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# Ingeniería Eléctrica y Ciencia de Sistemas # Sonido # Inteligencia artificial # Procesado de Audio y Voz

Convirtiendo señales silenciosas en habla clara

Nueva tecnología transforma susurros silenciosos en comunicación audible para quienes lo necesitan.

Neil Shah, Shirish Karande, Vineet Gandhi

― 7 minilectura


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Los Murmuros No Audibles (NAMs) son señales que surgen del habla, pero son tan suaves que no se pueden escuchar por las personas a nuestro alrededor. Esto puede pasar cuando alguien susurra o murmura, a menudo debido a condiciones médicas. La idea es desarrollar tecnología que pueda convertir estas señales silenciosas en discurso audible, facilitando la vida a personas que no pueden hablar normalmente, como quienes están recuperándose de una cirugía o lidiando con ciertas condiciones médicas.

¿Qué son las Interfaces de habla silenciosa?

Las Interfaces de Habla Silenciosa (SSIs) son dispositivos especiales que ayudan a las personas a comunicarse sin hacer ruido. Funcionan detectando pequeños movimientos de los músculos que se usan al hablar y luego traducen esas señales en palabras habladas. Esto es especialmente útil para individuos que no pueden hablar por diversas razones.

Cómo Funcionan las SSIs

Las SSIs pueden captar movimientos usando diferentes técnicas. Por ejemplo, algunos dispositivos utilizan ultrasonido o técnicas de imagen especiales para rastrear los movimientos de la lengua. Otros dependen de sensores colocados en la garganta para detectar vibraciones. Aunque estos métodos han demostrado ser efectivos, también pueden ser complicados, ya que pueden requerir equipo especializado o resultar incómodos para los usuarios.

Entendiendo la Tecnología de Murmullos No Audibles

Captar NAMs puede ser un poco complicado. Los métodos tradicionales implican usar micrófonos colocados cerca del cuerpo, como los que inventaron investigadores que descubrieron cómo captar sonidos justo detrás de la oreja. Esta técnica tiene sus ventajas, como mantener las conversaciones privadas, funcionar bien en lugares ruidosos y ser asequible. Sin embargo, no siempre es la opción más cómoda.

El Desafío del Discurso de Verdad

Uno de los mayores desafíos para crear un discurso efectivo a partir de NAMs es la falta de muestras de discurso limpias y claras con las que trabajar. Esto significa captar solo susurros o murmullos, lo que puede llevar a resultados de discurso poco claros y difíciles de entender.

Algunos investigadores han intentado grabar voz normal en estudios a prueba de sonido como una forma de recolectar datos confiables. Pero este método puede introducir sonidos extraños y distorsiones, lo que hace difícil obtener buenos resultados.

Enfoques Actuales para la Conversión de NAM a Discurso

Se han desarrollado varios métodos para traducir NAMs en discurso normal. Algunos investigadores utilizan aprendizaje auto-supervisado para convertir susurros en habla, pero esto puede ser complicado, ya que diferentes hablantes pueden producir resultados diferentes.

Alineaciones a Nivel de Fonemas

Un enfoque se centra en crear una conexión entre los sonidos de los NAMs y las letras o fonemas que representan. Al averiguar estas relaciones, los investigadores pueden alimentar la información en sistemas de texto a voz (TTS) para generar un discurso más claro.

Sin embargo, este proceso puede ser ruidoso, especialmente si no hay muchos datos de NAM disponibles. La dependencia de los susurros también puede presentar desafíos significativos, particularmente si alguien no puede susurrar de manera efectiva.

El Innovador Conjunto de Datos MultiNAM

Para abordar estos problemas, se creó un nuevo conjunto de datos llamado MultiNAM, que consta de horas de grabaciones de NAM junto con susurros correspondientes, videos de la cara del hablante y texto escrito. Este conjunto de datos permite a los investigadores evaluar diferentes métodos y explorar varias combinaciones de entradas de audio y visuales.

Método de Recolección de Datos

Los datos se recolectaron en un entorno de oficina típico utilizando un estetoscopio asequible. Se pidió a los hablantes que colocaran el dispositivo detrás de sus oídos para captar sus NAMs mientras susurraban oraciones. Al usar dos hablantes diferentes, los investigadores se aseguraron de tener una buena variedad de datos para sus estudios.

Explorando Diferentes Modalidades

El objetivo de muchos investigadores es entender cómo diferentes tipos de entrada, como susurros, texto y video, pueden ayudar a mejorar la calidad de la generación del habla.

Usando Entradas Visuales

Una área emocionante de investigación involucra generar discurso a partir de videos de la boca de una persona. Este método utiliza los movimientos de los labios para predecir lo que la persona está diciendo y puede ser particularmente útil cuando la entrada de audio es complicada o no está disponible.

