Cómo Optimizar el Entrenamiento de un Modelo de Voz AI

Aunque puede parecer contradictorio, un modelo de voz de IA que suena genial no requiere cantantes con afinación perfecta. Uno de los errores más comunes que encuentro al revisar las presentaciones para nuestro programa de Voces Verificadas son conjuntos de datos alterados en gran medida con auto-tune. Desde fuera, es comprensible que muchos supongan que conjuntos de datos perfectamente afinados equivalen a modelos perfectamente afinados. En esta publicación, exploraremos por qué usar corrección de tono puede, de hecho, perjudicar la calidad de su modelo de voz de IA, junto con otros consejos útiles para entrenar un modelo más natural y realista.

¡Cuanto Más, Mejor!

Los modelos vocales de IA prosperan con datos diversos. Si subes una canción de tres minutos y medio en un rango vocal bajo, el modelo podría sonar genial para esa canción en particular, pero le faltará la versatilidad del rango completo de un cantante en la vida real. Para obtener resultados óptimos, apunta a al menos 30 minutos de material vocal que abarque una amplia gama de tonos, dinámicas y estilos de entrega.

Incorpora todo, desde notas suaves y delicadas hasta gritos de energía completa, cubriendo el amplio espectro de las habilidades de un cantante. Esta diversidad garantiza que tu modelo suene natural y versátil, capaz de interpretar una amplia variedad de material sin estar limitado por un conjunto de datos restringido.

¡Bate a Mono Verdadero!

Un descuido común es subir audio en estéreo en lugar de mono verdadero al entrenar un modelo de voz. Kits actualmente permite un máximo de 200 MB de datos de entrenamiento, por lo que pasar pistas a estéreo, incluso si se graban con un solo micrófono, puede duplicar innecesariamente el tamaño de tu archivo. Esto reduce la cantidad de datos de entrenamiento utilizables.

Al asegurarte de que tus voces se graben en mono verdadero, maximizas la cantidad de datos de entrenamiento y evitas alcanzar el límite de tamaño demasiado pronto. Aunque el estéreo es esencial para producciones modernas, los modelos de voz de IA solo requieren mono para mayor eficiencia.

¡Autotune y Corrección de Tono No Son Necesarios!

Como mencioné anteriormente, las voces perfectamente afinadas no son necesarias para los datos de entrenamiento. Cada cantante, incluso aquellos con una afinación excepcional, tiene variaciones naturales en su voz. Aunque el Antares AutoTune ajustado puede adaptarse a tu estilo de producción, puede resultar en modelos de IA robóticos y poco naturales.

La clave es reservar la corrección de tono para la postproducción. Entrenar tu modelo de voz de IA con voces naturales y sin procesar producirá un sonido más realista y evitará que tu modelo se quede atrapado en un estilo específico y sobreprocesado.

¡Guarda los Efectos para Después!

Efectos como la reverberación, el delay y la modulación son excelentes para mejorar las interpretaciones vocales, pero deben evitarse al crear datos de entrenamiento. Estos efectos pueden interferir con el proceso de aprendizaje automático, que se centra en capturar la esencia natural de la voz humana. Incluirlos en tu conjunto de datos puede resultar en modelos llenos de artefactos digitales, haciéndolos sonar menos realistas.

En su lugar, concéntrate en capturar voces secas y limpias. Siempre puedes agregar efectos más tarde. Si las reflexiones de la habitación son un problema, intenta grabar en un espacio pequeño como un armario, o usa un filtro de reflexión como el sE RF-X para minimizar la reverberación y asegurar un conjunto de datos más limpio.

Prioriza la Consistencia Sonora

Si bien la diversidad en la entrega vocal puede mejorar tu modelo de IA, la consistencia en la calidad de grabación es crucial. El ruido de fondo de ventiladores, aires acondicionados u otros elementos del hogar puede afectar negativamente el resultado de tu modelo. Presta atención a los niveles de preamplificación y cualquier distorsión causada por la saturación del micrófono o la interfaz. Mantente atento a cualquier inconsistencia y asegúrate de una captura limpia y sin distorsión.

Las ligeras variaciones vocales debido a los cambios diarios en la voz del cantante pueden agregar profundidad a tu modelo, pero asegúrate de que el aspecto técnico de tu grabación permanezca consistente para mantener resultados de alta calidad.

Conclusión

Al construir un modelo de voz de IA, es fácil asumir que las técnicas de producción vocal tradicionales mejorarán el resultado. Sin embargo, al seguir estos consejos: usar datos naturales y diversos, mantener la consistencia técnica y guardar los efectos para la postproducción, crearás un modelo de voz más realista y versátil. Kits IA puede desbloquear posibilidades creativas increíbles, y con el enfoque correcto, puedes obtener el máximo provecho de tus modelos de voz de IA. Para directrices adicionales de grabación, sigue este enlace para las recomendaciones de Kits sobre cómo capturar conjuntos de datos de alta calidad.

-SK

Sam Kearney es productor, compositor y diseñador de sonido con sede en Evergreen, CO.