अनुसंधान
Kits Data Sourcing
गुणवत्ता अंदर, गुणवत्ता बाहर: कैसे किट्स डेटा पेशेवर उपयोग के लिए एआई को संचालित करता है
एक AI मॉडल की प्रदर्शन उसकी प्रशिक्षण डेटा की गुणवत्ता पर उतना ही निर्भर करता है जितना इसकी आर्किटेक्चर पर। Kits.AI में, हम उच्चतम गुणवत्ता डेटा का स्रोत बनाने के लिए पूरी तरह से प्रतिबद्ध हैं ताकि संगीत उद्योग के प्रोफेशनल्स के लिए तैयार AI उपकरण बनाए जा सकें जो दुनिया भर में उपलब्ध हैं।
हम यह भी मानते हैं कि AI संगीत उपकरण शून्य में नहीं होते हैं। हम एक ऐसे उद्योग में काम करते हैं जो मानव रचनात्मकता पर निर्भर करता है, और इसलिए हमारे सभी डेटा को कलाकारों से सीधे लाइसेंस प्राप्त किया गया है जो आर्थिक रूप से लाभान्वित होते हैं उनके रिकॉर्डिंग के उपयोग से।
यह लेख उन कई तरीकों को प्रदर्शित करता है जिनसे सावधानीपूर्वक डेटा प्रथाएँ उच्च गुणवत्ता, नैतिक AI के लिए आधार प्रदान करती हैं।
रिलीज़-तैयार रॉयल्टी मुक्त आवाज़ें
किट्स रॉयल्टी फ्री लाइब्रेरी Kits Royalty Free Library स्टूडियो-गुणवत्ता वाली आवाज़ क्लोन प्रदान करती है जिसे दुनिया भर के लाखों संगीत निर्माता अपने संगीत में व्यावसायिक, रॉयल्टी-फ्री लाइसेंस के साथ उपयोग कर सकते हैं। हल्के फाल्सेटोस से लेकर तले हुए रॉक टोन तक, यह वोकल पैलेट निर्माताओं को सीमाहीन रचनात्मक विकल्प प्रदान करता है।
कुछ उदाहरण सुनें:
पुरुष उज्ज्वल पॉप
महिला गर्म पॉप
महिला चिकनी चट्टान
पुस्तकालय में प्रत्येक आवाज उस कलाकार से सीधे प्राप्त की जाती है जिसे उनके प्रशिक्षण डेटा के उपयोग के लिए मुआवजा दिया जाता है। इन कलाकारों के लिए अपने करियर में एआई के तेजी से बदल रहे तरीकों का सम्मान करने के लिए, उनके पास किसी भी समय बाहर निकलने का विकल्प होता है। हमारे प्रशिक्षण डेटा, डेटा स्रोत और डेटा प्रबंधन प्रथाएँ उचित रूप से प्रशिक्षित के रूप में प्रमाणित हैं।
ओपन सोर्स बनाम किट्स डेटा
ओपन-सोर्स डेटा कई अर्थपूर्ण परियोजनाओं को शक्ति प्रदान करता है, खासकर टेक्स्ट-टू-स्पीच और वॉयस रूपांतरण क्षेत्र में, लेकिन इसके साथ कुछ सीमाएँ हैं। किट डेटा की देखरेख की जाती है और इसे निम्नलिखित गुणवत्ता स्तंभों के अनुसार संसाधित किया जाता है:
ओपन-सोर्स डेटा जिसमें तेज चोटियाँ और शोर है।
किट्स डेटा सुसंगत वॉल्यूम और बिना शोर के।
संगति:
सभी किट डेटा को विशेषज्ञ ऑडियो इंजीनियरों द्वारा मैन्युअल रूप से प्रोसेस किया जाता है ताकि आवृत्ति प्रतिक्रिया,ピーक और औसत लाउडनेस स्तर, चरण घुमाव, नमूना दर, और अधिक के बीच संगति बनाए रखी जा सके। खुला स्रोत डेटा सेट होने के कारण, इन क्षेत्रों में असंगति ऐसी अवांछनीय भिन्नता जोड़ सकती है जो मॉडल की गुणवत्ता को सीमित करती है।
संकेत-से-शोर अनुपात:
सूक्ष्मफोन गुणवत्ता से लेकर ध्वनिक उपचार तक, किट्स प्रशिक्षण डेटा में अवांछित शोर रोकने के लिए विस्तृत दिशानिर्देशों को परिभाषित करता है। प्रशिक्षण डेटा में लगातार कम शोर स्तर अधिक प्रभावी आवाज क्लोनिंग और साफ़ परिवर्तनों का परिणाम देता है।
स्वच्छता:
स्टेम स्प्लिटिंग तकनीक आश्चर्यजनक रूप से अच्छी हो गई है। लेकिन गीतों से निकाली गई वोकल डेटा में अभी भी रिवर्ब, हार्मोनियां, इंस्ट्रुमेंटल ब्लीड, या अन्य स्टेम स्प्लिटिंग आर्टिफैक्ट्स हो सकते हैं।
