voice「フェイク音声」時代到来か?FB研究員が作ったゲイツそっくりさんフェイスブックのAI研究者グループは、深層学習のアルゴリズムを使って、あらゆる人の声を本物そっくりに複製できる音声合成システムを開発した。現状のシステムよりもずっと人間に近い形でやり取りを自動化できるようになる可能性がある。arXiv2019.06.141161210機械の音声にはがっかりさせられる。最高の音声読み上げシステムでも品質は機械的であり、人間が使うイントネーションの基本的な変化がない。代表的な例として、これまで多く複製されてきたスティーヴン・ホーキング博士の音声合成システムがあげられる。近年の機械学習における大きな進歩を考えると、このことは驚きに値する。確かに、顔や物体を認識して、それらのリアルな画像を再現することに長けているこの技術は、音声に関しても同様に機能しそうだ。少なくとも、これまでは上手くいかなかった。そこで、フェイスブック人工知能(AI)研究所のメンバーであるショーン・ヴァスケスとマイク・ルイスの出番だ。2人は音声読み上げシステムの限界を克服し、完全に機械から生成された非常にリアルな音声クリップを作り出す方法を編み出した。彼らが作った「メルネット(MelNet)」と呼ばれる機械は、人間のイントネーションを再現するだけでなく、実際の人物と同じ声を再現できる。このチームは特に、ビル・ゲイツを真似て話すよう機械を訓練した。ヴァスケスとルイスの研究は、人間とコンピューターの間のよりリアルな対話の可能性を開く一方で、フェイク音声コンテンツの新時代到来に対する不安を引き起こす。本物の人間のようにテキストを読み上げるシステムの進歩が遅いのは、試みが欠如していたからではない。これまで多くのチームが、大量の音声データベースを使い、深層学習アルゴリズムを訓練して、実際の人間のような音声パターンを再現する試みをしてきた。このアプローチにおける問題はデータの種類にあると、ヴェスケスとルイスは話す。これまでのほとんどの取り組みは、音声波形の記録データに焦点を当ててきた。音声波形の記録データでは、秒単位の録音において、音の振幅が経時的にどう変化しているかを、何万というタイムステップで構成された音声データにより示している。音声波形は、さまざまに異なる時間尺度で特定のパターンを示す。数秒間の発話では、波形は単語の配列に関係する特徴的なパターンを示す。マイクロ秒単位では、波形は声の高低と音色に関係した特性を表す。別の尺度では、波形は話し手のイントネーションや音素構造などを示す。...こちらは有料会員限定の記事です。有料会員になると制限なしにご利用いただけます。有料会員にはメリットがいっぱい!毎月120本以上更新されるオリジナル記事で、人工知能から遺伝子療法まで、先端テクノロジーの最新動向がわかる。オリジナル記事をテーマ別に再構成したPDFファイル「eムック」を毎月配信。重要テーマが押さえられる。各分野のキーパーソンを招いたトークイベント、関連セミナーに優待価格でご招待。有料プランの詳細を見るログインして読む宇宙ビジネスの時代かつて国家主導だった宇宙開発がいま、大きく変化している。テクノロジーの進化とリスクマネーの流入によって民間企業による宇宙開発が加速し、自社の事業拡大に宇宙を活用しようとする「非宇宙」企業やベンチャー企業の動きも活発だ。そのヒントとなる記事を集めた。中国当局は、2019年1月に人類史上初めて月の裏側に着陸した探査機「嫦娥4号」および探査車「玉兔2号」が撮影した写真を新たに一般公開した。今回のミッションで撮影された月の画像の中で最も解像度の高い画像であり、玉兔2号が撮影したパノラマ写真も含まれている。Patelブタからヒトへ世界初の異種移植へ近づくドイツの研究者たち心臓や肝臓などの生死に関わる臓器の移植では、依然として人体に頼らなければならない。臓器不足の解消へ向け、遺伝子編集ブタを使った異種移植の実現という夢を追う、ドイツの研究者を訪ねた。東京大学の研究者らがカーボンナノチューブを用いて、ある方向に沿っては熱を伝えるが、その垂直方向にはほとんど熱を伝えない新素材を作り出すことに成功した。コンピューターなどのデバイスの冷却システムを設計・構築する方法に影響を与えそうだ。自律型の乗り物やドローン、量子コンピューティングについて。ディープマインド、改良型強化学習AIと脳の類似をマウスで確認グーグルのAI子会社であるディープマインドは、改良した強化学習アルゴリズムが、ドーパミンが脳の学習を手助けする際の神経細胞の振る舞いと一致することを示す研究を発表した。この結果は、AI研究の現在の方向性が正しいことを示すと同時に、神経科学の研究者に新たな知見を与えてくれるだろう。Haoグーグル、MS抜いたバイドゥの言語モデル、その仕組みは?中国のテック大手であるバイドゥ(百度)は、人工知能(AI)による自然言語理解のコンペで、グーグルとマイクロソフトを抑えて首位に立った。バイドゥの快挙は、元々英語向けに開発された言語理解の手法を中国語に適用する際の改良に基づくものであり、AI研究における多様性の重要さを示している。人・機械インターフェイス(HMI)を使って人間の足の動きを模倣するロボット・システムをMITとイリノイ大学の研究チームが開発した。ロボット工学の課題である自律型ロボットへの応用が期待される。世界を理解するための知識を獲得していただくためにあります。よって、あるいは口述記録の形態によっても、製品にしたり、公衆向けか個人用かに関わらず送信したり複製したりすることはできません。