ここまで来た＆これから来る音声合成 (明治大学 先端メディアコロキウム)
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明治大学 先端メディアコロキウム (2021/01/27)
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ここまで来た＆これから来る音声合成 (明治大学 先端メディアコロキウム)
- 1. 01/27/2021©Shinnosuke Takamichi, The University of Tokyo 先端メディアコロキウム＠明治大学 ここまで来た＆これから来る音声合成 高道 慎之介 (東京大学)
- 2. /34 自己紹介 2 経歴 専門 名前 高道 慎之介 (たかみち しんのすけ) 熊本高専(熊本)→長岡技大(新潟)→ 奈良先端大(奈良) 音声情報処理 現職 東京大学 情報理工学系研究科 助教
- 4. ここまで来た音声合成 4
- 5. /34 音声とは ➢ 物理信号である – 肺からの呼気を声帯と声道で制御 – 空気中や通信回路を介して利き手に伝播 ➢ 情報を伝達・享受する手段である – 話し手は，コンセプト(言語・意図など)を音声にエンコード – 聞き手は，音声からコンセプトをデコード ➢ 個人情報である – 言語性 (氏名，住所，…) – 話者性・文化性・身体性 … 5 音声は，物理世界と情報世界をまたぐメディアである．
- 7. /34 音声合成バーチャルアナウンサー 7 20200101 TBSテレビ「令和も見せます！森田さんのニッポンの初日の出」 [Koguchi20 (現在，森勢研M1)] * 製作者から許諾を得て利用しております 公開版につき内容を削除しました
- 9. /34 なぜ出来るようになった？ ➢ 基本的な仕組み – テキスト・音声データの対を用意 – その対応関係を機械学習 (深層学習) ➢ なぜ出来るようになった？ – 共有資源としての音声資源創出 (後述) – 深層学習技術の発達 (本講義では省略) 9 Text 機械学習 機械学習
- 10. これから来る音声合成 10
- 11. 音声なりすまし 11
- 12. /34 音声なりすまし ➢ 音声なりすましとは – 音声で他人になりすますセキュリティ攻撃 – 電話口で実在人物になりすまし，不当な利益を得るなど ➢ なぜ起こる？ – (有名人などは) 動画サイトに大量の音声データがある – そのデータを使って音声合成 … 音声合成に無関係の話ではない ➢ 身近なところでは起こらない？ -> No. – スマートスピーカの利用 [Nakamura19] 12
- 13. /34 話者 verification-to-synthesis (V2S) 攻撃 13 音声なりすまし 音声で個人認証 話者認証を暴露 変換 [Nakamura19] ➢ スマートスピーカにおける話者認証 (話者認識) – スマートスピーカの中に音声データは保存されない – 音声から話者を推定する話者認証機能がある ➢ 話者 V2S 攻撃 – 音声ではなく話者認証から，その人の声になる音声変換はできて しまうのか？ “〇〇さん こんにちは！”
- 14. /34 V2S攻撃における音声変換の学習 14 音声変換の目的関数 = 話者性の復元関数 ＋ 内容の保存関数 変換側(攻撃側) 認証側 攻撃対象話者の 話者ラベル 話者認証モデル Mean squared error 音声変換モデル 音声認識 モデル 音素事後確率 Softmax cross-entropy 変換前後で発話内容を保存 攻撃対象話者の話者性を復元 攻撃者の 音声特徴量
- 15. /34 結果 ➢ 変換音声の品質 – 本人の少量 (~1分) の音声データを入手した音声変換と同程度 – 本人の実際の音声とはやや異なるのが現状 ➢ 今後はどう進む？ – 防御側も当然研究されている • 人間の音声 or 人工音声？ • 人間の音声 or 録音音声？ – しばらくはいたちごっこが続く 15 変換 本人の音声 V2S攻撃 少量の音声を入手した 通常の音声変換
- 16. 音声の非実在性のモデリング 16
- 17. /34 音声の非実在性 ➢ 人間が許容できるメディアは実在データだけか？ -> No. – 人間はメディアの逸脱に対して許容範囲を持つ • 例：ボイスチェンジャで非実在の音声を作っても，人格を認める • 例：発音が多少訛っていても，内容を聞き取れる – この許容範囲 (知覚分布) を計算機でモデル化できないか？ • 実在しない音声をもつ音声エージェントなど ➢ ヒント：GAN (敵対的生成ネットワーク) [Goodfellow14] – 実在データ分布を表現するDNN – 実在データと生成データを識別する識別器を騙して学習 • “人工知能が絵を描いた！” 17 人間を騙せば，知覚分布を表現するDNNを作るのでは？
