Síntesis de voz Evolución, ética y ley

Evolución, ética y ley en la síntesis de voz

La tecnología de síntesis de voz ha avanzado notablemente desde los experimentos mecánicos tempranos hasta los sistemas de IA actuales capaces de generar un habla natural y similar a la humana. Las aplicaciones modernas abarcan la accesibilidad, la educación, el entretenimiento, la comunicación y la recuperación de información, mejorando las experiencias de los usuarios con diversas plataformas como altavoces inteligentes y chatbots. Este artículo rastrea la evolución de la síntesis de voz y explora sus amplias implicaciones legales a medida que la tecnología continúa avanzando.

Una larga historia que conduce a avances recientes

La historia de generar artificialmente el habla humana se puede dividir en tres eras principales: mecánica, electrónica y digital. La era mecánica involucraba dispositivos físicos como fuelles y teclados que manipulaban sonidos para imitar el habla, como la máquina acústico-mecánica de 1769 de von Kempelen. La era electrónica utilizaba electricidad y componentes como filtros y amplificadores para generar sonidos vocales más realistas, como el Voder de 1939 de Bell Labs. La era digital, habilitada por las computadoras, revolucionó la síntesis a través de algoritmos y conjuntos de datos. Los primeros sistemas como el PAT de 1962 de Bell Labs utilizaban modelos matemáticos y parámetros para controlar el habla sintética. Los sistemas posteriores como el sintetizador Klatt de 1980 del MIT utilizaban reglas lingüísticas y tablas.

Dentro de la era digital, surgieron dos enfoques principales: concatenativo y paramétrico estadístico. Los sistemas concatenativos unen fragmentos de voces humanas reales, mientras que los sistemas paramétricos utilizan modelos y parámetros para generar matemáticamente el habla. Los sistemas concatenativos pueden sonar más naturales pero requieren más datos, mientras que los sistemas paramétricos son más flexibles pero pueden sonar robóticos.

Recientemente, la IA y el aprendizaje profundo han logrado avances importantes en la síntesis de voz, como el WaveNet de 2016 de Google DeepMind que utiliza redes neuronales para modelar directamente las formas de onda del habla. Otras innovaciones incluyen las arquitecturas neurales Tacotron, Transformer-TTS y FastSpeech de Google, Baidu y Microsoft, así como modelos generativos de flujo como Glow-TTS. Estos sistemas pueden producir un habla sintética cada vez más similar a la humana, natural y expresiva en diferentes idiomas y voces.

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A continuación, se presentan algunos de los mejores ejemplos reales de clonación de voz y aplicaciones de síntesis de voz (a finales de 2023):

• Descript es una plataforma fundada en 2017 que utiliza IA para permitir a los usuarios editar archivos de audio y video como si fueran textos. También puede generar voces sintéticas a partir de grabaciones de los usuarios para corregir errores, agregar nuevo contenido o cambiar el estilo y tono del habla.
• Elevenlabs, fundada en 2022, está creando voces sintéticas personalizadas y expresivas para juegos, educación, entretenimiento y atención médica. Utiliza el aprendizaje profundo para clonar y personalizar voces a partir de minutos de habla, con controles para la emoción, el tono, la velocidad, etc.
• Coqui.ai es una organización sin fines de lucro fundada en 2021 dedicada al desarrollo de herramientas de síntesis y análisis de voz de código abierto para texto a voz, voz a texto y reconocimiento de voz. Su objetivo es hacer que la tecnología de voz sea asequible y accesible, especialmente para lenguajes subrepresentados. Coqui.ai fue fundada por antiguos investigadores de Microsoft y Mozilla y cuenta con el apoyo de Mozilla, Google, GitHub y otros.

