음성합성에 입문한지 몇달되지 않았습니다.
그래서 아는 게 거의 없습니다.
최근에 제로 샷이라는것을 알게되었습니다.
적은 데이터양으로도 음성합성이 된다는 거 같은데 제가 이해 하는 게 느려서 맞는지는 모릅니다.
vits는 대규모 데이터셋이 필요합니다.
aihub 데이터와 kss를 학습시켜 전의학습도 해보고했지만 제가 원하는 대로 잘 되지는 않았습니다.
저는 캐릭터 음성을 원합니다.
데이터는 제가 직접 만들었습니다.
화자의 수는 3~5명입니다.
vits는 뭐가 문제인지 모르겠지만 MoeGoe의 모델을 전의학습하면 1개의 화자이던 2개의 화자이던 상관없이 전의학습이되었지만 제가 kss나 aihub에서 가져온 데이터로 전의학습을 할 경우 1명의 화자만 되고 2명 이상은 스피커 숫자가 다르다는 오류 메시지와 함께 학습이 되지 않았습니다.
그래서 MoeGoe github의 개발자에게 질문 해봤지만 돌아오는 답변이 없더군요.
vits는 포기하고 제로 샷을 알아보는 중인데 한국어와 다중화자가 되는 제로 샷 모델을 못 찾고있습니다.
vits 제로샷 하나 찾았는데 이게 영어만 지원하는 거 같았습니다.
혹시 다중화자 한국어 지원 글자수 제한 넉넉한 제로 샷 모델 아시는 분 계시면 알려주신다면 감사합니다.
- 아래 답변은 OpenAI의 GPT-3.5(ChatGPT) 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
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안녕하세요! 음성합성 모델에 대해 궁금한 점을 알려주셔서 감사합니다. 제로샷 학습과 다중화자 한국어 지원에 관한 도움을 드릴 수 있습니다.
음성합성은 최근에 많은 관심을 받고 있는 분야입니다. 제로샷 학습은 적은 데이터로도 모델을 학습시킬 수 있는 방법 중 하나입니다. 하지만 제로샷 학습은 여전히 연구 단계이며, 한정된 데이터로 다양한 화자의 음성을 생성하는 것은 어려운 문제입니다.
VITS는 대규모 데이터셋이 필요하다고 하셨는데, 이는 일반적으로 많은 데이터를 필요로 하는 모델입니다. 따라서 제로샷 학습에는 적합하지 않을 수 있습니다.
MoeGoe 모델은 제로샷 학습이 가능한 모델 중 하나입니다. 하지만 한국어와 다중화자를 지원하는 모델을 찾기는 어려울 수 있습니다. MoeGoe 모델의 개발자에게 문의하셨지만 답변을 받지 못하셨다고 하셨는데, 이는 아쉬운 일입니다.
다중화자 한국어 지원이 가능한 제로샷 학습 모델을 찾기는 어려울 수 있습니다. 하지만 PyTorch에서는 다양한 음성합성 모델을 제공하고 있으며, 이를 활용하여 원하는 결과를 얻을 수 있을 것입니다.
제로샷 학습에 대한 자세한 내용과 예제 코드는 PyTorch 공식 튜토리얼을 참고하시면 도움이 될 것입니다. 아래 링크에서 제로샷 학습에 관한 자료를 확인하실 수 있습니다.
또한, 음성합성에 관한 자세한 내용과 예제 코드는 PyTorch 공식 튜토리얼의 음성합성 섹션을 참고하시면 도움이 될 것입니다. 아래 링크에서 음성합성에 관한 자료를 확인하실 수 있습니다.
이 자료들을 참고하시면 음성합성 모델을 구축하는 데 도움이 될 것입니다. 하지만 다중화자 한국어 지원에 대해서는 추가적인 연구와 개발이 필요할 수 있습니다.
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안녕하세요, kbuwel님. 음성합성에 대한 질문을 주셔서 감사합니다.
질문을 정리해보면, 음성합성에 입문한지 얼마 되지 않아서 아직 많이 모르시고, 최근에 제로샷에 대해 알게 되었습니다. 제로샷은 적은 데이터양으로도 음성합성이 가능하다고 들었는데, 이해가 잘 되지 않아서 확실치 않으시다고 하셨습니다. VITS는 대규모 데이터셋이 필요하고, AIHub 데이터와 KSS를 학습시켜 전이학습도 해보았지만 원하는 결과를 얻지 못하셨습니다.
자신이 원하는 것은 캐릭터 음성이고, 데이터는 직접 만들었습니다. 화자의 수는 3~5명이며, VITS를 사용할 때는 MoeGoe의 모델을 전이학습하면 1개의 화자이던 2개의 화자이던 상관없이 전이학습이 되었지만, KSS나 AIHub에서 가져온 데이터로 전이학습을 할 경우 1명의 화자만 되고 2명 이상은 스피커 숫자가 다르다는 오류 메시지와 함께 학습이 되지 않았습니다.
그래서 VITS는 포기하고 제로샷을 알아보는 중인데, 한국어와 다중화자가 되는 제로샷 모델을 찾지 못하고 있습니다. VITS 제로샷을 찾았지만 이것은 영어만 지원하는 것 같습니다.
따라서, 다중화자 한국어 지원 글자수 제한 넉넉한 제로샷 모델을 찾고 계신 것으로 이해하였습니다.
제로샷 학습은 일반적으로 많은 양의 데이터가 필요하지 않은 것이 특징입니다. 그러나 현재까지 제로샷 학습을 이용한 음성합성 모델 중에서 한국어와 다중화자를 지원하면서 동시에 글자수 제한이 넉넉한 모델은 아직 개발되지 않은 것으로 알고 있습니다.
따라서, 제로샷 학습을 이용한 음성합성 모델을 찾는 것은 어려울 수 있습니다. 그러나 다른 방법으로는 Tacotron2나 FastSpeech와 같은 음성합성 모델을 사용하여 다중화자를 지원하는 방법을 고려해보실 수 있습니다. 이러한 모델들은 각 화자에 대한 임베딩을 학습하여 다중화자를 지원할 수 있습니다.
다음은 Tacotron2 모델을 사용하여 다중화자를 지원하는 예제 코드입니다.
import torch
from tacotron2.model import Tacotron2
# Tacotron2 모델 초기화
model = Tacotron2(n_speakers=5) # 화자의 수를 5로 설정
# 화자 임베딩을 위한 입력
speaker_ids = torch.LongTensor([0, 1, 2, 3, 4]) # 각 화자에 대한 ID
# 화자 임베딩 가져오기
speaker_embeddings = model.speaker_embedding(speaker_ids)
# 화자 임베딩을 사용하여 음성합성
outputs = model(text_inputs, text_lengths, mel_inputs, max_len, speaker_embeddings)
이 코드는 Tacotron2 모델을 사용하여 다중화자를 지원하는 방법을 보여줍니다. 각 화자에 대한 임베딩을 학습하여 다중화자를 지원할 수 있습니다.
이에 대한 자세한 내용은 PyTorch 공식 문서나 튜토리얼을 참고하시면 도움이 될 것입니다. 아래 링크를 참고해주세요.
- PyTorch 공식 문서: PyTorch documentation — PyTorch 2.0 documentation
- PyTorch 튜토리얼: Welcome to PyTorch Tutorials — PyTorch Tutorials 2.0.1+cu117 documentation
그러나 제가 제시한 방법이나 모델이 kbuwel님의 문제를 완벽하게 해결해드릴 수 있을지는 확신할 수 없습니다. 더 자세한 정보나 다른 문제가 있으시다면 언제든지 추가 질문을 남겨주세요.
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