음성합성 오버히팅일까요?

kbuwel · 4월 28, 2024, 10:27오후

vits로 kss를 학습중입니다.
약 3개월된거 같습니다.
여러 시도를해봤습니다.
배치 사이즈를 늘려도보고 학습속도를 높여도 봤습니다.
rtx3060 12gb의 한계인지 학습속도가 개선되지는 않았습니다.
그래픽카드 1개의 한계겠죠.
배치사이즈 36 이상으로 해봐야 별 의미가 없었습니다.
학습속도를 12E-5 이상으로 해 봤지만 nan만 계속 나왔습니다.
지금은 현타가 심하게 오네요.
그래픽카드를 하나 더 구매하자니 부담이 되고 비용을 내고 그래픽카드를 대여하자니 그것도 부담이 되고.
본론으로 들어갑시다.
시간을 절약하기위해 MoeGoe라는 중국 프로젝트를 전의학습했습니다.
수아, 미미르, 연화등이있는 모델이죠.
위에도 적었다시피 배치사이즈를 36으로했습니다.
소수만 하는 게임에서 사용할 음성입니다.
일단 사 발음이 좋지 않았습니다.
어떨때는 쟈 어떨때는 다로 들렸습니다.
학습을 할때마다 쟈와 다가 번갈아 들렸습니다.
숫자 4도 마찬가지였습니다.
쟈 또는 다로 들렸습니다.
다음으로 착륙할때 륙 발음입니다.
이륙할때 륙은 정확한 발음이었지만 착륙할때 륙은 왠지 어색하게 들렸습니다.
이륙과 착륙이라는 단어를 입력했습니다.
착륙할때 륙은 어린아이가 발음하는듯한 느낌을 심하게 받았습니다.
사십을 입력했는데 사육이라는 소리도 들렸습니다.
삼십 이십 오십은 발음이 정확합니다.
사만 들어가면 발음이 이상했습니다.
이 외에도 아마 발음이 부정확한것들이 있을거라고 생각합니다.
이게 배치사이즈 때문일까요?
아니면 뭐가 문제일까요?

bot · 4월 28, 2024, 10:54오후

아래 답변은 Anthropic의 Claude-3 Opus 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다.

안녕하세요, 음성 합성 모델을 학습하면서 어려움을 겪고 계신 것 같네요. 학습 데이터셋으로 KSS를 사용하고 계시고, VITS 모델을 학습 중이시며 약 3개월 정도 진행하셨다고 하셨습니다. 배치 크기와 학습 속도를 조정해 보셨지만 RTX 3060 12GB로는 성능 개선에 한계가 있었던 것 같습니다. 시간을 절약하기 위해 MoeGoe 프로젝트로 사전학습을 진행하셨는데, 결과적으로 일부 발음이 부정확하게 생성되는 문제가 있었습니다. 예를 들어 '사'가 '쟈'나 '다'로 들리는 문제, '사십'이 '사육'으로 들리는 문제 등이 있었습니다.

VITS 모델 학습 시 배치 크기나 학습률 같은 하이퍼파라미터가 발음 정확도에 영향을 줄 수 있습니다. 하지만 근본적으로는 학습에 사용된 데이터셋의 품질과 양이 가장 중요한 요소일 것 같습니다. KSS 데이터셋이 해당 발음을 포함하고 있는지, 전처리는 잘 되었는지 등을 확인해 볼 필요가 있습니다. 추가로 사전학습 모델이 한국어 음성에 최적화되지 않았을 수도 있겠네요.

개선 방안으로는 우선 현재 데이터셋을 면밀히 분석하고 부족한 부분이 있다면 추가 데이터를 수집하는 것이 좋겠습니다. 더불어 data augmentation 기법을 활용하면 데이터 양을 늘릴 수 있습니다. 한국어 음성에 특화된 사전학습 모델을 찾아보는 것도 도움될 것 같네요. VITS 모델의 구조를 한국어 음성 도메인에 맞게 일부 수정해보는 것도 시도해볼 만합니다.

마지막으로 현재 단일 GPU로 학습하는데 한계가 있다면, 분산 학습을 고려해보시는 게 어떨까요? PyTorch에서는 DistributedDataParallel을 통해 분산 학습을 지원합니다. 관련 튜토리얼은 아래 링크에서 확인하실 수 있습니다.

해당 튜토리얼에서는 분산 데이터 병렬 처리를 위한 준비 과정과 실제 코드 예제를 step-by-step으로 설명하고 있습니다.

혹시 제안 드린 내용으로 개선이 되지 않거나 추가 질문이 있다면 언제든 답글 남겨 주세요. 제가 놓친 부분이 있거나 잘못 설명한 점이 있을 수 있습니다. 함께 고민하고 해결책을 찾아가봅시다!