La IA desbloque nuevas capacidades

La IA ha permitido avances importantes en la síntesis del habla, haciendo que las voces generadas por computadora suenen mucho más humanas y expresivas. Algunas innovaciones clave incluyen:

• Clonación neural de voz: Esto utiliza el aprendizaje profundo para clonar la voz de una persona a partir de una pequeña muestra de su habla. Permite la creación de voces personalizadas para asistentes digitales, dando vida a personajes de ficción y preservando voces en peligro de extinción.
• Conversión neural de voz: Esto transforma la voz de un locutor en otro manteniendo el contenido sin cambios. Permite aplicaciones como transferencia de estilo de voz, mejora de voz y conversión de voz entre géneros o idiomas.
• Síntesis neural de voz: Esto utiliza IA para generar un habla sintética realista a partir de texto. Sistemas como WaveNet de Google y Polly de Amazon pueden sintetizar voces naturales en diferentes idiomas, acentos y tonos, con emociones y prosodia matizadas.

En conjunto, estos avances en la modelación neural de voz permiten una síntesis de texto a voz más similar a la humana, nuevas formas de creación de audio y la preservación de voces para las generaciones futuras. El progreso rápido demuestra el impacto transformador que la IA está teniendo en la naturalidad y la creatividad del habla sintetizada.

Enfrentando desafíos sociales y éticos

La tecnología de síntesis de voz tiene muchos beneficios potenciales, como mejorar la accesibilidad, la educación, el entretenimiento y la comunicación. Sin embargo, también plantea problemas éticos que debemos abordar cuidadosamente. Las voces sintetizadas podrían difundir información falsa al suplantar a personas reales o manipular emociones. Los deepfakes de figuras públicas podrían dañar reputaciones o influir en elecciones. El phishing de voz podría engañar a las personas para que revelen detalles privados o dinero.

También debemos considerar cómo la síntesis afecta la privacidad y la identidad. Las voces podrían ser recopiladas o clonadas sin consentimiento, infringiendo la privacidad o robando identidades. Los usuarios podrían alterar su voz de formas que afecten la autopercepción y las conexiones sociales.

Además, la síntesis desafía nuestra capacidad para confiar y evaluar la información. Podría volverse difícil confirmar si el habla es real o sintética, autenticar la fuente o detectar ediciones. La tecnología podría generar contenido engañoso que carece del matiz de la interacción humana.

A medida que la síntesis de voz avanza, necesitamos discusiones abiertas sobre el desarrollo y uso responsable que respeten la dignidad humana. Con cuidado, podemos maximizar los beneficios y mitigar los riesgos. Pero debemos considerar cuidadosamente las implicaciones de la tecnología en cuanto a la verdad, la confianza y nuestra humanidad compartida.

Actualización de leyes y regulaciones

La tecnología de síntesis de voz está mejorando rápidamente, lo que plantea nuevos problemas legales y regulatorios. Por ejemplo, ¿quién es dueño de los derechos de propiedad intelectual de las voces sintetizadas? Si una compañía crea una versión sintetizada de la voz de un famoso para un comercial, ¿quién controla los derechos, el famoso o la compañía? También hay problemas de consentimiento que considerar. ¿Puede una compañía sintetizar la voz de una persona sin su permiso? ¿Y quién es responsable si se usa de manera indebida, como en casos de fraude o difamación?

Las leyes actuales no fueron diseñadas para las voces sintetizadas. Son obsoletas, inconsistentes entre jurisdicciones o insuficientes. Se necesitan nuevos marcos legales para equilibrar los intereses de los afectados. Por ejemplo, las leyes de propiedad intelectual podrían actualizarse para abordar las voces sintetizadas. Se podrían crear nuevas leyes específicas para la síntesis de voz, como las leyes de clonación de voz. Se podrían establecer organismos reguladores que supervisen la síntesis de voz y establezcan estándares.

Otras opciones son autorregulación y mejores prácticas. Las compañías podrían adoptar voluntariamente códigos de conducta para la síntesis ética de voces. Podrían implementar medidas de transparencia, como informar cuando una voz está sintetizada. A medida que la síntesis de voz avanza, equilibrar los intereses de las compañías, individuos y la sociedad requerirá soluciones proactivas y colaborativas.

