2 月 18 日，亞馬遜人工智能研究團隊宣布開發(fā)了一個據(jù)稱是史上最大的文本轉(zhuǎn)語音模型，該模型擁有最多的參數(shù)，并使用了最大的訓練數(shù)據(jù)集。研究人員已經(jīng)在 arXiv 預印本服務器上發(fā)表了一篇論文，詳細描述了模型的開發(fā)和訓練過程。

近年來，像 ChatGPT 這樣的“大型語言模型”憑借其智能回答問題和生成高級文本的能力而備受關注。然而，人工智能也在逐步融入其他主流應用領域。在這個新項目中，研究人員嘗試通過增加參數(shù)數(shù)量和擴充訓練數(shù)據(jù)集來提升文本轉(zhuǎn)語音應用的能力。

據(jù)IT之家了解，這個名為“可擴展流式文本轉(zhuǎn)語音模型”（BASE TTS）的新模型擁有 9.8 億個參數(shù)，并使用 10 萬小時的錄音（來自公共網(wǎng)站）進行訓練，其中大部分為英語語音。研究人員還向模型提供了其他語言的單詞和短語示例，使其能夠正確發(fā)音一些常見的表達，例如“au contraire” 和 “adios, amigo”。

亞馬遜團隊還測試了使用較小數(shù)據(jù)集的模型，希望能從中發(fā)現(xiàn)人工智能領域所說的“涌現(xiàn)能力”。這種能力是指人工智能應用，無論是大型語言模型還是文本轉(zhuǎn)語音模型，突然突破到更高智能水平的現(xiàn)象。他們發(fā)現(xiàn)，對于文本轉(zhuǎn)語音應用而言，這種飛躍發(fā)生在參數(shù)量達到 1.5 億的中型數(shù)據(jù)集上。

研究人員還指出，這種飛躍涉及一系列語言屬性，例如使用復合名詞、表達情感、使用外語詞、應用語音學和標點符號以及正確強調(diào)句子中的關鍵詞等能力。

研究團隊表示，出于對潛在濫用風險的擔憂，BASE TTS 將不會向公眾開放，他們計劃將其作為學習應用，并期望將學到的知識應用于改善文本轉(zhuǎn)語音應用的整體音質(zhì)。