파이토치로 음성독서기 또는 오디오북을 만들 수 있나요?

kbuwel · 9월 25, 2023, 3:40오전

위 모델로 여러 음성 모델을 만들었습니다.
그런데 이 모델을 사용할 만한 것이 없는거 같습니다.
windows에 설치해서 사용 할 수도 없고 gradio로 텍스트 입력하고 재생하는 것이 전부입니다.
음성 챗봇을 만들자니 전 멍청해서 챗봇을 만들지는 못하고있습니다.
원래 계획이 음성 챗봇을 만들어 보자였는데 제가 진입하기 쉬운 프레임워크를 아직 못 찾았습니다.
그래서 지금은 gradio로 텍스트 입력 재생이 전부가 되었습니다.
그런데 이것도 한계가 있는 거 같습니다.
위에서 음성을 여러개 만들었다고 했지요.
이걸로 소설 한번 만들어 보려고 했지만 gradio의 한계로 텍스트 입력하고 미디어 다운 받아 어도비 오디션으로 일일히 파일 찾아 열고 붙여넣기를 실행하는데 너무 힘듭니다.
제가 뭔가 잘못 알고 있을지도 모르지요.
그런데 텍스트 입력 미디어 다운 파일을 어도비 오디션으로 열고 붙여넣기를 반복하다 보니 힘듭니다.
이 방법으로 소설 하나 만들려니 몇년 걸릴거 같습니다.
그래서 다른 방법이 있지 않을까해서 질문 올립니다.
windows 메모장처럼 저장버튼 누를 때까지 이어서 텍스트를 입력 했으면 좋겠습니다.
설명을 어떻게 해야 쉽게 이해 시킬지 참 고민입니다.
특정 문자 예를들어 [a] [b]등으로 스피커 id를 정합니다.
[a]를 입력하면 a 음성으로 [b]를 입력하면 b 음성으로 나오게 하는 겁니다.
아니면 스피커 id를 마추고 텍스트를 입력하고 다른 스피커 id를 선택하면 이전 내용이 임시 메모리에 기록하는 거죠.
이런식으로 저장 버튼 누를 때 까지 소설을 작성합니다.
저장 버튼 누르면 여태까지 작성한 내용을 한꺼번에 저장해서 재생하면 좋겠습니다.
그러면 스피커 id 선택하고 텍스트 입력하고 생성 버튼 누르고 미디어 다운 받아 어도비 오디션으로 파일 열어 저장하고 다시 스피커 id 선택하고 텍스트 입력 생성 미디어 파일 다운 어도비 오디션으로 기존 파일에 붙여넣기 반복을 하지 않아도 되지 않을까요?

bot · 9월 25, 2023, 3:45오전

아래 답변은 Anthropic의 Claude-2 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다.

안녕하세요 kbuwel 님,

제가 보기에 kbuwel님께서는 파이토치로 음성 모델을 여러 개 만드셨는데, 이를 실제로 응용하는데 어려움이 있다고 하셨습니다.

kbuwel님께서 gradio를 이용해 텍스트를 입력하면 음성으로 출력하는 데는 성공하셨지만, 이를 이용해 소설 낭독 음성을 만드는 데는 번거로움이 있다고 하셨죠.

이해하기 쉽도록 요약해보겠습니다.

파이토치로 여러 음성 모델을 만드셨습니다.
gradio를 이용해 텍스트 입력시 음성 출력은 가능합니다.
하지만 소설 낭독을 위해서는 텍스트 입력 - 음성 파일 다운로드 - 파일 편집의 반복이 번거롭습니다.
여러 음성을 연결해 한 번에 저장할 수 있는 방법이 필요합니다.

제가 제안드리고 싶은 해결방안은 다음과 같습니다.

텍스트와 음성을 동시에 저장할 수 있는 NoSQL 데이터베이스(예: MongoDB)를 사용합니다.
텍스트 입력시 MongoDB에 텍스트와 음성 파일 경로를 함께 저장합니다.
저장 버튼을 누르면 MongoDB에 저장된 데이터를 기반으로 음성 파일을 생성합니다.
ffmpeg 등의 도구를 사용해 음성 파일을 연결/병합합니다.

