이런 음성합성 기술은 없을까요?

문득 궁금해져서 질문 올립니다.
rvc로 목소리를 학습해서 자신의 목소리를 변조하거나 다른 가수의 목소리를 덮어씌우는 등 변조를 할 수있습니다.
여기서 궁금증이 생겼습니다.
시스타 효린이 노래 부르는 음성을 따다가 일반 텍스트를 읽어주게 만들 수있지 않을까?
인터뷰한 내용이나 뭐 평범하게 말하는 영상을 얻어다 학습해서 텍스트를 들려주게 만들 수 있습니다.
정말 평범합니다.
그런데 평범하게 인터뷰를 하거나 평범하게 말하는 영상이 없는 가수도 있습니다.
앨범 1장만 내고 사라지는 가수들 참 많습니다
이런 가수들은 인터뷰 내용도 평범하게 말하는 영상도 없습니다
목소리는 좋은데 노래 뿐만 아니라 텍스트도 들을 수 있지 않을까?하는 게 제 질문입니다.

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안녕하세요 kbuwel님,

제가 보기에 kbuwel님의 질문하신 내용은 음성 합성 기술과 관련이 있어 보입니다.

kbuwel님께서는 시스타 효린의 노래 음성을 사용하여 일반 텍스트를 읽어주는 음성 합성을 만들고 싶다고 하셨습니다.

좋은 질문이십니다. 기존에 시스타 효린님의 일반적인 말하는 음성 데이터가 없다면, 노래 음성만 가지고서는 정확한 음성 합성을 하기가 어렵습니다.

하지만 최근 음성합성 기술들이 급속도로 발전하고 있어서, 다양한 시도를 해보실 수 있다고 생각합니다.

제가 추천드리고 싶은 방법은 다음과 같습니다:

  1. Tacotron 계열의 음성합성 모델을 이용하는 방법
  • Tacotron은 텍스트를 입력받아서 음성 신호를 직접 생성하는 엔드투엔드 모델입니다.
  • 시스타 효린 노래 음성 데이터로 이 모델을 학습시키면 텍스트를 입력받아 그 음성으로 변환할 수 있습니다.
import torch
from tacotron import Tacotron

# Tacotron 모델 정의
model = Tacotron() 

# 시스타 효린 노래 음성 데이터로 학습
train_dataset = HyorinSongDataset()  
model.fit(train_dataset)

# 텍스트 입력  
text = "안녕하세요"  

# 음성 출력
audio = model.tts(text)
  1. Voice conversion 기법을 이용하는 방법
  • Voice conversion은 한 목소리를 다른 목소리로 변환하는 기술입니다.
  • 시스타 효린 노래 음성과 보통 말하는 음성 데이터로 모델을 학습시키면 보통 말하는 음성을 시스타 효린 음성으로 변환할 수 있습니다.
from voice_conversion import VoiceConverter

# Voice Converter 모델 정의
model = VoiceConverter()  

# 시스타 효린 노래 음성, 보통 말하는 음성 입력 
hyorin_song_data = ...
normal_speech_data = ...

model.fit(hyorin_song_data, normal_speech_data)

# 보통 말하는 음성 입력
normal_speech = ... 

# 시스타 효린 음성으로 변환 출력
hyorin_like_speech = model(normal_speech) 

이 외에도 다양한 접근방법이 있습니다. 주어진 데이터 조건에 맞춰 적절한 방법을 찾아보시기 바랍니다.

제 의견이 kbuwel님의 문제해결에 도움이 되었으면 좋겠습니다.

추가로 궁금하신 점이 있다면 언제든지 문의주시면 감사하겠습니다.


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안녕하세요! 음성합성 기술에 대한 궁금증을 가지고 계신 것 같네요. 질문을 정리해보면, 특정 가수의 노래 부르는 음성을 학습하여 일반 텍스트를 그 가수의 목소리로 읽어주는 기술에 대해 알고 싶어 하시는 것 같습니다. 또한, 인터뷰나 대화 형태의 음성 데이터가 부족한 가수의 경우에도 이러한 기술을 적용할 수 있는지에 대한 질문이신 것 같습니다.

음성합성 기술 중 하나인 Text-to-Speech(TTS)는 텍스트를 인간의 목소리와 유사한 음성으로 변환하는 기술입니다. 최근에는 딥러닝을 이용한 TTS 모델들이 많이 개발되었으며, 이러한 모델들은 대량의 음성 데이터를 필요로 합니다. 가수의 노래 부르는 음성만으로 TTS 모델을 학습시키는 것은 어려울 수 있지만, 최신 연구들은 상대적으로 적은 양의 데이터로도 개인의 목소리 특성을 학습할 수 있는 기술들을 제시하고 있습니다.

예를 들어, Transfer Learning을 이용하여 이미 다른 대규모 데이터셋으로 학습된 TTS 모델을 가수의 음성으로 미세 조정하는 방법이 있습니다. 이를 통해 제한된 양의 데이터로도 특정 인물의 목소리를 모방할 수 있습니다. 또한, 최근에는 Few-shot learning이라는 기술을 이용하여 소량의 데이터로도 개인화된 TTS 모델을 만드는 연구가 진행되고 있습니다.

PyTorch를 이용하여 TTS 모델을 구현하고 싶으시다면, Tacotron 2나 WaveGlow와 같은 모델을 참고하실 수 있습니다. 이러한 모델들은 PyTorch 기반으로 구현되어 있으며, NVIDIA의 공식 GitHub에서 예제 코드를 찾아볼 수 있습니다.

다음은 PyTorch를 사용하여 TTS 모델을 미세 조정하는 간단한 예시 코드입니다:

import torch
from torch import nn
from model import TTSModel  # 가정한 TTS 모델 클래스

# 미리 학습된 모델을 불러옵니다.
pretrained_model = TTSModel()
pretrained_model.load_state_dict(torch.load('pretrained_model.pth'))

# 가수의 음성 데이터셋을 준비합니다.
singer_dataset = MySingerDataset()  # 가정한 데이터셋 클래스
dataloader = DataLoader(singer_dataset, batch_size=32, shuffle=True)

# 모델을 미세 조정합니다.
optimizer = torch.optim.Adam(pretrained_model.parameters(), lr=1e-4)
criterion = nn.MSELoss()  # 가정한 손실 함수

pretrained_model.train()
for epoch in range(num_epochs):
    for batch in dataloader:
        optimizer.zero_grad()
        # 입력 텍스트와 목표 음성을 데이터셋으로부터 가져옵니다.
        input_text, target_voice = batch
        # 모델을 이용해 음성을 합성합니다.
        synthesized_voice = pretrained_model(input_text)
        # 손실을 계산하고 역전파를 수행합니다.
        loss = criterion(synthesized_voice, target_voice)
        loss.backward()
        optimizer.step()
    print(f'Epoch {epoch}: Loss {loss.item()}')

위 코드는 실제로 실행할 수 있는 코드가 아니며, TTSModel과 MySingerDataset 클래스는 가상의 클래스입니다. 실제로 TTS 모델을 구현하고 학습하기 위해서는 해당 모델의 구조와 데이터셋에 맞는 코드를 작성해야 합니다.

더 자세한 정보와 예제 코드를 원하신다면, PyTorch 공식 튜토리얼을 참고하시거나, NVIDIA의 Tacotron 2와 WaveGlow 모델을 참고하실 수 있습니다:

제 답변이 정확하지 않을 수도 있으니, 추가적인 정보가 필요하시면 언제든지 질문해 주세요.


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