вечера корейский 5-6 вечера французский отдел 6: 15-7 вечера Российская культура	29 Table 11:30-12:45 вечера француз 2-3P япон 2. -15:00 немецкий 2-3pm Polish Zoom 2-3pm French/Spanish 2-4pm Chinese 3-4pm Mesa de Espanol 3-5pm French CLUBS 5-7pm Deutsch 5-7pm Japanese	30 Conversation Table 11am-12pm Polish Zoom 12:30-2:30pm Korean 1-2pm Russian 1:50-3pm Spanish 5-6pm French CLUBS 16:00–18:00 Корейский 18:00–19:00 Японский Kaiwa	31 Разговор Таблица 9: 30-10: 30: 17:00 Немецкий 13:20-14:45 Китайский 15:30-16:30 Арабский Кафе
апреля	3 Разговор Таблица 10: 30-11: 30:0009 1-2pm Russian 2-4pm Chinese 3-5pm Korean CLUBS 6-7pm Italian	4 Conversation Table 9am-1pm Japanese 11am-1pm Italian 12:45-2pm Spanish 1-2pm French 3-4pm Korean CLUBS 4-6pm Korean 5-6pm French Department 6:15-7pm Russian Culture	5 Стол для разговоров 11:30-12:45 Французский 14-15 Японский 14-15 Немецкий 14-3pm Польский Zoom 14-3pm Французский/испанский 14-16 Китайский 15-16 Mesa de Espanol 9009 90 3-5 вечера французский Клубы 5-7 вечера Deutsch 5-7 вечера японский	6 Разговор Таблица 11000 1,1020. 13:00–14:00 Русский 13:50–15:00 Испанский 5-6 вечера французский Клубы 4-6 вечера по корейству 6-7 вечера японский кайва	7 Table 0-10-10-10-10-10-10-10-10-10-10-10-10-10-10-10-10-10-10-10-10-10-10-10-10-10-10-10-10-10-10-10-10-10-10-10109 9000 2 11:30–14:00 немецкий 11:45–12:45 итальянский 12:50–14:50 греческий 13:20–14:45 китайский
Апрель	10 Стол для переговоров 10:30-11:30 Польский 11:00-12:00 Французский 11:30-12:30 Испанский 11:40-12:40 Немецкий 13-14:00 Русский 14:00-16:00 Китайский 15:00-17:00 Корейский Итальянский 19-027 КЛУБЫ	11 Conversation Table 9am-1pm Japanese 11am-1pm Italian 12:45-2pm Spanish 1-2pm French 3-4pm Korean CLUBS 4- 18:00 корейский 17:00–18:00 французский департамент 6: 15-7 вечера Российская культура	12 Разговор Таблица 11:30 до 12:45. 2-4pm Chinese 3-4pm Mesa de Espanol 3-5pm French CLUBS 5-7pm Deutsch 5-7pm Japanese	13 Conversation Table 11am- 12:00 польский Zoom 12:30-2:30pm Korean 1-2pm Russian 1:50-3pm Spanish 5-6pm French CLUBS 4-6pm Korean 6-7pm Japanese Kaiwa	14 Стол для переговоров 9:30-10:30 Испанский 10:00-12:00 Французский 11:30-14:00 Немецкий 11:45-12:45 Итальянский 12:50-14:2009 Греческий 9:2009 -14:45 Китайский 15:30-16:30 Арабский Кафе
апрель	17 Беседовать Таблица 10: 30-11: 30: -4 вечера китайский 3-5 вечера корейский Клубы 6-7 вечера итальянский	18 TABLE 9000 991127 ITALIALIAL 900-29 9000 9000 99 11111. 13:00–14:00 Французский 15:00–16:00 Корейский CLUBS 4-6pm Korean 5-6pm French Department 6:15-7pm Russian Culture	19 Conversation Table 11:30am-12:45pm French 14:00–15:00 Японский 14:00–15:00 Немецкий 14:00–15:00 Польский Zoom 14:00–15:00 Французский/испанский 14:00–16:00 Китайский 15:00–16:00 Mesa de Espanol 15:00–17:00 Французский 17:00–19:00 Немецкий 17:00–19:00 Японский	20 TABLE TABLE 11 AM до 12:00 по пользу Zoom 12: 30-2: 30 PM Korean 1-2 вечера Россияя 1: 50-3 вечера Испанский 5-6 вечера француз Клубы 9009 4. 4. 40002 9009 4- 40009 4- 40009 40002 9009 4. 40009 4. 40002 9009 4- 40009 . 6 вечера корейский 6-7 вечера японский кайва	21 Разговор Таблица 9: 30-10: 30: Итальянский 12:50–14:50 Немецкий 13:20–14:45 Китайский
апреля	24 Разговор Таблица 10: 30-11: 30: -2pm Russian 2-4pm Chinese 3-5pm Korean CLUBS 6-7pm Italian	25 Conversation Table 9am-1pm Japanese 11am-1pm Italian 12 :45–14:00 Испанский 1-2 вечера французский 3-4 вечера корейский Клубы 4-6 вечера по корейству 5-6 вечера. 11:30–12:45 французский 14–15 японский 14–15 немецкий 14–15 польский Zoom 14–3 вечера французский/испанский 14–16 китайский 15–16 Mesa de Espanol 15–17 французский КЛУБЫ 5-7 вечера Deutsch 5-7 вечера японский	27 Связь Таблица 11: 5-6 вечера французский Клубы 4-6 вечера по корейству 6-7 вечера японский кайва	28 Table 010101010101010101010101010101010101010101010101010101010109 9000 2 . 11:30-14:00 Греческий 11:45–12:45 итальянский 12:50–14:50 немецкий 13:20–14:45 китайский 15:30–16:30 арабское кафе