- 18. /34 GANと人間GAN 18 Prior distr. Generated data Generator Discriminator Natu- ral Train to fool computer-based discriminator. GAN Training Distribution of training data Generation Crowdworkers Natu- ral Train to fool crowdworkers (= crowd-based discriminator). HumanGAN Training Distribution of human perception Generation [Fujii20]
- 20. /34 人間の知覚する話者性(明るいほど「人間らし い声」と主観的に評価された合成音声) 20 1st dim. of speech feature 2nd dim. of speech feature 実在音声の分布 (GANで表現可能) 知覚分布 (GANで表現不可． 人が評価しないと 分からない) 生成モデルは微分可能だが識別モデル (=人間) は微分不可能． どうやって生成モデルを学習する？
- 23. 自己音声VR 23
- 24. /34 Speech chain (ことばの鎖) 24 * 図引用元：“話しことばの科学 その物理学と生物学,” 東京大学出版社, 1966. 話し手の音声は自身にフィードバック (自己聴取) され 音声聴取と生成の相互作用が起こる
- 25. /34 Computational speech chain (SCOPE 2019~) 25 音声聴取 音声生成 リアルタイム 音声変換 高没入感 フィードバック 自己聴取音を制御して，人間の音声生成を制御できる？ 人間参加 機械学習
- 27. アバター共生社会の音声合成 27
- 29. /34 音声合成は何ができるか？ ➢ 人間を中心とした音声合成技術 – いかに手軽に音声コピーを作れるか – 信頼できる不確実性をもった音声合成 – さらにさらに本人らしく ➢ アバターを中心とした音声合成技術 – アバターの中の人への没入 – 非実在性音声の実現 – 音声コミュニケーションの半自動化 29 数年かけてやっていくので，お楽しみに！
- 30. 共通資源としての音声 30
- 31. /34 音声合成が発達したのは音声資源のおかげ ➢ なぜ音声合成が出来るようになった？ (再掲) – 共有資源としての音声資源(音声データ)創出 ➢ 音声合成ができないことは多々ある – 「少数言語のテキスト読み上げ」の品質が人間と同程度なだけ – 人間の代替を目的としてもまだまだ ➢ 音声は石油である – “Data is the new oil”．音声研究者にとって “データ＝音声”． – 音声の分野では，音声資源に特化した国際会議もあるくらい – 音声の献血 (献声？) のようなプロジェクトもあるのでぜひ． • 口から油を垂れ流すのはもったいない！ 31
- 32. /34 いまから始める音声合成 ➢ 日本語音声合成・音声変換用データ – JSUTコーパス (“JUST”ではない) … 単一話者読み上げ10時間 – JSSSコーパス … 単一話者ニュース8時間 – JVSコーパス … 100人話者読み上げ30時間 • ググればダウンロードできます！ • Qiita, github にもいくつか記事がある ➢ ツール – nnmnkwii (LINE 山本氏) – ESPNet (CMU 渡部氏) 32 音声合成初心者でもすぐ試せるよう整備を進めております
- 33. まとめ 33
- 34. /34 まとめ ➢ ここまで来た音声合成 – AIアバター – リアルタイムなりきりボイスチェンジャ ➢ これから来る音声合成 – 音声なりすましとの闘い – 人間参加型 – 音声VR – アバター共生社会 ➢ Take-home メッセージ – 音声合成は，やっと他分野と複合できるくらいの品質になってきた – “音声合成=テキスト読み上げ”，”音声変換=蝶ネクタイ型変声器”の 言葉に呪われない，多様な利用を期待します． 34