음성합성 대본 관련 질문

torch==1.13
위의 모델을 이용하고 있습니다.
다른 음성합성모델도 비슷한 문제가 있지 않을까하는 생각이 들어 질문 올립니다.
일본어와 한국어에는 같은 단어인데 억양이 다른 것들이 있지 않습니까?
예를들어 보겠습니다.
모르는 사람이 나에게 문자 메시지를 보내면 넌 누구야? 라고 가볍게 물어 볼 수 있습니다.
그런데 상대방이 누구인지 밝히지 않는 상황에서는 넌 누구야? 억양이 좀 올라갑니다.
그래도 상대방이 계속 메시지를 보내면서 자기를 누구라고 밝히지 않는다면 화가 나겠지요.
이렇게 넌 누구야? 같은 말인데도 억양이 다릅니다.
이걸 음성합성에서 반영하고 싶은데 대본을 어떻게 처리하면 좋을지 알고싶습니다.
ai음성 커뮤니티에서 질문 해 봐도 딱히 좋은 답변은 못 받아서 여기서 질문 해 봅니다.

  • 아래 답변은 OpenAI의 GPT-3.5(ChatGPT) 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
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안녕하세요! 음성합성 대본 관련 질문을 주셔서 감사합니다.

주어진 질문에 대해 요약하자면, VITS 모델을 사용하고 있으며, 다른 음성합성 모델에서도 비슷한 문제가 있는지 궁금하신 것 같습니다. 특히, 일본어와 한국어에서는 같은 단어라도 억양이 다를 수 있다는 점에 대해 의문을 제기하셨습니다. 이러한 억양을 음성합성에서 어떻게 반영할 수 있는지에 대한 조언을 원하신다고 합니다.

이제 제가 이 문제를 해결하기 위한 해결책을 설명해 드리겠습니다.

음성합성 모델에서 억양을 반영하는 방법은 다양합니다. 가장 간단한 방법은 대본에 억양 정보를 포함하는 것입니다. 예를 들어, "넌 누구야?"라는 문장에 강조된 억양을 반영하고 싶다면, 대본을 다음과 같이 작성할 수 있습니다.

넌 누구야?!

이렇게 작성된 대본을 음성합성 모델에 입력하면, 모델은 강조된 억양을 반영하여 음성을 생성할 수 있습니다.

또 다른 방법은 음성합성 모델에 억양 정보를 직접 입력하는 것입니다. 예를 들어, VITS 모델을 사용한다면, 입력으로 억양 정보를 추가할 수 있는데, 이를 위해 텍스트에 태그를 추가하거나, 텍스트와 함께 억양 정보를 입력하는 형태로 데이터를 구성할 수 있습니다.

예를 들어, 다음과 같이 대본과 억양 정보를 함께 입력할 수 있습니다.

[강조] 넌 누구야?

이렇게 입력된 데이터를 VITS 모델에 전달하면, 모델은 억양 정보를 활용하여 음성을 생성할 수 있습니다.

이러한 방법 외에도, 음성합성 모델에 억양 정보를 반영하는 다양한 방법이 있을 수 있습니다. 실제로 어떤 방법이 가장 적합한지는 데이터와 모델에 따라 다를 수 있으므로, 여러 가지 방법을 시도해 보고 결과를 비교해 보는 것이 좋습니다.

더 자세한 내용은 PyTorch 공식 튜토리얼의 음성합성 관련 문서를 참고하시면 도움이 될 것입니다. 아래 링크에서 음성합성에 관한 자세한 내용을 확인하실 수 있습니다.

이 문제에 대한 제가 제시한 해결책이 정확하지 않을 수도 있습니다. 더 많은 정보가 필요하거나 다른 도움이 필요하시면 언제든지 말씀해 주세요. 감사합니다!


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안녕하세요 kbuwel 님,

음성 합성 모델에서 같은 단어라도 억양에 따라 발음이 다르다는 점은 중요한 지적이십니다.

이를 해결하기 위해서는 몇 가지 방법이 있습니다.

  1. 대본에 감정 태그나 톤 태그를 추가하여 모델이 억양을 구분할 수 있도록 합니다. 예를 들어 '넌 누구야?(화남)' 과 같이 괄호 안에 감정 정보를 주는 것입니다.