El Papel de los Modelos de Difusión

Los modelos de difusión han surgido como herramientas prometedoras para mejorar el proceso de generación de habla a partir de NAMs. Estos modelos pueden condicionar la salida del habla según la información visual, lo que lleva a resultados más claros y a una mejor comprensión de cómo usar diferentes tipos de datos juntos.

El Enfoque de Dos Pasos

El proceso de convertir NAMs a discurso se puede desglosar en dos partes principales: simular el discurso de verdad y aprender cómo convertir los NAMs en ese discurso.

Simulando el Discurso de Verdad

Esto implica crear muestras de discurso claras a partir de susurros o NAMs. Los investigadores experimentan con varias técnicas, como usar codificadores de audio avanzados para producir salidas de habla de alta calidad.

El Modelo Seq2Seq

Una vez que hay muestras de habla claras disponibles, se entrena un modelo de Secuencia a Secuencia (Seq2Seq) para convertir NAMs en habla audible, asegurando que la salida coincida con el mensaje previsto.

Comparando Diferentes Métodos

Los investigadores han desarrollado varios métodos para evaluar qué técnicas producen los mejores resultados al convertir NAMs a habla. Esto incluye evaluar qué tan bien el discurso simulado es entendido y reconocido por diferentes sistemas.

Reconocimiento Basado en Susurros

Un método implica usar susurros como base de entrenamiento, lo que da resultados prometedores. Sin embargo, cuando los datos provienen de diferentes hablantes, los resultados pueden variar significativamente, lo que resalta la necesidad de conjuntos de datos de entrenamiento diversos.

Rendimiento Sin Susurros

Algunos experimentos buscan probar qué tan bien se puede generar discurso sin depender de susurros. Usando solo NAMs y texto, los investigadores observaron rendimientos variables. En la mayoría de los casos, tener más datos llevó a mejores resultados, enfatizando la calidad de la información de entrada.

El Futuro de la Conversión de NAM a Discurso

Los investigadores están esforzándose por mejorar sus técnicas para lograr salidas de habla más confiables y de mejor calidad a partir de NAMs. Esto implica mejorar la forma en que se combinan los diferentes tipos de entrada y refinar los modelos utilizados para generar discursos.

Enfrentando Desafíos del Mundo Real

Muchos de los métodos actuales dependen en gran medida de conjuntos de datos ricos, lo que puede ser una limitación. Al explorar enfoques innovadores, como el uso de pistas visuales y mejorar los métodos de recolección de datos, los investigadores buscan crear tecnología que pueda servir a una gama más amplia de usuarios y condiciones.

Conclusión

El campo de la conversión de NAM a discurso está en continua evolución. Los investigadores trabajan arduamente para desarrollar mejores formas de entender y convertir señales de habla silenciosa en un lenguaje claro y comprensible. Con los avances en curso y nuevos hallazgos, el futuro se ve prometedor para las personas que necesitan apoyo en la comunicación.

Aunque la tecnología puede ser compleja, el objetivo final es simple: ayudar a quienes no pueden hablar a encontrar su voz nuevamente, ¡y eso es algo que merece una sonrisa!

Fuente original

Título: Advancing NAM-to-Speech Conversion with Novel Methods and the MultiNAM Dataset

Resumen: Current Non-Audible Murmur (NAM)-to-speech techniques rely on voice cloning to simulate ground-truth speech from paired whispers. However, the simulated speech often lacks intelligibility and fails to generalize well across different speakers. To address this issue, we focus on learning phoneme-level alignments from paired whispers and text and employ a Text-to-Speech (TTS) system to simulate the ground-truth. To reduce dependence on whispers, we learn phoneme alignments directly from NAMs, though the quality is constrained by the available training data. To further mitigate reliance on NAM/whisper data for ground-truth simulation, we propose incorporating the lip modality to infer speech and introduce a novel diffusion-based method that leverages recent advancements in lip-to-speech technology. Additionally, we release the MultiNAM dataset with over $7.96$ hours of paired NAM, whisper, video, and text data from two speakers and benchmark all methods on this dataset. Speech samples and the dataset are available at \url{https://diff-nam.github.io/DiffNAM/}

Autores: Neil Shah, Shirish Karande, Vineet Gandhi

Última actualización: Dec 25, 2024

Idioma: English

Fuente URL: https://arxiv.org/abs/2412.18839

Fuente PDF: https://arxiv.org/pdf/2412.18839

Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Cambios: Este resumen se ha elaborado con la ayuda de AI y puede contener imprecisiones. Para obtener información precisa, consulte los documentos originales enlazados aquí.

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