効率的なトーンクローニングの技術的実装
CosyVoiceの核となる技術革新は、従来の音声クローニングが数分間のサンプル学習を必要とするという限界を打破し、対照学習フレームワークによって3秒間の短い音声の特徴抽出と汎化を実現することである。本システムは可変オートエンコーダ(VAE)構造を採用し、1-3秒間の基準音声を128次元の音色ベクトルにエンコードし、さらにアテンション機構を用いることで、音色特徴のデカップリングと再構築を実現する。実用的なテストでは、15秒のサンプルを使って97%の音色類似度を達成することができ、言語間の音色保持もサポートされています。開発者は簡単なAPIコールでこの機能を実現できる：
cosyvoice.inference_zero_shot(
text=,
prompt_text=,
prompt_speech=)
この技術は、インテリジェントなカスタマーサービスやバーチャルアイドルなどの分野で検証されており、Resemble.AIのような市販のソリューションと比較して、中国語のトーンの忠実度において明らかな優位性を持っている。
この答えは記事から得たものである。CosyVoice：アリ・オープンソース多言語クローン作成ツールについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " CosyVoiceのゼロサンプル音声クローニング機能で、3秒以内に音色の複製を作成
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