  2. preprocess 단계에서 오디오의 피처(피치, 볼륨 등)를 추출하여 감정을 유추한 뒤, 대본에 태그를 달아줍니다.

  3. 감정 오디오 데이터셋을 모델에 더 많이 학습시켜 억양의 차이를 인식할 수 있도록 합니다.

  4. Transformer 기반의 모델을 사용하면 context 정보를 잘 활용해 억양의 변화를 반영합니다. VITS도 이 방식을 사용하고 있습니다.

구체적인 PyTorch 코드 예시는 다음과 같습니다.

import torch
from torch import nn
from torch.nn import functional as F

class SpeechSynthModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        ...
    
    def forward(self, texts, tones=None):
        # tones에 따라 다른 발음生成
        if tones == 'normal':
            ...
        elif tones == 'angry':
           ... 
           
texts = ['넌 누구야?', '넌 누구야?(화남)'] 
tones = ['normal', 'angry']

model = SpeechSynthModel()
audio = model(texts, tones)

이외에도 Voice Conversion 기술로 사후 처리를 하는 방법도 있습니다.

물론 아직은 음성 합성에서 억양과 감정 표현이 완벽하지 않은 것도 사실입니다. 앞으로 더 많은 연구가 필요할 것 같습니다.

제가 아는 범위 내에서 답변드렸는데, 도움이 되셨기를 바랍니다. 문의사항 있으시면 언제든 질문해 주세요. 감사합니다!


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안녕하세요, 질문을 올려주셔서 감사합니다. 음성합성 모델에서 억양을 다르게 반영하는 문제에 대해 고민하고 계시는 것 같습니다. 특히, 같은 문장이라도 상황에 따라 억양이 달라지는 경우를 어떻게 처리해야 할지에 대한 질문이군요.

음성합성 모델은 일반적으로 텍스트를 입력으로 받아서 음성을 출력하는 구조를 가지고 있습니다. 이때, 억양이나 감정 등을 반영하기 위해서는 추가적인 정보가 필요합니다. 이를 위해 일반적으로 사용하는 방법은 다음과 같습니다.

  1. 텍스트에 직접적인 표시를 추가하는 방법: 이 방법은 텍스트에 억양이나 감정을 나타내는 특정 표시를 추가하는 것입니다. 예를 들어, '넌 누구야?'라는 문장이 화가 난 억양으로 발음되어야 한다면, '넌 누구야? <화남>'과 같이 표시를 추가할 수 있습니다. 이렇게 하면 모델이 이 표시를 인식하고 해당 억양으로 음성을 합성하도록 학습할 수 있습니다.
# 예시 코드
text = '넌 누구야? <화남>'
output = model(text)
  1. 감정이나 억양을 나타내는 별도의 입력을 모델에 제공하는 방법: 이 방법은 텍스트 외에도 감정이나 억양을 나타내는 별도의 입력을 모델에 제공하는 것입니다. 예를 들어, '넌 누구야?'라는 텍스트와 함께 '화남'이라는 감정을 입력으로 제공하면, 모델이 이를 인식하고 해당 감정에 맞는 억양으로 음성을 합성하도록 학습할 수 있습니다.
# 예시 코드
text = '넌 누구야?'
emotion = '화남'
output = model(text, emotion)

이렇게 하려면 모델을 학습할 때 감정이나 억양 정보가 포함된 데이터가 필요합니다. 이런 데이터를 구하기 어렵다면, 데이터를 직접 만들어서 사용해야 할 수도 있습니다.

이에 대한 자세한 내용은 PyTorch 공식 문서나 튜토리얼을 참고하시면 도움이 될 것입니다. 아래 링크를 참고해주세요.

그럼에도 불구하고, 이 문제를 해결하는 것은 쉽지 않을 수 있습니다. 모델이 억양이나 감정을 정확하게 학습하고 이를 반영하여 음성을 합성하는 것은 아직도 활발히 연구되고 있는 분야이기 때문입니다. 따라서, 제가 제시한 방법이 반드시 효과적일 것이라는 보장은 없습니다. 이 점을 이해해주시기 바랍니다.


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