DeepMind: la scoperta della generazione vocale di Google

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Il giorno in cui le persone possono essere totalmente ingannate quando conversano con un'entità robotica, la società sarà matura per qualsiasi illusione che i tecnocrati considereranno necessaria per implementare la tecnocrazia. Robot, chatbot e SexBot saranno ricevuti come esseri umani. TN Editor

L'unità DeepMind di Google, che sta lavorando allo sviluppo di computer super-intelligenti, ha creato un sistema per il parlato generato dalla macchina che afferma che supera la tecnologia esistente del 50 percento.

DeepMind, con sede nel Regno Unito, che Google ha acquisito per circa 400 milioni di sterline ($ 533 milioni) in 2014, ha sviluppato un'intelligenza artificiale chiamata WaveNet che può imitare il linguaggio umano imparando a formare le singole onde sonore create da una voce umana, post sul blog venerdì. Nei test alla cieca per l'inglese americano e il cinese mandarino, gli ascoltatori umani hanno scoperto che il discorso generato da WaveNet sembrava più naturale di quello creato con uno qualsiasi dei programmi di sintesi vocale di Google esistenti, che si basano su tecnologie diverse. WaveNet ha ancora sottoperformato le registrazioni del discorso umano reale.

Molti programmi vocali generati dal computer funzionano utilizzando un ampio set di dati di brevi registrazioni di un singolo oratore umano e quindi combinando questi frammenti di discorso per formare nuove parole. Il risultato è comprensibile e suona umano, se non del tutto naturale. Lo svantaggio è che il suono della voce non può essere facilmente modificato. Altri sistemi formano la voce in modo completamente elettronico, di solito basati su regole su come vengono pronunciate determinate combinazioni di lettere. Questi sistemi consentono di manipolare facilmente il suono della voce, ma hanno avuto la tendenza a sembrare meno naturale del parlato generato dal computer basato sulle registrazioni di persone che parlavano, ha detto DeepMind.

WaveNet è un tipo di IA chiamato rete neurale progettata per imitare il funzionamento di parti del cervello umano. Tali reti devono essere addestrate con set di dati di grandi dimensioni.

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Ray Songtree

Pat unghie la situazione con il suo commento, ancora una volta.