语音合成：进化、伦理与法律
语音合成：进化、伦理与法律的探讨' (Exploring the Evolution, Ethics, and Law of Speech Synthesis)
语音合成技术 从早期的机械实验发展到现今具备自然、类似人类语音的人工智能系统，取得了显著的进步。现代应用领域涵盖可访问性、教育、娱乐、通信和信息检索，通过智能音箱和聊天机器人等多种平台增强用户体验。本文追溯了语音合成技术的演进历程，并探讨了随着技术的不断进步所带来的法律影响。
漫长历史的最新进展
人工生成人类语音的历史可以分为三个主要时代：机械时代、电子时代和数字时代。机械时代采用物理设备（如风箱和键盘），通过操纵声音以模仿语音，例如冯·肯佩伦于1769年发明的声学机械设备。电子时代使用电力和滤波器、放大器等元件生成更加逼真的声音，例如贝尔实验室于1939年发明的Voder。数字时代则通过计算机实现，通过软件算法和数据集革命性地改进了合成技术。早期的系统，如贝尔实验室于1962年开发的PAT，采用数学模型和参数来控制合成语音。稍后的系统，如麻省理工学院于1980年开发的Klatt Synthesizer，则使用语言规则和表格。
在数字时代内，出现了两种主要方法：拼接法和统计参数法。拼接法将真实人类声音片段拼接在一起，而参数法则利用模型和参数数学生成语音。拼接法的发音更自然，但需要更多的数据，而参数法则更灵活，但可能听起来机械。
最近，人工智能和深度学习在语音合成领域取得了重大突破，例如谷歌DeepMind于2016年推出的WaveNet，直接利用神经网络建模语音波形。其他创新包括谷歌、百度和微软的Tacotron、Transformer-TTS和FastSpeech等神经架构，以及Glow-TTS等生成流模型。这些系统可以产生越来越类似人类语音的自然和富有表现力的合成语音，支持不同的语言和声音。
以下是从2023年末来看，一些最佳的语音克隆和语音合成应用的实际例子：
- Descript 是一家成立于2017年的平台，利用人工智能让用户像编辑文本一样编辑音频和视频文件。它还可以从用户的录音中生成合成声音，用于纠正错误、添加新内容或改变语音风格和语气。
- Elevenlabs 是一家成立于2022年的公司，致力于为游戏、教育、娱乐和医疗领域创建个性化、富有表现力的合成声音。它利用深度学习从少数分钟的语音中克隆和定制声音，具有情绪、音高、速度等控制功能。
- Coqui.ai 是一家成立于2021年的非营利组织，致力于开发开源的语音合成和分析工具，用于文本转语音、语音转文本和语音识别。它旨在使语音技术变得负担得起和可访问，特别是对于语种不足的语言。Coqui.ai由前微软和Mozilla的研究人员创立，并得到Mozilla、谷歌、GitHub等的支持。
人工智能释放新的能力
人工智能为语音合成带来了重大突破，使计算机生成的声音听起来更加逼真和富有表现力。主要创新包括：
- 神经声音克隆：这利用深度学习从一小段语音样本中克隆一个人的声音。它可以为数字助手创建个性化声音，给虚构的人物赋予生命，并保存濒危的声音。
- 神经声音转换：这将一个发言者的声音转换为另一个发言者的声音，同时保持内容不变。它可以用于声音风格转换、声音增强和跨性别/跨语言声音转换等应用。
- 神经声音合成：这利用人工智能从文本输入生成逼真合成的语音。像Google的WaveNet和亚马逊的Polly这样的系统可以合成不同语言、口音和语调的自然语音，具有细腻的情感和音律。
所有这些神经声音建模的进步共同推动了更加人性化的文本转语音，开创了新形式的音频创作，并为未来的声音保存做出了贡献。快速的发展展示了人工智能在合成语音的自然度和创造力方面的转变性影响。
面对社会和伦理挑战
