कैसे एक एआई वॉयस मॉडल का प्रशिक्षण ऑप्टिमाइज़ करें

हालांकि यह प्रत्ययविपरीत प्रतीत हो सकता है, एक उत्कृष्ट ध्वनि वाला AI वॉयस मॉडल गायकों से सही पिच की आवश्यकता नहीं रखता। जब मैं हमारे सत्यापित आवाजों कार्यक्रम के लिए सबमिशन की समीक्षा करता हूँ तो मुझे एक आम गलती जो मिलती है, वह है ऑटो-ट्यून के साथ भारी रूप से बदले गए डेटा सेट। बाहर से, यह समझ में आता है कि कई लोग यह मान लेंगे कि पिच-परफेक्ट डेटा सेट का अर्थ पिच-परफेक्ट मॉडल होता है। इस पोस्ट में, हम देखेंगे कि पिच सुधार का उपयोग वास्तव में आपके AI वॉयस मॉडल की गुणवत्ता को नुकसान पहुंचा सकता है, साथ ही एक अधिक प्राकृतिक, यथार्थवादी मॉडल प्रशिक्षित करने के लिए अन्य सहायक सुझाव भी।

जितना अधिक, उतना बेहतर!

AI वोकल मॉडल विविध डेटा पर thrive करते हैं। यदि आप एक तीन-से-आधा-मिनट का गाना एक निम्न वोकल रेंज में अपलोड करते हैं, तो मॉडल उस विशेष गाने के लिए शानदार लगता है, लेकिन यह एक असली जीवन गायक की पूर्ण रेंज की बहुविधता की कमी रखेगा। सर्वश्रेष्ठ परिणामों के लिए, कम से कम 30 मिनट का वोकल मैटेरियल अपलोड करें जो पिच, डायनामिक्स और डिलीवरी शैलियों की एक विस्तृत रेंज में फैला हो।

नरम, नाजुक नोटों से लेकर पूर्ण ऊर्जा बेल्ट तक सब कुछ शामिल करें, एक गायक की क्षमताओं का व्यापक स्पेक्ट्रम कवर करें। यह विविधता सुनिश्चित करती है कि आपका मॉडल प्राकृतिक और बहुपरकारी सुनाई दे, capaz of performing across a wide array of material without being constrained by a limited dataset.

सच्चे मونو में बाउंस करें!

एक सामान्य चूक यह है कि जब आप एक वॉयस मॉडल को प्रशिक्षित कर रहे होते हैं, तो आप सच्चे मोटो के बजाय स्टीरियो ऑडियो अपलोड करते हैं। Kits वर्तमान में 200 MB के अधिकतम प्रशिक्षण डेटा की अनुमति देता है, इसलिए स्टेरियो में ट्रैक बाउंस करना, भले ही इसे एक ही माइक्रोफोन से रिकॉर्ड किया गया हो, आपकी फ़ाइल का आकार अनावश्यक रूप से दोगुना कर सकता है। इससे उपयोगी प्रशिक्षण डेटा की मात्रा कम होती है।

अपने वोकल्स को सच्चे मोटो में बाउंस करके, आप प्रशिक्षण डेटा की मात्रा को अधिकतम करते हैं और जल्दी ही साइज लिमिट तक नहीं पहुँचते। हालांकि स्टीरियो आधुनिक उत्पादन के लिए आवश्यक है, AI वॉयस मॉडल केवल दक्षता के लिए मोटो की आवश्यकता होती है।

ऑटोट्यून और पिच सुधार आवश्यक नहीं हैं!

जैसा कि मैंने पहले उल्लेख किया, पिच-परफेक्ट वोकल्स प्रशिक्षण डेटा के लिए आवश्यक नहीं हैं। हर गायक, यहां तक कि जिनकी पिच असाधारण है, उनकी आवाज में प्राकृतिक भिन्नताएँ होती हैं। जबकि हार्ड-टुंडेड Antares AutoTune आपकी उत्पादन शैली के लिए उपयुक्त हो सकता है, यह रोबोटिक, अप्राकृतिक ध्वनि वाले AI मॉडलों का परिणाम दे सकता है।

चाबी यह है कि पिच सुधार को पोस्ट-प्रोडक्शन के लिए बचाना है। अपने AI वॉयस मॉडल को प्राकृतिक, अप्रक्रमित वोकल्स के साथ प्रशिक्षित करना एक अधिक यथार्थवादी ध्वनि देगा और आपके मॉडल को एक विशिष्ट, अत्यधिक प्रोसेस्ड शैली में बंद होने से रोकेगा।

प्रभावों को पोस्ट के लिए बचाएं!