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bot · 4월 28, 2024, 11:17오후

아래 답변은 Google의 Gemini Pro 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다.

말씀하신 증상을 보면 여러분께서 학습하시는 모델의 성능이 기대하시는 만큼 올라가지 않는 것 같아 안타깝습니다. 문제를 해결해 드리기 위해서는 몇 가지 질문을 더 드려야 하겠습니다.

학습 데이터: 학습에 사용하시는 데이터셋의 크기와 샘플의 품질은 어떻습니까?
학습 하이퍼파라미터: 배치 크기와 학습률 외에도 다른 학습 하이퍼파라미터(예: 옵티마이저, 학습률 스케줄)는 어떻게 설정하셨습니까?
모델 아키텍처: 학습에 사용하시는 모델의 아키텍처는 무엇입니까? 커스텀 모델을 사용하시나요, 아니면 사전 훈련된 모델을 미세 조정하시나요?
학습 환경: 학습에 사용하시는 하드웨어와 소프트웨어 환경은 무엇입니까?

이러한 정보가 있으면 문제를 보다 정확하게 진단하고 해결책을 제시할 수 있습니다.

또한, 다음 자료도 참고하시기 바랍니다.

제공하신 정보가 부족하여 정확한 해결책을 제시하기 어렵다는 점 양해 부탁드립니다.

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bot · 4월 29, 2024, 12:01오전

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

안녕하세요! 음성합성 프로젝트에 어려움을 겪고 계신 것 같아 마음이 무겁네요. VITS 모델을 사용하여 KSS 데이터셋으로 학습을 진행하시는 과정에서 발생한 오버히팅 여부와 발음 문제에 대해 질문하신 것으로 이해했습니다. 또한, 학습 속도와 관련하여 하드웨어의 한계를 느끼고 계시며, 배치 사이즈와 학습률(learning rate) 조정을 통해 개선을 시도해보셨지만 원하는 결과를 얻지 못하셨다는 점도 파악했습니다.

먼저, 배치 사이즈나 학습률 조정만으로 발음 문제가 해결되지 않는 경우, 문제의 원인은 데이터의 특성이나 모델의 학습 과정에서 찾아볼 수 있습니다. 발음 문제는 특히 데이터의 다양성, 발음의 정확성, 모델의 학습 능력과 깊게 연관되어 있습니다. 오버히팅보다는 데이터의 표현력이나 모델의 학습 방식에 주목해야 할 수도 있습니다.

해결 방안

데이터의 질 점검: 학습 데이터에 '사', '착륙' 등의 발음이 충분히 포함되어 있는지, 그리고 그 발음들이 다양한 문맥에서 사용되었는지 확인해보세요. 데이터셋에 해당 발음의 다양성이 부족하다면, 해당 발음이 포함된 추가 데이터를 수집할 필요가 있습니다.
데이터 증강(Data Augmentation): 음성 데이터의 다양성을 인위적으로 늘려 모델이 더 다양한 발음을 학습할 수 있도록 합니다. 속도 변화, 노이즈 추가 등 다양한 방법을 시도해볼 수 있습니다.
학습 과정 모니터링: 학습 과정에서 발음 문제가 발생하는 특정 패턴이 있는지 확인해보세요. 예를 들어, 특정 에폭에서 모델의 성능이 갑자기 변하는지, 오버피팅이 발생하는지 등을 체크합니다.
하이퍼파라미터 조정: 배치 사이즈와 학습률 외에도, 모델의 다른 하이퍼파라미터(예: 학습률 감소 스케줄, 레이어의 수, 히든 유닛의 수 등)를 조정해볼 수 있습니다.
모델 구조 변경: VITS 외에 다른 음성 합성 모델을 실험해보는 것도 고려해볼 수 있습니다. 각 모델마다 장단점이 있으며, 특정 데이터셋에 더 적합한 모델이 있을 수 있습니다.

예제 코드

아래는 PyTorch를 사용한 데이터 증강 예시입니다. 실제 코드 적용 시에는 프로젝트의 요구사항에 맞게 조정해야 합니다.

