¿Quieres entrenar un modelo de voz? En caso afirmativo, no se preocupe, está en el lugar correcto.
Un modelo de voz es una representación de cómo suena una persona o un personaje, en función de sus características vocales, acento, tono y estilo.
Los modelos de voz se pueden utilizar para diversas aplicaciones, como síntesis de texto a voz, clonación de voz, conversión de voz, actuación de voz y más.
En esta guía, explicaremos todo sobre cómo entrenar un modelo de voz.
Cómo entrenar un modelo de voz
Existen diferentes métodos y herramientas para crear y entrenar modelos de voz, según sus objetivos y recursos.
La creación de un modelo de voz normalmente requiere un gran conjunto de datos de grabaciones de audio con las transcripciones correspondientes.
Aquí hay algunos pasos generales que puede seguir:
Recopile o grabe datos de voz:
Debes tener un conjunto grande y diverso de muestras de audio de la voz que deseas modelar.
La calidad y cantidad de los datos afectan el rendimiento y la precisión del modelo de voz.
Lo ideal es tener al menos varias horas de grabaciones de discursos limpios y claros, que abarquen diferentes temas, emociones y estilos.
Preprocesar los datos de voz:
Debe preparar los datos de voz para el entrenamiento realizando tareas como reducción de ruido, segmentación, normalización, alineación y transcripción.
También es necesario etiquetar los datos de voz con metadatos relevantes, como la identidad del hablante, el idioma, el acento, las emociones, el estilo, etc.
Estos pasos ayudan a reducir la variabilidad y complejidad de los datos de voz y facilitan que el modelo aprenda las características y patrones de la voz.
Elija un marco y una arquitectura de modelado de voz:
Debe seleccionar un marco y una arquitectura adecuados para crear y entrenar su modelo de voz.
Hay muchos marcos comerciales y de código abierto disponibles, como “Flujo Tensor”, “PyTorch”, «Duro»que proporcionan varias herramientas y bibliotecas para el modelado de voz.
Entrena y evalúa tu modelo de voz:
Debe entrenar su modelo de voz con los datos de voz utilizando el marco y la arquitectura elegidos.
Puede utilizar diferentes técnicas y parámetros para optimizar el proceso de capacitación, como la tasa de aprendizaje, el tamaño del lote, el abandono, la regularización, etc.
También debe evaluar su modelo de voz en datos de voz invisibles utilizando varias métricas, como error cuadrático medio, error absoluto medio, distorsión melcepstral, tasa de error de palabras, etc.
Estos pasos ayudan a medir el rendimiento y la calidad del modelo de voz e identificar cualquier error o problema que deba solucionarse.
Implemente y pruebe su modelo de voz:
Debe implementar su modelo de voz en una plataforma o aplicación de destino donde desee usarlo.
También debe probar su modelo de voz en escenarios del mundo real y comentarios de los usuarios para asegurarse de que funcione como se espera y cumpla con sus objetivos y expectativas.
¿Cómo entrenar un modelo de voz usando RVC?
RVC significa Conversión de voz basada en recuperación, una técnica que puede transformar cualquier voz en otra voz utilizando una red neuronal profunda y una gran base de datos de muestras de voz.
RVC se puede utilizar para crear modelos de voz personalizados para diversos fines, como clonación de voz, actuación de voz, síntesis de voz y más.
Para entrenar un modelo de voz en RVC, debe seguir estos pasos:
- Cree una carpeta de conjunto de datos con muestras de voz del modelo que desea crear, cada una de menos de 10 segundos de duración.
- Puede utilizar sus propias grabaciones o conjuntos de datos de voz existentes, como “LibriDiscurso”, “Voz común”o “VCTK”.
- Comprime la carpeta y cárgala en Google Drive.
- Vaya al sitio de capacitación de Google Colab y ejecute las celdas una por una, siguiendo las instrucciones.
- Debe configurar el nombre del experimento, el tamaño del lote y las épocas del entrenamiento.
- También necesita tener una cuenta de Google y un dispositivo habilitado para GPU para utilizar este sitio.
- Espere a que finalice el entrenamiento y guarde el modelo.
- El tiempo de entrenamiento depende del tamaño y la calidad de su conjunto de datos, los parámetros que elija y la disponibilidad de la GPU. Puede tardar desde unas pocas horas hasta unos días.
- Descarga el modelo y ábrelo con RVC-GUI, un programa que puede convertir cualquier archivo de voz en la voz del modelo.
- Puede elegir el método de conversión, el tono de voz y otras opciones y hacer clic en convertir.
Estos pasos le ayudarán a crear su propio modelo de voz utilizando RVC.