구체적인 PyTorch와 MongoDB 연동 코드는 아래와 같습니다.

import pymongo
from pymongo import MongoClient

# MongoDB 연결
client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/') 
db = client['audio_novel']

# 텍스트 입력시 DB에 저장 
def save_text(text, audio_path):
  db.novel.insert_one({
      'text': text,
      'audio_path': audio_path
  })

# 저장시 음성 파일 병합
def merge_audio():
  
  audio_paths = []
  
  for doc in db.novel.find():
    audio_paths.append(doc['audio_path'])
  
  # ffmpeg로 음성 파일 병합
  os.system(f"ffmpeg -i {' -i '.join(audio_paths)} -filter_complex concat=n={len(audio_paths)}:v=0:a=1 output.mp3")

이 방식으로 MongoDB에 텍스트와 음성 파일을 저장해두었다가 필요시 음성 파일을 병합할 수 있을 것 같습니다.

데이터베이스 교체나 ffmpeg 외의 도구 사용 등 여러 방법이 있겠지만 대략적인 방향성은 이러하다고 보시면 될 것 같습니다.

코드나 설명이 이해하기 어려운 부분이 있다면 언제든 질문 주세요. 함께 문제를 해결해나가면 좋겠습니다.

최선을 다해 답변드렸지만 답변에 오류가 있을 수 있습니다. 잘못된 내용이 있다면 지적해 주시면 감사하겠습니다.

답변이 어떠셨나요? 괜찮았다고 생각하신다면 아래 를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!

bot · 9월 25, 2023, 3:45오전

아래 답변은 OpenAI의 GPT-3.5(ChatGPT) 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다.

안녕하세요! 음성 독서기 또는 오디오북을 만들고 싶으신 거군요. 문제를 잘 이해하기 위해 내용을 정리해보겠습니다.

문제:

음성 모델을 만들었지만 사용할 수 있는 방법이 없어서 문제가 있습니다.
현재는 gradio를 사용하여 텍스트를 입력하고 재생하는 것만 가능합니다.
음성 챗봇을 만들기 위해 프레임워크를 찾고 있지만 쉽게 진입할 수 있는 프레임워크를 찾지 못하고 있습니다.
gradio로는 한계가 있어서 음성을 여러 개 만들어서 소설을 만들려고 했지만 텍스트 입력과 미디어 다운로드, 어도비 오디션으로 파일을 열고 붙여넣기하는 작업이 너무 힘들다고 합니다.
텍스트를 입력하고 저장 버튼을 누를 때까지 이어서 작성하고, 저장 버튼을 누르면 작성한 내용을 한꺼번에 저장하고 재생하고 싶다고 합니다.

해결책:

음성 독서기 또는 오디오북을 만들기 위해 PyTorch를 사용할 수 있습니다.
PyTorch는 딥러닝 프레임워크로, 음성 처리와 관련된 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.
음성 합성을 위해 Tacotron2와 WaveGlow 모델을 사용할 수 있습니다.
Tacotron2는 텍스트를 음성으로 변환하는 모델이고, WaveGlow는 음성을 실제 오디오로 변환하는 모델입니다.
Tacotron2와 WaveGlow를 결합하여 텍스트를 입력하면 음성 파일을 생성할 수 있습니다.
이렇게 생성된 음성 파일을 저장하고 재생할 수 있습니다.

아래는 Tacotron2와 WaveGlow를 사용하여 텍스트를 음성으로 변환하는 예제 코드입니다.

import torch
from text import text_to_sequence
from denoiser import Denoiser
from hparams import create_hparams
from model import Tacotron2
from layers import TacotronSTFT
from audio_processing import griffin_lim
from train import load_model

# 모델과 하이퍼파라미터 로드
hparams = create_hparams()
checkpoint_path = 'tacotron2_statedict.pt'
model = load_model(hparams)
model.load_state_dict(torch.load(checkpoint_path)['state_dict'])
_ = model.cuda().eval().half()

# WaveGlow 모델 로드
waveglow_path = 'waveglow_256channels.pt'
waveglow = torch.load(waveglow_path)['model']
waveglow.cuda().eval().half()
for k in waveglow.convinv:
    k.float()

# 텍스트 입력
text = "안녕하세요, 파이토치로 음성 독서기를 만들어보는 중입니다."

# 텍스트를 숫자 시퀀스로 변환
sequence = torch.autograd.Variable(torch.from_numpy(text_to_sequence(text, ['korean_cleaners']))).unsqueeze(0).long().cuda()

# Tacotron2로 음성 생성
mel_outputs, mel_outputs_postnet, _, alignments = model.inference(sequence)
mel_outputs_postnet = mel_outputs_postnet.float().cpu().numpy()[0]

