Sinirsel Ses Dünyasına Giriş
Her AI cover'ın arkasında karmaşık bir Derin Öğrenme (Deep Learning) mimarisi vardır. Eski moda ses değiştiricilerin aksine, modern sentez sesinizi sadece "filtrelemez"; öğrenilmiş bir modele dayanarak yeni bir ses yaratır.
1. Özellik Çıkarma: AI'nın Kulağı
İlk adım, AI'nın sesi sayısal verilere dönüştürmesidir. "Mel-frequency cepstral coefficients" (MFCC'ler) analiz etmek için bir Spektrogram (ses frekanslarının görsel bir temsili) kullanır. Bu, AI'ya sesin benzersiz tınısını ve harmonik dokusunu anlatır.
2. Çekirdek: RVC (Geri Çağırma Tabanlı Ses Dönüşümü)
OG Voice, RVC teknolojisinden yararlanır.
- Perde Tahmincisi (Harvest/Crepe): Kaynak şarkıcının tam frekansını (perdesini) belirler.
- İndeksleyici: Kaynak şarkıcının özelliklerini hedef şarkıcının veri setiyle eşleştirir.
- Vocoder (Ses Kodlayıcı): Sayısal verileri tekrar yüksek sadakatli ses dalgalarına dönüştürür.
3. Modeli Eğitmek
"Eğit" butonuna tıkladığınızda, AI milyonlarca kez bir "eşleştirme oyunu" oynar. Bir ses parçasını alır, kendi anladığı kadarıyla onu yeniden üretmeye çalışır ve kendi doğruluğunu kontrol eder. Bu yinelemeli süreç, modelin "pürüzlülük" veya "nefeslilik" gibi özel nüansları öğrenmesini sağlar.
4. Gecikme ve İşleme
Mevcut ses sentezi hesaplama açısından ağırdır. Karmaşık üretimlerin birkaç dakika sürmesinin nedeni budur — vokal zamanlaması ve duygunun bozulmadan kalmasını sağlamak için milyarlarca matematiksel işlem gerçekleşmektedir.
Özet: Ses sentezi, sinyal işleme ve ileri matematiğin bir karışımıdır. OG Voice'ta, size kullanıcı dostu bir arayüzde stüdyo kalitesinde çıktılar sunmak için bu karmaşık sinir ağlarını kullanıyoruz.