Cómo Optimizar el Entrenamiento de un Modelo de Voz AI

Aunque pueda parecer contradictorio, un modelo de voz de IA de gran sonido no requiere cantantes con afinación perfecta. Uno de los errores más comunes que encuentro al revisar envíos para nuestro programa de Voces de la Comunidad son los conjuntos de datos muy alterados. Desde fuera, es comprensible que muchos asuman que conjuntos de datos perfectamente afinados equivalen a modelos perfectamente afinados. En esta publicación, exploraremos por qué usar corrección de tono puede realmente dañar la calidad de tu modelo de voz de 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 rango vocal bajo, el modelo podría sonar genial para esa canción en particular, pero carecerá de la versatilidad del rango completo de un cantante en la vida 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 cintos de energía total, cubriendo el amplio espectro de habilidades de un cantante. Esta diversidad asegura que tu modelo suene natural y versátil, capaz de actuar en una amplia gama de materiales sin estar limitado por un conjunto de datos restringido.

¡Cámbiate a Mono Verdadero!

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

Al asegurar que tus voces se convierten a mono verdadero, maximizas la cantidad de datos de entrenamiento y evitas llegar al límite de tamaño demasiado pronto. Aunque el estéreo es esencial para producciones modernas, los modelos de voz de IA solo requieren mono para eficiencia.

¡La Corrección de Tono No Es Necesaria!

Como mencioné antes, no se requieren voces perfectamente afinadas para datos de entrenamiento. Cada cantante, incluso aquellos con afinación excepcional, tiene variaciones naturales en su voz. La clave es guardar la corrección de tono para la postproducción. Entrenar tu modelo de voz de IA con voces naturales y no procesadas producirá un sonido más realista y evitará que tu modelo quede atrapado en un estilo específico demasiado procesado.

¡Deja los Efectos Para la Postproducción!

Efectos como reverb, delay 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 enfoca en capturar la esencia natural de la voz humana. Incluirlos en tu conjunto de datos puede resultar en modelos llenos de artefactos digitales, haciéndolos sonar menos realistas.

En su lugar, enfócate en capturar voces secas y limpias. Siempre puedes agregar efectos después. Si las reflexiones de habitación son un problema, intenta grabar en un espacio pequeño como un armario, o usa un filtro de reflexión como el sE RF-X para minimizar el reverb y asegurar un conjunto de datos más limpio.

Prioriza la Consistencia Sónica

Si bien la diversidad en la interpretación vocal puede mejorar tu modelo de IA, la consistencia en la calidad de grabación es crucial. El ruido de fondo de ventiladores, aires acondicionados u otros objetos del hogar puede afectar negativamente el resultado de tu modelo. Toma nota de los niveles del preamplificador y cualquier distorsión causada por saturar el micrófono o la interfaz. Mantén un oído atento a cualquier inconsistencia y asegura una captura limpia, libre de distorsión.

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

Conclusión

Cuando construyes un modelo de voz de IA, es fácil suponer que las técnicas tradicionales de producción vocal mejorarán el resultado. Sin embargo, siguiendo estos consejos –usando datos naturales y diversos, manteniendo la consistencia técnica y dejando los efectos para la postproducción– crearás un modelo de voz más realista y versátil. Kits AI puede desbloquear posibilidades creativas increíbles, y con el enfoque correcto, puedes sacar el máximo provecho de tus modelos de voz de IA. Para obtener pautas adicionales de grabación, sigue este enlace para las recomendaciones de Kits para capturar conjuntos de datos de alta calidad.

-SK

Sam Kearney es un productor, compositor y diseñador de sonido con sede en Evergreen, CO.