Cómo Optimizar el Entrenamiento de un Modelo de Voz AI

Aunque pueda parecer contradictorio, un modelo de voz IA que suena genial no requiere cantantes con tono perfecto. Uno de los errores más comunes que encuentro al revisar las presentaciones para nuestro programa Community Voices es conjuntos de datos alterados en exceso con autotune. Desde fuera, es comprensible que muchos asuman que conjuntos de datos con tono perfecto equivalen a modelos con tono perfecto. En esta publicación, exploraremos por qué el uso de corrección de tono puede realmente dañar la calidad de tu modelo de voz 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 registro vocal bajo, el modelo puede sonar genial para esa canción en particular, pero carecerá de la versatilidad del rango completo de un cantante 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 interpretación.

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

¡Salta a verdadero mono!

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

Asegurando que tus voces se transfieran a verdadero mono, 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 IA solo requieren mono para mayor eficiencia.

¡La corrección de tono no es necesaria!

Como mencioné anteriormente, no se requieren voces con tono perfecto para los datos de entrenamiento. Cada cantante, incluso aquellos con tono excepcional, tiene variaciones naturales en su voz. Mientras que la Antares AutoTune™ ajustada puede adaptarse a tu estilo de producción, puede resultar en modelos IA que suenan robóticos e innaturales.

La clave es reservar la corrección de tono para la postproducción. Entrenar tu modelo de voz IA con voces naturales y no procesadas producirá un sonido más realista y evitará que tu modelo se quede atrapado en un estilo específico y demasiado procesado.

¡Guarda los efectos para después!

Efectos como reverberación, retraso y 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 menos realistas.

En su lugar, enfócate en capturar voces limpias y secas. 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 utiliza 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 interpretación vocal puede mejorar tu modelo 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. Toma nota de los niveles de preamplificador y cualquier distorsión causada por el recorte del micrófono o interfaz. Mantén un oído atento a cualquier inconsistencia y asegúrate de capturar una grabación limpia y libre de distorsión.

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

Conclusión

Al construir un modelo de voz IA, es fácil asumir que las técnicas tradicionales de producción vocal mejorarán el resultado. Sin embargo, al seguir estos consejos — utilizando datos naturales y diversos, manteniendo consistencia técnica y reservando efectos para la postproducción — crearás un modelo de voz más realista y versátil. Kits AI puede desbloquear increíbles posibilidades creativas, y con el enfoque correcto, puedes aprovechar al máximo tus modelos de voz IA. Para pautas adicionales de grabación, sigue este enlace para las recomendaciones de Kits para capturar conjuntos de datos de alta calidad.

-SK

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