Нейросеть, способная петь голосом человека, сочетает в себе технологии обработки аудио, синтеза речи и глубокого обучения. Такие системы обучаются на аудиозаписях реального исполнителя, чтобы воспроизводить голос, интонации и даже особенности манеры исполнения. Главное здесь — точная имитация тембра и ритмики, что достигается благодаря специальным архитектурам нейросетей, например, автокодировщикам или диффузионным моделям.

Сначала нейросеть анализирует текст песни и ноты, а затем превращает их в вокальное исполнение, максимально приближенное к оригинальному голосу. Современные решения способны подстраиваться под заданные эмоции или стили пения, создавая впечатление живого вокала.

Как работает технология поэтапно:
Анализ обучающих данных. Модель обучается на множестве аудиозаписей голоса исполнителя, часто вкупе с текстами и нотами. Это позволяет ей понять, как звучит конкретный голос в разных интонациях и регистрах.
Преобразование текста и нот в мел-спектрограмму. Входной текст и мелодия конвертируются в формат, понятный модели — обычно в виде спектрограммы, которая отражает звуковые характеристики исполнения.
Синтез аудио. С помощью вокодера (например, HiFi-GAN, WaveNet или других) спектрограмма преобразуется в аудиосигнал — то есть в финальное звучание песни голосом заданного человека.
Тонкая настройка под стиль. Некоторые модели позволяют задавать параметры: от эмоций и стиля исполнения до темпа и акцентов — благодаря этому результат звучит живо и индивидуально.
Постобработка. На выходе возможно дополнительное улучшение звука — шумоподавление, коррекция частот и динамики.

Эта технология используется в музыкальной индустрии, для озвучивания видео, создания виртуальных артистов и даже в проектах, посвящённых восстановлению голоса ушедших исполнителей — всегда с учётом этики и прав на использование голоса.