声音合成技术有很多潜在的好处，比如提高无障碍性、教育、娱乐和沟通能力。然而，它也引发了我们必须慎重解决的伦理问题。合成声音可以通过模仿真实的人或操纵情绪传播虚假信息。公众人物的深度伪造视频可能会损害声誉或影响选举结果。声音钓鱼可能诱使人们透露私密信息或财产。
我们还必须考虑合成对隐私和身份的影响。声音可以在未经允许的情况下被收集或克隆，侵犯隐私或盗用身份。用户可能会以影响自我认知和社交关系的方式改变他们的声音。
此外，合成技术挑战了我们信任和评估信息的能力。确认语音是否真实或合成、验明来源、检测编辑可能变得困难。这项技术可能产生缺乏人类交互细微差别的误导性内容。
随着声音合成的进步，我们需要进行开放式讨论，以负责任的方式开发和使用，尊重人的尊严。只有小心谨慎地考虑到技术对真实性、信任和我们共同人类性的影响，我们才能最大化益处、降低风险。
更新法律和法规
声音合成技术正在迅速发展，涉及到新的法律和法规问题。例如，合成声音的知识产权归谁所有？如果一家公司为商业用途创作了一个名人的合成声音，权利归属是名人还是公司？还有要考虑的同意问题。公司能否在未经许可的情况下合成一个人的声音？如果合成声音被滥用，比如用于欺诈或诽谤，谁应负责任？
当前的法律并未针对合成声音设计。它们已经过时，在不同的司法管辖区中存在不一致或不足之处。需要制定新的法律框架来平衡受影响各方的利益。例如，可以更新知识产权法来解决合成声音的问题。可以制定针对声音合成的新法律，比如声音克隆法。可以建立管理声音合成的监管机构来制定标准。
自律和最佳实践也是其他选择。公司可以自愿采纳合成声音的道德行为准则。他们可以采取透明措施，如在使用合成声音时进行披露。随着声音合成的进步，平衡公司、个人和社会利益将需要积极合作的解决方案。
推进声音认证
声音认证和验证是指使用声音生物特征和其他技术确认发言者的身份和真实性的过程。这对于保障涉及语音的沟通和信息的安全非常重要。一些关键的方法和应用包括：
- 演讲者识别通过分析音调和口音等声音特征来识别演讲者。这可以用于访问控制、身份验证和取证。诸如微软的演讲者识别 API之类的技术允许将演讲者识别集成到应用程序中。
- 语音识别通过分析单词、短语、语法等将演讲转录为文字。这可以实现转录、翻译、字幕和内容和上下文验证。谷歌的语音转文字 API使用深度学习将音频转换为文字。亚马逊转录提供了高准确度、低延迟的语音转文本。
- 语音合成检测通过观察频谱、韵律和发音线索来区分合成语音和真实语音。这有助于评估质量、管理内容和防止欺诈。它还可以识别合成语音的来源和类型，并将其与真实语音进行比较。例如，谷歌的 ASVspoof 数据集有助于演讲者验证中的防欺诈。另一个例子是使用神经网络测量语音相似性的Resemblyzer。
促进负责任创新
语音合成技术跨越边界和司法管辖区，因此需要国际合作和监管来应对共同的挑战和机遇。一些例子包括制定国际标准，使系统在全球范围内兼容可靠，促进全球开发者之间的研究合作和知识交流，确保尊重人权和尊严的道德发展，以及通过汇集各个部门和地区的利益相关者的举措来促进创新。像联合国、国际标准化组织和IEEE这样的全球组织可以促进标准的制定。像欧盟 Horizon 2020这样的资助计划可以促进国际创新。像AI4People这样的倡导组织可以为这项技术倡导道德原则。通过各国的协调努力，语音合成可以负责任地发展，并公平地造福全世界的人民。
结论
语音合成技术从早期的起步发展到今天的基于人工智能的系统，可以以令人难以置信的方式模拟、操纵和个性化语音。这开启了令人兴奋的可能性，但也引发了人们对滥用和信任侵蚀的担忧，在这个完美的声音伪造时代，任何人都可能变成名人。随着这项引人入胜的技术的迅速发展，我们发现自己站在一个伦理的十字路口上——当任何人都能模仿名人的声音时，我们会如何负责地使用它的力量？未来尚不明确，但有一件事是肯定的：如果我们能制定相应的法律和伦理规范，语音合成将使我们的生活变得更加有趣。