किट डेटा माइक्रोफोन से सीधे आता है जो एक गारंटीशुदा साफ, मोनोफोनिक रिकॉर्डिंग के लिए है।
पोस्ट-प्रोसेसिंग
वोकल इंजीनियरिंग स्वयं एक कला है। हमारे इन-हाउस इंजीनियर्स प्रत्येक डेटा सेट को सही मात्रा में स्टाइलिश पॉलिश लागू करने के लिए बारीकी से प्रोसेस करते हैं। सही तरीके से संकुचित व्यंजन और स्पष्ट और गूंजते स्वर किट की आवाज़ों को बहुपरकारी और रिलीज़ के लिए तैयार बनाते हैं।
पूर्व-प्रशिक्षित वजन
जब आप Kits.AI के साथ एक आवाज को क्लोन करते हैं, तो आप उस आवाज की सभी बारीकियों, अभिव्यक्ति, और प्राकृतिक ध्वनि को कैप्चर कर रहे हैं।
लेकिन आपकी आवाज़ क्लोन जीरो से शुरू नहीं होती। इसके बजाय, यह एक प्रारंभिक मॉडल (या “पूर्व-प्रशिक्षित वजन”) के साथ शुरू होती है जो समझती है कि आवाजें सामान्यतः कैसी होती हैं। एक अच्छा प्रारंभिक बिंदु प्रशिक्षण के समय को काफी कम करता है और आपके आवाज़ क्लोन के लिए एक गुणवत्ता आधार प्रदान करता है।
ओपन-सोर्स पूर्व-प्रशिक्षित वजन के विपरीत, जिन्हें गायन डेटा के संपर्क की कमी होती है, Kits मॉडल हाथ से संपादित गायन डेटा पर पूर्व-प्रशिक्षित होते हैं, जो विभिन्न प्रकार की वोकल शैलियों और तकनीकों को कवर करते हैं। ओपन-सोर्स पूर्व-प्रशिक्षित वजन का उपयोग करने वाले आवाज़ क्लोन और Kits के साथ प्रशिक्षित आवाज़ क्लोन के बीच कुछ तुलना सुनें।
ओपन सोर्स प्री-ट्रेंड (VCTK)
किट्स प्री-ट्रेंड
जहां ओपन सोर्स वेट्स बड़े पैमाने पर भाषण डेटा पर प्रशिक्षित होते हैं, वहीं किट्स के पूर्व-प्रशिक्षित वेट्स गाने के लिए अनुकूलित होते हैं। परिणाम: गायकों की रेंज में (और यहां तक कि उससे परे) पूर्ण, स्पष्ट नोट्स।
ओपन सोर्स प्री-ट्रेंड (VCTK)
किट्स प्री-ट्रेंड
किट्स के साथ, एक वोकल प्रदर्शन के न्यूसेंस को ओपन सोर्स पूर्व-प्रशिक्षित वेट्स की तुलना में बहुत अधिक यथार्थवादी तरीके से पुनः प्रस्तुत किया जाता है।
नैतिक एआई के प्रति एक प्रतिबद्धता
हम मानते हैं कि संगीत निर्माताओं की अगली पीढ़ी को सामर्थ्य देने की शुरुआत उन कलाकारों को सशक्त बनाने से होती है जिनकी आवाज़ें इसे संभव बनाती हैं। इसलिए Kits.AI की अनुसंधान केवल लाइसेंसधारी प्रशिक्षण डेटा पर निर्भर करती है जो सीधे कलाकारों से प्राप्त किया गया है.
हमारे रॉयल्टी मुक्त आवाज़ और वाद्ययंत्र मॉडल उचित प्रशिक्षण के लिए प्रमाणित हैं, जिसका मतलब है कि हमारे डेटा पाइपलाइन का हर हिस्सा, स्रोत से लेकर प्रबंधन तक, निष्पक्षता के लिए जाँचा गया है। यह सिर्फ एक बैज नहीं है; यह उस रचनात्मक उद्योग में योगदान करने की प्रतिबद्धता है जिसमें हम काम करते हैं.
Kits.AI में, हम AI प्रौद्योगिकी से अधिक का निर्माण कर रहे हैं; हम नैतिक, उच्च-गुणवत्ता वाले संगीत उत्पादन उपकरणों के लिए एक नींव बना रहे हैं जो उद्योग में नए मानक स्थापित करते हैं। जैसे-जैसे हम अपनी आवाज़ की लाइब्रेरी का विस्तार करते हैं और अपने मॉडलों को परिष्कृत करते हैं, हम गुणवत्ता, पारदर्शिता, और नवाचार की प्रतिबद्धता के साथ निर्माताओं को ऐसे उपकरणों से सशक्त बनाए रखने के लिए जुड़े हुए हैं जिन पर वे विश्वास कर सकते हैं.