Главная | Кафедра русского языка

Главные новости

• Представляем новых преподавателей Дартмута

  Татьяна Филимонова – одна из 29 новых преподавателей Дартмута в этом году. Она доцент кафедры русского языка. Каждый год впечатляющая группа ученых-преподавателей пополняет ряды профессорско-преподавательского состава Дартмута, и этот год не стал исключением.

• Новый курс весна 2023: воображая Сибирь

  RUSS 38.23/NAIS 30.27 @ 2A/Филимонова, Без предварительных условий, обучение на английском языке. С шумными промышленными городами, бездонными шахтными стволами, обширными равнинами и бескрайними лесами Сибирь составляет почти 80% территории России. Сибирь, известная своими суровыми зимами, могучими реками, чистыми озерами и тюремными комплексами, также является местом значительных экологических изменений.

• Save the Date: Павел Суляндзига Лекция Весна 2023

  4 апреля 2023 г., 17:00, место: Moore B03 (*возможны изменения), лектор: Павел Суляндзига, правозащитник. Доступно и открыто для публики.

• Русский А.

  Т. Даты проб студентов

  3-27-23 Ориентация, Комната: TBD, 17:30, Практические занятия: 3-27-23, 3-28-23, 3-29-23, Жюри 3-30-23, Комнаты: Reed 107, время: 16:30 — 17:30 все три дня. Все кандидаты должны посетить все вышеуказанные сессии.

• Украина на карте языковых баталий

  RUSS 38/COLT 19 представили студенты: Украина на карте языковых баталий, среда, 8 марта 2023 г.

• «Микстейп перевода»: чтение Эйнсли Морс

  3 декабря 2022 г., 16:30, Атриум Института Гарримана, 12-й этаж, Здание международных отношений, 420 W 118th St New York, NY 10027 United States, Columbia University, требуется регистрация.

• Ученые из Украины нашли убежище в Дартмуте

  Несмотря на войну, «украинские музы не молчат».

• Лекция Любы Гольбурт

  Люба Голбурт, Калифорнийский университет в Беркли прочитала лекцию 26 октября 2022 г. Ян Сатуновский: личность и биография, от войны до лирики.

• Смотреть «Гнев Кана: антрополог советского происхождения о сталинском ГУЛАГе».

  Часы «Гнев Кана: антрополог советского происхождения о сталинском ГУЛАГе». 15 апреля 2022 года профессор антропологии Сергей Кан, сотрудник Русского отделения, дал интервью Питеру Робинсону из Института Гувера для своей программы «Необычные знания».

• Заявление Российского ведомства по поводу войны России против Украины

  Факультет кафедры русского языка и литературы Дартмутского колледжа осуждает российскую агрессию против Украины, начавшуюся в 2014 году с аннексии Крыма и переросшую в широкомасштабное вторжение России в Украину.

Последние публикации

просмотреть все

• Прекрасные подвиги банды пяти петушков Югославская марксистско-сюрреалистическая эпическая поэма для детей

  Александр Бошкович, Эйнсли Э. Морс

  Brill.Series: Avant-Garde Critical Studies, Volume: 40, 15 марта 2022

• Юлия Аверкиева и Франц Боас: взаимная симпатия и идеологические разногласия

  Кан Сергей Александрович

  Этнографическое обозрение. 2018. №. 3

• Достоевский Провокатор

  Линн Эллен Патик

  (издательство Северо-Западного университета, январь 2023 г.) 240 стр.

• Филантропия, политика и общественное действие: Екатерина Пешкова в годы войны и революции

  Стюарт Д. Финкель

  (Блумингтон, Индиана: Slavica Publishers, 2022), стр.