विभिन्न प्रभाव जैसे रिवर्ब, डिले, और मोड्यूलेशन वोकल प्रदर्शन को बढ़ाने के लिए बहुत अच्छे हैं, लेकिन इन्हें प्रशिक्षण डेटा बनाते समय टाला जाना चाहिए। ये प्रभाव मशीन लर्निंग प्रक्रिया में हस्तक्षेप कर सकते हैं, जो मानव आवाज के प्राकृतिक सार को पकड़ने पर ध्यान केंद्रित करती है। अपने डेटा सेट में उन्हें शामिल करने से डिजिटल आर्टिफैक्ट से भरे मॉडल बन सकते हैं, जो उन्हें कम जीवन्त बनाते हैं।

इसके बजाय, सूखे, साफ वोकल्स को कैप्चर करने पर ध्यान केंद्रित करें। आप हमेशा बाद में प्रभाव जोड़ सकते हैं। यदि कमरे के प्रतिबिंब समस्या है, तो एक छोटे स्थान जैसे क्लॉज़ेट में रिकॉर्ड करने की कोशिश करें, या रिवर्ब को कम करने और एक साफ डेटा सेट सुनिश्चित करने के लिए sE RF-X जैसे प्रतिबिंब फ़िल्टर का उपयोग करें।

सोनिक स्थिरता को प्राथमिकता दें

हालांकि वोकल डिलीवरी में विविधता आपके AI मॉडल को बढ़ा सकती है, रिकॉर्डिंग की गुणवत्ता में स्थिरता महत्वपूर्ण है। पंखों, एयर कंडीशनरों, या अन्य घरेलू वस्तुओं की पृष्ठभूमि की आवाज आपके मॉडल के परिणाम को नकारात्मक रूप से प्रभावित कर सकती है। प्रीamp स्तरों और माइक्रोफोन या इंटरफेस को क्लिप करने के द्वारा उत्पन्न किसी भी विकृति पर ध्यान दें। किसी भी असंगतताओं पर ध्यान रखें और एक साफ, बिना विकृति के कैप्चर सुनिश्चित करें।

गायक की आवाज में दैनिक परिवर्तनों के कारण हल्की वोकल भिन्नताएँ वास्तव में आपके मॉडल में गहराई जोड़ सकती हैं, लेकिन सुनिश्चित करें कि आपकी रिकॉर्डिंग की तकनीकी पक्ष उच्च गुणवत्ता के परिणाम बनाए रखने के लिए स्थिर रहे।

निष्कर्ष

जब एक AI वॉयस मॉडल बनाते हैं, तो यह आसान है यह मान लेना कि पारंपरिक वोकल उत्पादन तकनीक परिणाम को सुधार देगी। हालाँकि, इन सुझावों का पालन करके - प्राकृतिक, विविध डेटा का उपयोग करना, तकनीकी स्थिरता बनाए रखना, और प्रभावों को पोस्ट-प्रोडक्शन के लिए बचाना - आप एक अधिक यथार्थवादी, बहुपरकारी वॉयस मॉडल बनाएंगे। Kits AI अद्भुत रचनात्मक संभावनाओं को अनलॉक कर सकता है, और सही दृष्टिकोण के साथ, आप अपने AI वॉयस मॉडलों का अधिकतम लाभ उठा सकते हैं। उच्च गुणवत्ता वाले डेटा सेट कैप्चर करने के लिए Kits' सिफारिशों के लिए इस लिंक का अनुसरण करें।

-SK

सैम कर्नी एक निर्माता, संगीतकार और ध्वनि डिज़ाइनर हैं जो एवरग्रीन, CO में आधारित हैं।