Как с помощью нейронной сети подделать голос

Способов идентифицировать человека по голосу появляется все больше. И параллельно исследователи придумывают, как обойти эти механизмы — и для защиты собственной персональной информации, и для взлома защищенных таким образом систем. Я решил разобраться в самых последних достижениях ученых в этой сфере, чтобы об этом рассказать вам.

Генерация голоса

Голос человека — результат движения связок, языка, губ. В распоряжении компьютера только числа, изображающие записанную микрофоном волну. Как же компьютер создает звук, который мы можем услышать из динамиков или наушников?

РЕКОМЕНДУЕМ:
Как с помощью нейронной сети предсказывать успешность постов в социальных сетях

Текст в речь

Один из самых популярных и исследованных методов генерации звуков — прямое преобразование текста, который нужно воспроизвести, в звук. Самые первые программы такого рода склеивали отдельные буквы в слова, а слова — в предложения.

С развитием программ-синтезаторов набор заранее записанных на микрофон букв стал набором слогов, а затем и целых слов.

Преимущества таких утилит очевидны: они просты в написании, использовании, поддержке, могут воспроизводить все слова, какие только есть в языке, предсказуемы — все это в свое время стало причиной их коммерческого использования. Но качество голоса, созданного таким методом, оставляет желать лучшего. Все мы помним отличительные черты такого генератора — бесчувственная речь, неправильное ударение, оторванные друг от друга слова и буквы.

Звуки в речь

Этот способ генерации речи относительно быстро заменил собой первый, поскольку лучше имитировал человеческую речь: мы произносим не буквы, а звуки. Именно поэтому системы, основанные на международном фонетическом алфавите — IPA, более качественны и приятны на слух.

В основу этого метода легли заранее записанные в студии отдельные звуки, которые склеиваются в слова. По сравнению с первым методом заметно качественное улучшение: вместо простого склеивания аудиодорожек используются методы смешивания звуков как на основе математических законов, так и на основе нейронных сетей.

Речь в речь

Относительно новый подход полностью основан на нейронных сетях. Рекурсивная архитектура WaveNet, построенная исследователями из DeepMind, позволяет преобразовывать звук или текст в другой звук напрямую, без привлечения заранее записанных строительных блоков (научная статья).

Ключ к этой технологии — правильное использование рекурсивных нейронов Long Short-Term Memory, которые сохраняют свое состояние не только на уровне каждой отдельной клетки нейронной сети, но и на уровне всего слоя.

В целом эта архитектура работает с любым видом звуковой волны, вне зависимости от того, музыка это или голос человека.

На основе WaveNet есть несколько проектов.

• A WaveNet for speech denoising — уничтожение шумов в записи голоса;
• Tacotron 2 (статья в блоге Google) — генерация звука из мел-спектрограммы;
• WaveNet Voice Enhancement — улучшение качества голоса в записи.

Для воссоздания речи такие системы используют генераторы звуковой нотации из текста и генераторы интонаций (ударения, паузы), чтобы создать натурально звучащий голос.

Это самая передовая технология создания речи: она не просто склеивает или смешивает непонятные машине звуки, но самостоятельно создает переходы между ними, делает паузы между словами, меняет высоту, силу и тембр голоса в угоду правильному произношению — или любой другой цели.

Создание поддельного голоса

Для самой простой идентификации, про которую я рассказывал в своей предыдущей статье, подойдет практически любой метод — особенно удачливым хакерам может хватить даже необработанных пяти секунд записанного голоса. Но для обхода более серьезной системы, построенной, например, на нейросетях, нам понадобится настоящий, качественный генератор голоса.

Принцип работы имитатора голоса

Для создания правдоподобной модели «голос в голос», основанной на WaveNet, потребуется множество усилий: нужно записать большое количество текста, сказанного двумя разными людьми, причем так, чтобы все звуки совпадали секунда в секунду, — а сделать это сложновато. Однако есть и другой метод.

Основываясь все на тех же принципах, что и технология синтеза звука, можно достичь не менее реалистичной передачи всех параметров голоса. Так, была создана программа, которая клонирует голос на основе небольшой записи речи. Именно ее мы с тобой и используем.

Сама программа состоит из нескольких важных частей, которые работают последовательно, поэтому разберемся поэтапно.

Кодирование голоса

Голос каждого человека обладает рядом характеристик — их не всегда можно распознать на слух, но они важны. Чтобы точно отделять одного говорящего от другого, будет правильным создать специальную нейронную сеть, формирующую свои наборы признаков для разных людей.

Этот кодировщик позволяет в дальнейшем не только переносить голос, но и сравнивать результаты с желаемыми.

Создание спектрограммы

На основе этих характеристик можно из текста создать мел-спектрограмму звука. Этим занимается синтезатор, в основе которого лежит Tacotron 2, использующий WaveNet.

Сгенерированная спектрограмма содержит всю информацию о паузах, звуках и произношении, и в ней уже заложены все заранее вычисленные характеристики голоса.

Синтез звука

Теперь другая нейронная сеть — основанная на WaveRNN — будет постепенно создавать из мел-спектрограммы звуковую волну. Эта звуковая волна и станет воспроизводиться как готовый звук.

Все характеристики основного голоса сохраняются в синтезированном звуке, который, пусть и не без трудностей, воссоздает исходный голос человека на любом тексте.

Тестирование метода

Теперь, зная, как создать правдоподобную имитацию голоса, давайте попробуем применить это на практике. В прошлой статье я рассказывал про два очень простых, но рабочих метода идентификации человека по голосу: с использованием анализа мел-кепстральных коэффициентов и с помощью нейронных сетей, специально обученных определять одного человека. Давайте узнаем, насколько хорошо мы можем обмануть эти системы поддельными записями.

Возьмем пятисекундную запись голоса мужчины и создадим две записи с помощью нашего инструмента.

Сравним эти записи с помощью мел-кепстральных коэффициентов.

Разница в коэффициентах также видна и в числах:

Как же отреагирует на такую хорошую подделку нейронная сеть?

Убедить нейросеть оказалось возможно, но не в совершенстве. Серьезные системы безопасности, которые установлены, например, в банках, скорее всего, смогут детектировать подделку, но человек, тем более по телефону, вряд ли сумеет отличить настоящего собеседника от его компьютерной имитации.

Выводы

Подделать голос сейчас уже не так сложно, как было раньше, а это открывает большие возможности не только для хакеров, но и для создателей контента: инди-разработчики игр смогут сделать качественную и дешевую озвучку, аниматоры — озвучить своих персонажей, а режиссеры фильмов — снять достоверную документалку.

И пусть технологии качественного синтеза речи еще только развиваются, но их потенциал уже сейчас захватывает дух. В скором времени все голосовые помощники обретут свой личный голос — не металлический, холодный, а наполненный эмоциями и чувствами; чат с техподдержкой перестанет раздражать, а вы сможете заставить свой телефон отвечать на неприятные звонки вместо себя.