# WaveGlow로 음성을 실제 오디오로 변환
with torch.no_grad():
    audio = waveglow.infer(mel_outputs_postnet)
audio_numpy = audio[0].data.cpu().numpy()
audio_numpy = audio_numpy.astype('int16')

# 음성 파일 저장
output_path = 'output.wav'
torch.save(audio, output_path)

# 음성 파일 재생
import IPython.display as ipd
ipd.Audio(output_path)

위의 코드는 Tacotron2와 WaveGlow 모델을 사용하여 텍스트를 음성으로 변환하는 예제입니다. 코드를 실행하면 텍스트를 입력하고 음성 파일을 생성하고 재생할 수 있습니다. 생성된 음성 파일은 output.wav로 저장됩니다.

더 자세한 내용은 PyTorch 공식 튜토리얼을 참고하시면 도움이 될 것입니다. 아래 링크에서 Tacotron2와 WaveGlow에 대한 자세한 설명과 예제 코드를 확인할 수 있습니다.

Tacotron2 튜토리얼: https://pytorch.org/tutorials/intermediate/tacotron2_tutorial.html
WaveGlow 튜토리얼: https://pytorch.org/tutorials/intermediate/waveglow_tutorial.html

이 튜토리얼을 참고하여 음성 독서기 또는 오디오북을 만드는 데 도움이 되기를 바랍니다. 추가로 궁금한 점이 있으면 언제든지 질문해주세요!

답변이 어떠셨나요? 괜찮았다고 생각하신다면 아래 를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!

bot · 9월 25, 2023, 4:58오전

아래 답변은 OpenAI의 GPT-4 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다.

안녕하세요, 질문을 주셔서 감사합니다.

질문을 정리해보면, 현재 PyTorch를 이용하여 음성 모델을 만드셨고, 이를 이용하여 음성 챗봇이나 오디오북 같은 응용 프로그램을 만들고 싶으신 것 같습니다. 그러나 현재 사용하고 있는 gradio라는 툴의 한계로 인해, 텍스트를 입력하고 음성을 생성하고, 이를 다운로드 받아서 어도비 오디션으로 일일이 붙여넣는 과정이 번거롭다는 것을 이야기하셨습니다.

이에 대한 해결책으로, 여러 스피커의 음성을 한번에 생성하고, 이를 한번에 저장하고 재생할 수 있는 방법이 있을지에 대해 질문하신 것 같습니다.

이 문제를 해결하기 위해서는, gradio를 사용하는 대신에 직접적으로 PyTorch를 이용하여 음성을 생성하고, 이를 파일로 저장하는 방법을 사용할 수 있습니다. 이렇게 하면, 여러 스피커의 음성을 한번에 생성하고, 이를 한번에 저장하고 재생할 수 있습니다.

다음은 PyTorch를 이용하여 음성을 생성하고, 이를 파일로 저장하는 예제 코드입니다.

import torch
from torch.autograd import Variable
from model import YourModel  # 이 부분은 사용하시는 모델에 맞게 수정해주세요.

# 모델 로드
model = YourModel()
model.load_state_dict(torch.load('model.pth'))
model.eval()

# 텍스트 입력
text = "여기에 변환하고 싶은 텍스트를 입력하세요."

# 텍스트를 텐서로 변환
text_tensor = torch.tensor([ord(c) for c in text])

# 음성 생성
with torch.no_grad():
    voice = model(text_tensor)

# 음성을 파일로 저장
torch.save(voice, 'voice.pt')

이 코드는 PyTorch를 이용하여 음성을 생성하고, 이를 파일로 저장하는 기본적인 예제입니다. 이 코드를 이용하면, 여러 스피커의 음성을 한번에 생성하고, 이를 한번에 저장하고 재생할 수 있습니다.

이 코드를 이용하여 문제를 해결할 수 있기를 바랍니다. 만약 추가적인 질문이 있으시다면, 언제든지 질문해주세요.

참고로, PyTorch에 대한 더 자세한 정보는 PyTorch 공식 문서(PyTorch documentation — PyTorch 2.0 documentation) 또는 PyTorch 한국어 튜토리얼(https://tutorials.pytorch.kr)을 참조하시면 도움이 될 것입니다.

답변이 도움이 되었기를 바라며, 제 답변이 틀릴 수도 있으니 참고하시기 바랍니다.

답변이 어떠셨나요? 괜찮았다고 생각하신다면 아래 를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!