# 예제 코드는 데이터 증강을 위한 간단한 구조입니다.
# 실제 적용 시에는 프로젝트에 맞게 수정이 필요합니다.

import torchaudio
from torchaudio.transforms import TimeStretch, FrequencyMasking, TimeMasking

# 데이터 로드 예시
waveform, sample_rate = torchaudio.load('path/to/your/audio/file.wav')

# 시간 축으로 늘리기
time_stretch = TimeStretch()
stretched_waveform = time_stretch(waveform)

# 빈도 마스킹
frequency_masking = FrequencyMasking(freq_mask_param=15)
masked_waveform_freq = frequency_masking(waveform)

# 시간 마스킹
time_masking = TimeMasking(time_mask_param=35)
masked_waveform_time = time_masking(waveform)

# 결과 저장 또는 처리

참고 자료

더 자세한 정보와 학습 자료는 PyTorch 공식 문서와 튜토리얼을 참고하시는 것이 좋습니다. 특히, 음성 데이터 처리와 관련된 내용을 찾아보시면 도움이 될 것입니다.

PyTorch 공식 튜토리얼: https://pytorch.org/tutorials
PyTorch 한국어 튜토리얼: https://tutorials.pytorch.kr

제가 제공한 해결 방안이나 코드가 프로젝트의 모든 문제를 해결하지 못할 수도 있음을 양해 부탁드립니다. 추가적인 정보가 필요하시거나, 더 구체적인 질문이 있으시면 언제든지 질문해주세요.

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bot · 4월 29, 2024, 12:06오전

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

안녕하세요! 음성합성 프로젝트에 어려움을 겪고 계신 것 같아 마음이 많이 답답하실 것 같습니다. 문제를 해결하는 데 도움이 되고자 최선을 다해보겠습니다.

문제를 요약해보면, VITS 모델을 사용하여 KSS 데이터셋으로 학습을 진행하고 계시며, 학습 과정에서 발음 문제가 발생하고 있다는 것입니다. 배치 사이즈와 학습률(learning rate) 조정을 통해 개선을 시도해보셨지만, 원하는 결과를 얻지 못하셨고, 특히 '사' 발음과 숫자 '4', 그리고 '착륙' 시의 '륙' 발음에서 문제가 발생하고 있다고 합니다.

이러한 문제는 여러 원인에 의해 발생할 수 있습니다. 배치 사이즈나 학습률 외에도 고려해야 할 요소들이 있습니다. 아래에서 몇 가지 가능한 해결책을 제안드리겠습니다.

1. 데이터 전처리 확인

발음 문제가 발생하는 특정 단어나 발음에 대한 데이터가 충분히 포함되어 있는지 확인해보세요. 데이터셋에 해당 발음의 예시가 충분하지 않거나 불균형할 경우, 모델이 해당 발음을 정확히 학습하지 못할 수 있습니다.
데이터의 품질도 중요합니다. 노이즈가 많거나 발음이 불명확한 오디오 데이터는 학습에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

2. 학습 파라미터 조정

학습률(learning rate)을 조정해보셨지만, nan 값이 나왔다고 합니다. 이는 학습률이 너무 높아서 발생할 수 있는 문제입니다. 학습률을 점진적으로 낮춰가며 실험해보세요.
또한, 학습률 스케줄러를 사용하여 학습 과정에서 학습률을 동적으로 조정하는 방법도 고려해볼 수 있습니다.

3. 모델 구조 및 손실 함수 검토

모델의 구조가 데이터셋의 특성과 잘 맞는지 검토해보세요. 필요하다면 모델 구조를 조정할 수도 있습니다.
손실 함수(loss function)가 학습 목표에 적합한지도 확인해보세요. 발음 정확도를 높이는 데 도움이 되는 손실 함수로 변경하는 것도 한 방법입니다.

4. 오버피팅 확인

오버피팅이 발생했을 수도 있습니다. 학습 과정에서 검증 데이터셋(validation set)의 성능을 모니터링하여 오버피팅 여부를 확인해보세요. 오버피팅이 의심된다면, 드롭아웃(dropout)이나 가중치 감쇠(weight decay) 같은 정규화 기법을 적용해볼 수 있습니다.

예시 코드: 학습률 스케줄러 사용

import torch
import torch.optim as optim

# 모델, 최적화기(optimizer) 설정
model = ...  # 모델 초기화
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-4)

# 학습률 스케줄러 설정
scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=30, gamma=0.1)

for epoch in range(num_epochs):
    # 학습 과정 ...
    scheduler.step()  # 매 에폭마다 스케줄러 업데이트

이 코드는 학습률을 점진적으로 감소시키는 방법을 보여줍니다. StepLR 스케줄러는 매 step_size 에폭마다 학습률을 gamma 비율로 감소시킵니다.

더 자세한 정보와 다양한 학습 자료는 PyTorch 공식 문서에서 찾아볼 수 있습니다:

PyTorch Tutorials: https://pytorch.org/tutorials
PyTorch 한국어 튜토리얼: https://tutorials.pytorch.kr

제 답변이 정확하지 않을 수도 있으니, 추가적인 정보가 필요하거나 다른 문제가 발생한다면 언제든지 질문해주세요. 음성합성 프로젝트가 성공적으로 진행되길 바랍니다!

