Comment optimiser l'entraînement d'un modèle vocal d'IA

Bien que cela puisse sembler contre-intuitif, un modèle de voix IA de grande qualité ne nécessite pas de chanteurs dotés d'une justesse parfaite. L'une des erreurs les plus courantes que je rencontre lors de l'examen des soumissions pour notre programme Community Voices est l'utilisation de jeux de données excessivement modifiés. Vu de l'extérieur, il est compréhensible que beaucoup supposent que des jeux de données d'une justesse irréprochable se traduisent par des modèles d'une justesse irréprochable. Dans cet article, nous explorerons pourquoi l'utilisation de la correction de justesse peut en réalité nuire à la qualité de votre modèle de voix IA, et nous partagerons d'autres conseils utiles pour entraîner un modèle plus naturel et réaliste.

Plus il y en a, mieux c'est !

Les modèles de voix IA se nourrissent de données diversifiées. Si vous téléversez une chanson de trois minutes et demie dans un registre vocal bas, le modèle sonnera peut-être très bien pour cette chanson spécifique, mais il manquera de la polyvalence de l'ensemble de la tessiture d'un vrai chanteur. Pour des résultats optimaux, visez au moins 30 minutes de matériel vocal couvrant une large gamme de hauteurs, de dynamiques et de styles d'interprétation.

Intégrez de tout, des notes douces et délicates aux chants puissants et énergiques, couvrant ainsi le large spectre des capacités d'un chanteur. Cette diversité garantit que votre modèle sonnera naturel et polyvalent, capable de s'adapter à un large éventail de morceaux sans être limité par un jeu de données restreint.

Exportez en véritable mono !

Un oubli fréquent consiste à téléverser de l'audio stéréo plutôt que du vrai mono lors de l'entraînement d'un modèle de voix. Kits limite actuellement les données d'entraînement à un maximum de 200 Mo, donc exporter des pistes en stéréo, même si elles ont été enregistrées avec un seul microphone, peut doubler inutilement la taille de votre fichier. Cela réduit la quantité de données d'entraînement exploitables.

En vous assurant que vos voix sont exportées en véritable mono, vous maximisez la quantité de données d'entraînement et évitez d'atteindre trop vite la limite de taille. Même si la stéréo est essentielle pour les productions modernes, les modèles de voix IA n'ont besoin que de mono pour être efficaces.

La correction de la justesse n'est pas nécessaire !

Comme je l'ai mentionné plus tôt, des voix à la justesse parfaite ne sont pas requises pour les données d'entraînement. Chaque chanteur, même doté d'une justesse exceptionnelle, présente des variations naturelles dans sa voix. L'important est de réserver la correction de la justesse pour la post-production. Entraîner votre modèle de voix IA avec des voix naturelles et non traitées donnera un son plus réaliste et évitera que votre modèle ne soit figé dans un style spécifique et sur-traité.

Gardez les effets pour la post-production !

Les effets tels que la réverbération, le délai et la modulation sont formidables pour sublimer les performances vocales, mais ils doivent être évités lors de la création de données d'entraînement. Ces effets peuvent interférer avec le processus d'apprentissage automatique, qui se concentre sur la capture de l'essence naturelle de la voix humaine. Les inclure dans votre jeu de données peut générer des modèles remplis d'artefacts numériques, ce qui les rendra moins naturels.

Concentrez-vous plutôt sur la capture d'une voix brute et propre. Vous pourrez toujours ajouter des effets plus tard. Si les réflexions de la pièce posent problème, essayez d'enregistrer dans un espace restreint comme un placard, ou utilisez un filtre de réflexion tel que le sE RF-X pour minimiser la réverbération et garantir un jeu de données plus propre.

Priorisez la cohérence sonore

Bien que la diversité dans l'interprétation vocale puisse améliorer votre modèle IA, la cohérence de la qualité d'enregistrement est cruciale. Les bruits de fond provenant de ventilateurs, de climatiseurs ou d'autres appareils domestiques peuvent nuire au résultat de votre modèle. Surveillez les niveaux de préamplification et toute distorsion causée par la saturation du micro ou de l'interface. Soyez attentif aux moindres incohérences et veillez à obtenir une capture propre et sans distorsion.

De légères variations vocales dues aux changements quotidiens de la voix du chanteur peuvent en réalité apporter de la profondeur à votre modèle, mais assurez-vous que l'aspect technique de votre enregistrement reste constant pour garantir des résultats de haute qualité.

Conclusion

Lors de la création d'un modèle de voix IA, on a tendance à penser que les techniques traditionnelles de production vocale amélioreront le résultat. Cependant, en suivant ces conseils – utiliser des données naturelles et diversifiées, maintenir une cohérence technique et réserver les effets pour la post-production – vous créerez un modèle de voix plus réaliste et polyvalent. Kits AI peut ouvrir d'incroyables possibilités créatives, et avec la bonne approche, vous pourrez tirer le meilleur parti de vos modèles de voix IA. Pour des consignes d'enregistrement supplémentaires, suivez ce lien pour consulter les recommandations de Kits afin de capturer des jeux de données de haute qualité.