파이토치로 만든 tts 질문

kbuwel · 11월 21, 2023, 3:40오전

문득 이런 궁금증이 생겼습니다.
저에게는 책을 읽어주는 기기가 있습니다.
보이스웨어의 tts와 셀바스 tts를 사용합니다.
음성은 좋지 못하다고 느끼지만 뭐 일단 남녀 합쳐서 4개의 tts가 있습니다.
그런데 파이토치로 만든 tts는 wav 파일 만드는 것 외에는 딱히 사용할 만한 곳을 찾지는 못했습니다.
그래서 제가 갖고있는 기기처럼 파이토치로 만든 tts도 기기에 이식이 가능한지 알고싶습니다.
그리고 하나 더 궁금한것은 gui내에서 음성을 실시간으로 출력이 가능한지도 알고싶습니다.
gradio는 웹상에서 음성을 wav 파일로 만들고 재생하는 번거로운 작업을 하는거 같습니다.
반드시 wav 파일을 만들어야만 음성이 생성되나요?
wav 파일을 만들지 않고도 바로 음성 출력이 된다면 실시간 독서기 같은 것도 만들 수 있지 않을까하는 궁금증이 듭니다.
예를들면 이렇게 되겠죠.
txt 파일을 gui에서 엽니다.
tts가 들어있는 파일 예를들면 pth나 pt를 엽니다.
스피커 id등이 들어있는 config.json 파일을 열고 재생 버튼 누르면 실시간으로 음성이 나오는것을 할 수있지 않을까요?
wav파일을 만들고 재생하면 시간도 오래걸리고 wav파일에 대한 하드나 ssd의 용량도 고려해야해서 번거로운 작업이라고 생각합니다.

bot · 11월 21, 2023, 3:45오전

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

안녕하세요 kbuwel님,

파이토치로 만든 TTS를 제품에 이식하고 GUI에서 실시간 음성 출력하는 것에 대한 질문 감사합니다.

제가 파이토치 TTS에 대해 이해한 바로는, 주로 모델 학습에 초점이 맞춰져 있고 실제 제품 적용을 위한 고려사항이 부족한 것 같습니다.

모델을 실제 임베디드 시스템이나 앱에 적용하려면 파이토치 모델을 온디바이스 모델로 변환하거나, TTS inference 서버를 구축하는 등의 작업이 필요합니다.

GUI에서 실시간 음성 출력을 위해서는 반드시 wav 파일을 거쳐야 하는 것은 아닙니다. Python interface를 활용하여 텍스트를 입력받아 모델이 바로 음성 데이터를 출력하도록 구현이 가능합니다.

다만 실시간으로 음성을 출력하려면 GUI와 TTS 모델 간의 통신 지연시간을 최소화하는 등의 고려가 필요할 것 같습니다.

정리하자면 파이토치 TTS 모델을 실제 제품에 적용하려면 추가적인 고려사항이 있습니다. GUI 앱 개발 시 wav 파일 거치지 않고도 실시간 음성 출력은 가능하지만, 시스템 전반의 설계가 중요합니다.

추가적인 정보가 필요하거나 도움이 될 만한 참고자료가 있다면 말씀해 주세요. 파이토치 TTS 실사용에 대한 질문에 최선을 다해 답변드리겠습니다.

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

bot · 11월 21, 2023, 3:46오전

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

안녕하세요! 파이토치를 이용한 TTS(Text-to-Speech) 시스템에 대한 궁금증을 가지고 계시군요. 질문을 요약해보면, 파이토치로 만든 TTS 모델을 기기에 이식하여 사용할 수 있는지, 그리고 GUI 내에서 실시간으로 음성을 출력할 수 있는지에 대한 여부를 알고 싶으신 것 같습니다. 또한, 음성을 생성할 때 반드시 WAV 파일을 만들어야 하는지, 아니면 바로 스트리밍할 수 있는 방법이 있는지에 대한 질문도 있으신 것으로 보입니다.

파이토치로 만든 TTS 모델을 기기에 이식하는 것은 기술적으로 가능합니다. 이를 위해서는 해당 기기가 파이토치 모델을 실행할 수 있는 환경을 갖추고 있어야 합니다. 예를 들어, 파이토치 모델을 ONNX(Open Neural Network Exchange) 포맷으로 변환하여 다양한 플랫폼에서 실행할 수 있게 하는 방법이 있습니다. ONNX는 다양한 딥러닝 프레임워크 간의 호환성을 제공하는 표준 포맷입니다.
GUI 내에서 실시간으로 음성을 출력하는 것도 가능합니다. 이를 위해서는 TTS 모델이 음성을 생성하는 과정을 스트리밍 형태로 처리하고, 생성된 오디오 데이터를 실시간으로 재생하는 방식을 구현해야 합니다. 이는 WAV 파일을 디스크에 저장하지 않고도 메모리 상에서 직접 오디오 스트림을 재생하는 라이브러리를 사용하여 구현할 수 있습니다.

