thiết kế đầy đủ, thực tế, open-source cho hệ thống AI tự động dịch + lồng tiếng (revoice) video chất lượng cao

 phân biệt từng nhân vật (male/female/old/young), giọng giống video gốc nhất có thể. Mình sẽ cho: kiến trúc tổng quan, các thành phần mã nguồn mở khuyến nghị, luồng xử lý chi tiết, gợi ý công nghệ cho voice-cloning / voice-conversion, UI (Gradio) skeleton, yêu cầu phần cứng và lộ trình triển khai (MVP → nâng cấp). Bạn có thể triển khai luôn theo bước này.

1) Mục tiêu hệ thống (brief)

• Input: file video (có thể nhiều nhân vật, có tiếng chồng chéo).

• Output: video mới với audio được dịch sang ngôn ngữ đích và lồng tiếng thay cho từng nhân vật, giữ phong cách/giai điệu/gender/age gần với gốc.

• Yêu cầu: open-source, có web UI (Gradio), hỗ trợ nhiều giọng, chất lượng cao.

2) Kiến trúc tổng quan (pipeline)

1. Extract audio từ video (ffmpeg).

2. Preprocess: downmix, normalize, sample rate (16k/24k/48k tuỳ model).

3. Voice Activity Detection (VAD) để tách đoạn lời (Silero VAD hoặc WebRTC VAD).

4. Speaker Diarization → phân đoạn theo người nói, gán nhãn speaker X, có timestamps (pyannote.audio / SpeechBrain ECAPA-TDNN).

5. Speech Separation (nếu cần): nếu nhiều người nói chồng chéo, dùng models như SepFormer / Conv-TasNet / Whisper-based separation hoặc "ssdlite" kiểu so-called SOTA separation (nếu overlap nhiều).

6. ASR (speech-to-text) cho từng đoạn với timestamps + confidence (Open-source: Whisper / Whisper-cpp / WhisperX for word timestamps).

7. Language detection (nếu cần).

8. Machine Translation (source text → target text). Có thể dùng MarianNMT, OpenNMT, or cloud if acceptable. Whisper có support translation but for production prefer dedicated NMT for quality.

9. Text postprocessing: punctuation, casing, speaker-specific style preservation (fillers, disfluencies), optional human edit UI.

10. Voice modeling per speaker:

    • Option A: Zero-shot voice conversion (convert TTS voice to match original speaker): RVC (Retrieval-based Voice Conversion), so-vits-svc — cho kết quả “giống” giọng gốc với ít dữ liệu.

    • Option B: Few-shot cloning + TTS: YourTTS / Coqui TTS multi-speaker or SpeechBrain TTS with speaker embeddings (khoảng 1–30s sample để clone).

11. TTS / Voice Conversion: sinh audio bằng voice-conversion (giữ prosody) hoặc TTS + style transfer.

12. Prosody & timing alignment: force-align sentence → timestamps (WhisperX, Gentle, or aeneas) và time-stretching / prosody transfer để câu dịch khớp với lip-sync.

13. Vocoder: HiFi-GAN / MelGAN để chuyển mel → waveform.

14. Postmix: thêm background music, hiệu ứng, cân bằng level, spatialization nếu cần.

15. Mux audio lại vào video (ffmpeg), xuất file.

3) Thành phần mã nguồn mở khuyến nghị (tên dự án)

• Audio extraction / mux: ffmpeg.

• VAD: silero-vad hoặc webrtcvad.

• Diarization: pyannote.audio (ECAPA-TDNN embeddings) hoặc SpeechBrain diarization recipes.

• ASR: Whisper (OpenAI Whisper) hoặc whisperx (nếu cần word-level timestamps).

• Translation: MarianMT (HuggingFace) hoặc OPUS-MT / fairseq models.

• Alignment: WhisperX, aeneas, or Gentle.

• Voice cloning / voice conversion:

  • RVC (Retrieval-based Voice Conversion) — zero/few-shot conversion, tốt để giữ timbre.

  • so-vits-svc — phổ biến, nhiều bộ pretrained.

  • YourTTS / Coqui TTS — multi-speaker TTS, fine-tunable.

• Vocoder: HiFi-GAN (pretrained).

• Separation (optional): SepFormer, Conv-TasNet, Demucs (nếu speech/music separation).

• Speaker embedding: ECAPA-TDNN (SpeechBrain / pyannote).

• Web UI: Gradio (đơn giản, dễ chạy), hoặc Flask + React nếu cần production.

• Container / Orchestration: Docker + docker-compose; optionally Kubernetes for scale.