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

kbuwel · 4월 29, 2024, 1:07오전

하드웨어사양은 위에 적혀있으니 넘어갑시다.
발음 문제를 짚어봅시다.
대본 텍스트를 가져왔습니다.
dataset/KO/3_3798.wav|비행기는 5분 후에 이륙할 예정입니다.
dataset/KO/3_3805.wav|우리 비행기는 10분 후에 이륙합니다.
dataset/KO/3_3806.wav|저희 비행기가 정시에 착륙하고 있습니다.
dataset/KO/3_3895.wav|호주의 내륙은 하나의 거대한 사막 지역이다.
dataset/KO/4_0876.wav|아시아 대륙
륙 발음은 대충 이 정도네요.
dataset/KO/1_0018.wav|114에 전화를 해서 번호를 알아보시지 그러세요?
dataset/KO/1_0001.wav|그녀의 사랑을 얻기 위해 애썼지만 헛수고였다.
dataset/KO/1_0009.wav|사흘 동안 심하게 몸살을 앓았어요.
dataset/KO/1_0011.wav|장사가 잘 안돼서 우울해.
dataset/KO/1_0020.wav|그는 절대 다른 사람의 의견을 받아들이지 않는다.
dataset/KO/1_0031.wav|오타를 발견하시는 분께 사례하겠습니다.
dataset/KO/1_0044.wav|저는 무력 사용을 반대합니다.
dataset/KO/1_0046.wav|저희 회사에 방문해 주셔서 감사드립니다.
이 외에도 사 발음은 많습니다.
총 데이터량은 16503개입니다.

아나콘다를 사용하며 파이토치버전은 1.3입니다.
cuda 11.7버전 사용하고있습니다.
cuddn도 설치되어있습니다.
cudnn-windows-x86_64-8.9.2.26_cuda11-archive
MoeGoe의 모델은 수아, 미미르, 연화, 아린, 유화등이 들어있는것을 사용했습니다.

모델 6번입니다.
MoeGoe의 모델로 다른 음성을 전의학습했을때 4발음에는 문제가 없었습니다.
제가 테스트 해봤습니다.
kss 음성만 전의학습하면 발음이 좀 이상합니다.
이유가 뭔지 잘 모르겠습니다.
config.json 내용입니다.
학습 파라미터 질문이있어서 이게 맞는지 잘 모르겠습니다.
{
"train": {
"log_interval": 200,
"eval_interval": 1000,
"seed": 1234,
"epochs": 50000,
"learning_rate": 12e-4,
"betas": [0.8, 0.99],
"eps": 1e-9,
"batch_size": 12,
"fp16_run": true,
"lr_decay": 0.999875,
"segment_size": 8192,
"init_lr_ratio": 1,
"warmup_epochs": 0,
"c_mel": 45,
"c_kl": 1.0
},
"data": {
"training_files":"filelists/ko_train_cleaned.txt",
"validation_files":"filelists/ko_train.txt",
"text_cleaners":["korean_cleaners"],
"max_wav_value": 32768.0,
"sampling_rate": 22050,
"filter_length": 1024,
"hop_length": 256,
"win_length": 1024,
"n_mel_channels": 80,
"mel_fmin": 0.0,
"mel_fmax": null,
"add_blank": true,
"n_speakers": 0,
"cleaned_text": true
},
"model": {
"inter_channels": 192,
"hidden_channels": 192,
"filter_channels": 768,
"n_heads": 2,
"n_layers": 6,
"kernel_size": 3,
"p_dropout": 0.1,
"resblock": "1",
"resblock_kernel_sizes": [3,7,11],
"resblock_dilation_sizes": [[1,3,5], [1,3,5], [1,3,5]],
"upsample_rates": [8,8,2,2],
"upsample_initial_channel": 512,
"upsample_kernel_sizes": [16,16,4,4],
"n_layers_q": 3,
"use_spectral_norm": false,
"gin_channels": 256
},
"speakers": ["kss"],
"symbols": ["_", ",", ".", "!", "?", "\u2026", "~", "\u3131", "\u3134", "\u3137", "\u3139", "\u3141", "\u3142", "\u3145", "\u3147", "\u3148", "\u314a", "\u314b", "\u314c", "\u314d", "\u314e", "\u3132", "\u3138", "\u3143", "\u3146", "\u3149", "\u314f", "\u3153", "\u3157", "\u315c", "\u3161", "\u3163", "\u3150", "\u3154", " "]
}