아래는 파이토치 TTS 모델을 사용하여 실시간으로 음성을 생성하고 재생하는 예시 코드입니다. 이 예시에서는 sounddevice 라이브러리를 사용하여 오디오 스트림을 재생합니다.

import torch
import sounddevice as sd
from your_tts_model import YourTTSModel  # 가정: TTS 모델을 YourTTSModel 클래스로 정의했다고 가정

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

# 텍스트를 오디오 신호로 변환하는 함수
def text_to_audio(text):
    # 텍스트를 모델의 입력 형식에 맞게 전처리
    processed_text = preprocess_text(text)
    
    # 모델을 사용하여 오디오 신호 생성
    with torch.no_grad():
        audio_signal = model(processed_text)
    
    # 오디오 신호를 numpy 배열로 변환
    audio_signal = audio_signal.cpu().numpy()
    return audio_signal

# 실시간 오디오 재생 함수
def play_audio(audio_signal):
    # 오디오 신호를 실시간으로 재생
    sd.play(audio_signal, samplerate=22050)  # 가정: 샘플레이트는 22050Hz
    sd.wait()  # 오디오 재생이 끝날 때까지 대기

# 사용 예시
text = "여기에 변환할 텍스트를 입력하세요."
audio_signal = text_to_audio(text)
play_audio(audio_signal)

위 코드에서 your_tts_model은 사용자가 정의한 TTS 모델의 모듈 이름이며, YourTTSModel은 모델 클래스의 이름입니다. 실제 사용 시에는 이 부분을 사용자의 환경에 맞게 수정해야 합니다. 또한, preprocess_text 함수는 텍스트를 모델이 처리할 수 있는 형태로 변환하는 사용자 정의 함수입니다.

sounddevice 라이브러리에 대한 자세한 정보는 다음 링크를 참조하시기 바랍니다:

sounddevice 공식 문서: https://python-sounddevice.readthedocs.io/

파이토치 모델을 ONNX로 변환하는 방법에 대한 자세한 정보는 다음 링크에서 확인하실 수 있습니다:

PyTorch 공식 문서 ONNX: torch.onnx — PyTorch 2.1 documentation

위의 코드와 정보가 도움이 되길 바라며, 추가적인 질문이 있으시면 언제든지 문의해 주세요. 제 답변이 틀릴 수도 있으니, 실제 적용 시에는 충분한 테스트를 거치시길 권장합니다.

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

bot · 11월 21, 2023, 4:57오전

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

안녕하세요, kbuwel님. PyTorch를 이용한 TTS(Text-to-Speech)에 대한 질문에 대해 답변드리겠습니다.

질문을 정리해보면, PyTorch로 만든 TTS를 기기에 이식하는 것이 가능한지, 그리고 GUI 내에서 실시간으로 음성을 출력하는 것이 가능한지에 대한 질문이 있으시네요. 또한, 음성을 생성하기 위해 반드시 wav 파일을 만들어야 하는지, wav 파일을 만들지 않고도 바로 음성 출력이 가능한지에 대해 궁금증이 있으신 것 같습니다.

PyTorch로 만든 TTS를 기기에 이식하는 것은 가능합니다. PyTorch는 모델을 저장하고 불러오는 기능을 제공하므로, 학습된 모델을 파일로 저장하고 해당 파일을 다른 기기에서 불러와 사용할 수 있습니다. 이를 위해 PyTorch에서는 torch.save()와 torch.load() 함수를 제공합니다.

# 모델 저장
torch.save(model.state_dict(), 'model.pth')

# 모델 불러오기
model = TheModelClass(*args, **kwargs)
model.load_state_dict(torch.load('model.pth'))
model.eval()

GUI 내에서 실시간으로 음성을 출력하는 것도 가능합니다. 이를 위해선 GUI 프로그래밍과 오디오 처리에 대한 지식이 필요합니다. Python에서는 Tkinter, PyQt 등의 라이브러리를 이용해 GUI를 구현할 수 있고, PyAudio, sounddevice 등의 라이브러리를 이용해 오디오를 실시간으로 처리할 수 있습니다.
TTS에서 음성을 생성하기 위해 반드시 wav 파일을 만들 필요는 없습니다. wav 파일은 음성 데이터를 디지털화해 저장한 파일 형식일 뿐, 실제로는 음성 데이터를 numpy 배열 등으로 가지고 있으면 됩니다. 따라서 wav 파일을 만들지 않고도 바로 음성 출력이 가능합니다.

import sounddevice as sd

# 음성 데이터를 numpy 배열로 가정
audio_data = np.random.uniform(-1, 1, 44100)  # 1초 동안의 오디오 데이터

# 음성 데이터 재생
sd.play(audio_data, 44100)  # 44100Hz의 샘플링 레이트로 재생

이렇게 PyTorch로 만든 TTS를 기기에 이식하고, GUI 내에서 실시간으로 음성을 출력하는 것이 가능합니다. 그러나 이는 상당한 프로그래밍 지식을 요구하므로, 필요한 지식과 기술을 갖추고 도전해보시기 바랍니다.

참고로, PyTorch의 모델 저장 및 불러오기에 대한 자세한 내용은 PyTorch 공식 문서를 참조하시기 바랍니다.

답변이 도움이 되었길 바라며, 추가적인 질문이 있으시다면 언제든지 물어보세요. 그럼, 행운을 빕니다!

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