4) Chi tiết kỹ thuật cho “giống giọng gốc” (gender / age / style)

• Zero-shot voice conversion (RVC): đưa 3–20s sample của mỗi speaker từ video gốc để generator bắt timbre. RVC thường giữ timbre rất tốt, đặc biệt với giọng nam/ nữ / trẻ/ già.

• Phân biệt nam/nữ/tuổi: dùng speaker embedding (ECAPA) + classifier nhỏ (MLP) huấn luyện nhanh trên dataset có label gender/age (nếu cần tự động gắn nhãn). Nếu không, người dùng có thể confirm trên UI.

• Prosody: để giữ nhịp/nhấn, dùng prosody transfer techniques: copy F0 contour và energy từ bản gốc khi convert; nhiều voice conversion frameworks hỗ trợ pitch shift và prosody conditioning.

• Overlap speech: nếu 2 người nói cùng lúc, chạy separation → diarization → convert riêng cho từng track → mix lại.

5) Gradio web UI — MVP skeleton (ý tưởng)

Các tính năng MVP:

• Upload video.

• Chọn ngôn ngữ đích.

• Tự động nhận diện số lượng speaker, hiện spectrogram + segments.

• Cho phép edit văn bản dịch (in-browser).

• Cho phép upload 1 sample voice thay thế (nếu muốn) hoặc “auto clone” từ video gốc.

• Tùy slider: similarity ↔ naturalness (điều chỉnh strength của voice cloning/VC).

• Preview audio cho từng speaker, nút “Render full video”.

Ví dụ Gradio skeleton (pseudo-code Python — bạn có thể copy và mở rộng):

import gradio as gr
from pipeline import process_video  # implement theo pipeline

def run_pipeline(video_file, target_lang, similarity):
    out_path = process_video(video_file.name, target_lang, similarity=similarity)
    return out_path  # đường dẫn tới MP4 xuất

with gr.Blocks() as demo:
    gr.Markdown("# Auto Translate & Revoice Video (open-source)")
    with gr.Row():
        video_in = gr.File(label="Upload video")
        lang = gr.Dropdown(["en","vi","zh","fr"], label="Target language")
        sim = gr.Slider(0,1,value=0.8, label="Voice similarity")
    run_btn = gr.Button("Process")
    out_video = gr.Video()
    run_btn.click(run_pipeline, inputs=[video_in, lang, sim], outputs=out_video)

demo.launch()

6) Yêu cầu phần cứng & hiệu năng (gợi ý)

• GPU: cho voice conversion / TTS & vocoder: GPU >= 12GB VRAM (RTX 3080 / A5000). Với HiFi-GAN + RVC, 8–12GB có thể chạy model nhỏ; processing real-time phụ thuộc model.

• CPU / I/O: decode/encode video trên CPU nhanh.

• Storage: mẫu giọng/embedding và cache mel (SSD).

• Nếu muốn xử lý batch/scale, dùng server GPU + queue (RabbitMQ/Redis) và worker containers.

7) Chất lượng & đánh giá

• Kiểm tra subjective: A/B test với người thật (native speakers).

• Objective: WER (cho ASR), MOS (mean opinion score) cho TTS — có thể dùng MOSNet pretrained.

• Lưu logging của mỗi pipeline step để debug (timestamps, confidences).

8) Lộ trình triển khai (gợi ý)

MVP (Tuần 1–2)

• Tạo pipeline cơ bản: ffmpeg → Whisper ASR → MarianMT → Coqui TTS (1 generic voice) → HiFi-GAN → mux.

• Simple Gradio UI: upload + render.

Phase 2 (Tuần 2–4)

• Thêm diarization (pyannote) → multi-speaker splitting → cloning per speaker (RVC).

• Alignment tốt hơn (WhisperX) → time stretching & prosody.

• UI: edit text, preview per speaker, slider similarity.

Phase 3 (sau 1 tháng)

• Overlap handling (separation), voice styling (emotion), batch jobs, speed optimizations, dockerization & model caching, privacy features.

9) Lưu ý pháp lý & bản quyền

• Nhiều voice-cloning tech có vấn đề đạo đức / pháp lý: cần phép của chủ giọng nếu clone giọng người thật (đặc biệt giọng người nổi tiếng). Cần hiển thị cảnh báo và chức năng opt-in.

• Kiểm tra license của từng repo (Apache, MIT, GPL). Nếu dùng commercial voices/ASR, xem license.

10) Gợi ý repo & tìm bắt đầu

(Bạn có thể clone và thử kết hợp các repo: Whisper, whisperx, pyannote.audio, RVC / so-vits-svc, Coqui-TTS, HiFi-GAN, silero VAD, ffmpeg, gradio.)