Avanzando en la autenticación de voz

La autenticación y verificación de voz se refieren a los procesos de confirmar la identidad y autenticidad de un hablante utilizando biometría de voz y otras técnicas. Estas son importantes para asegurar la comunicación e información que involucra el habla. Algunos métodos y aplicaciones clave incluyen:

• Reconocimiento de hablantes, que identifica a los hablantes mediante el análisis de características vocales como el tono y el acento. Esto se puede utilizar para el control de acceso, verificación de identidad y en investigaciones forenses. Tecnologías como el API de Reconocimiento de Hablantes de Microsoft permiten la integración del reconocimiento de hablantes en aplicaciones.
• Reconocimiento del habla, que transcribe el habla en texto analizando palabras, frases, gramática, etc. Esto permite la transcripción, traducción, subtitulación y la verificación de contenido y contexto. El API de Texto a Voz de Google convierte audio a texto utilizando aprendizaje profundo. Amazon Transcribe proporciona una transcripción de voz a texto de alta precisión y baja latencia.
• Detección de síntesis de voz, que distingue el habla sintética del habla real al examinar señales espectrales, prosódicas y articulatorias. Esto ayuda a evaluar la calidad, moderar el contenido y prevenir el fraude. También puede identificar la fuente y el tipo de habla sintética y compararla con el habla real. Por ejemplo, el conjunto de datos ASVspoof de Google ayuda a evitar el fraude en la verificación de hablantes. Otro ejemplo es Resemblyzer, que mide la similitud de voz utilizando redes neuronales.

Fomentando la innovación responsable

La tecnología de síntesis de voz cruza fronteras y jurisdicciones, por lo que se requiere cooperación internacional y regulación para abordar los desafíos y oportunidades compartidos. Algunos ejemplos incluyen el desarrollo de estándares internacionales para que los sistemas sean compatibles y confiables en todo el mundo, promover la colaboración en investigación y el intercambio de conocimientos entre desarrolladores a nivel global, garantizar un desarrollo ético que respete los derechos humanos y la dignidad, y fomentar la innovación a través de iniciativas que reúnan a actores de diversos sectores y regiones. Organizaciones globales como la ONU, ISO y IEEE pueden facilitar el desarrollo de estándares. Programas de financiamiento como el Horizonte 2020 de la UE pueden permitir la innovación internacional. Grupos de defensa como AI4People pueden defender los principios éticos de la tecnología. Con esfuerzos coordinados entre naciones, la síntesis de voz puede avanzar de manera responsable y beneficiar equitativamente a las personas en todo el mundo.

Conclusión

La tecnología de síntesis de voz ha avanzado impresionantemente desde sus comienzos hasta los sistemas de inteligencia artificial de hoy en día que pueden simular, manipular y personalizar el habla de formas increíbles. Esto abre posibilidades emocionantes, pero también plantea preocupaciones sobre el mal uso y la erosión de la confianza en un mundo donde las imitaciones vocales perfectas son posibles. A medida que esta fascinante tecnología continúa evolucionando rápidamente, nos encontramos en una encrucijada ética: ¿utilizaremos su poder de manera responsable cuando cualquiera pueda sonar como una celebridad? El futuro sigue siendo incierto, pero una cosa es segura: la síntesis de voz está a punto de hacer nuestras vidas mucho más interesantes si podemos desarrollar leyes y ética para mantener el ritmo.

Fuentes adicionales

• Directrices para la implementación responsable de la tecnología de voz sintética – Servicios de IA de Azure | Microsoft Learn
• Clonación de voz de IA y voces sintéticas: ¿Herramientas con dilemas éticos? | Podcasting Insights (VoAGI.com)
• Nueva legislación de China sobre deepfakes: ¿Debería el resto de Asia seguir su ejemplo? – The Diplomat
• Proyecto de ley de Deepfakes de IA impulsa los derechos de publicidad y genera preocupaciones sobre el discurso (bloomberglaw.com)
• Síntesis de voz – Wikipedia

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