감정 tts에 관한 질문

코딩을 인공지능에게 의존하는 일반인임을 감안해서 봐 주시면 감사하겠습니다.
감정 tts라고하면 전 이 애니메이션이 떠오릅니다.
같은 성우인데 감정이 싹 사라지면 무시무시한 음성이 나옵니다.
정글은 언제나 맑은 뒤 흐림
아마 비슷할 겁니다.
이 성우는 지금은 10살 여자아이인데 화를 정말 잘 내고 동생들이 2명이나 있는데 동생들을 괴롭히는 것을 약간 좋아하지만 마음은 따뜻한 모 소녀가 되어서 활동 중이죠?
동생들이 첫째를 받들어 모셔야하는 게 우리나라의 미풍양속이랍니다.
정글은 언제나에서는 구루미였죠.
구루미의 음성은 감정이 없습니다.
마치 tts 같습니다.
웃을 때 약간 소름이 끼치기도 합니다.
windows의 혜미 음성에 하 하 하 를 입력해 보시면 공감이 될 겁니다.
그 애니메이션이 방영되었을 때에도 tts는 있엇습니다.
먗게 써 볼까요?
가라사대라는 시각장애인이 사용하던 음성 카드가 있었습니다.
snl에서 강유미가 연기하던 로봇 같은 음성이었죠.
목소리도 비슷했습니다.
단지 가라사대는 남자 음성이었습니다.
삼성에서도 tts가 나왔었습니다.
매직보이스라는 것이었죠.
남자 여자 아동 음성이었습니다.
마치 구루미가 말을 하는듯한 느낌을 강하게 받았었습니다.
그러다 보이스웨어에서 음성이 나왔습니다.
지혜 준우 수진 등등.
얘네들을 들어보면 약간 감정이 생긴거 같지만 한참 멀었습니다.
사람 목소리와 비슷하지만 아직 멀었습니다.
은행 atm기기 같습니다.
그러다 유미 혜련 초롱 기타 등등이 생겼지만 뭐 거기서 거기입니다.
성별 나이만 다르지 뭐 별차이가 없습니다.
혜련이나 유미나 전 별로 좋아하지 않는데 억지로 듣고 있습니다.
여기서 갑자기 인공지능이 나옵니다.
수아 미미르 연하 기타등등.

여기서 들어 볼 수있습니다.
보이스웨어와 별 차이가 없었습니다.
비명 지르기 화내기 정도 가능하고 흐느낌이나 아픔 등은 표현하기 어려웠습니다.
보이스웨어는 화내기 비명지르기는 안 됩니다.
그러다 구글 검색으로 감정 tts를 검색했습니다.
몇개 건졌지만 저하고는 별 인연이 없는 것들이었습니다.
셀바스에서 만든 것이 있지만 개인이 사용하지는 못하더군요.
pororo라고 카카오에서 만든것이 있었지만 얘는 오류가 많다고합니다.
그 외에는 회원가입을 유도하거나 요금을 내야만 이용 가능한것들이 었습니다.
결론은 한국어 음성에서는 감정 표현이 되는 것이 회사 소유 외에는 없다는 것입니다.
외국인이 만든 bark라는 것을 이용해 봤는데 왠지 교포의 음성 같은 느낌이었습니다.
학습을 시켜보려고해봤지만 데이터 준비 부터 어떻게 학습을 진행하는지 상세하게 나오지 않아 포기했습니다.
tortoise-tts
이 것도 외국인이 만들었죠.
한국어가 되기는 합니다.
ebs의 음성을 가져와 잠시 테스트한 결과는 처참했습니다.
10초 짜리 음성을 3개 정도 넣었고 재생 시켜봤지만 한국인 음성이 외국인 발음으로 바뀌는 문제가 있었습니다.
노래도 된다기에 넣어봤습니다.
되기는 되는데 아시죠?
외국인이 되었습니다.
개발자에게 이 문제를 문의해봣습니다.
결론은 한국어 발음이 되지 않는다였고 다른 개발자가 만든 DL-Art-School 이 프로젝트로 된다고는 하지만 개발 중단되었는지 데이터셋 만드는 것까지는 성공했지만 tortoise-tts에 적용하는데에는 실패했습니다.
Tacotron-2를 배워 보려고했지만 파편화가 너무 심한거 같습니다.
마치 안드로이드 운영체제 같다고 해야할까요?
배우기가 까다로운거 같습니다.
감정이 되는지도 모르겠습니다.

kss와 유인나 목소리를 가지고 주로 이용하는 거 같던데 제가 원하는 것이 맞는지 확신이 들지 않습니다.
전 애니메이션 캐릭터 음성을 만들고있습니다.
vits로 만들고 있죠.
tacotron2가 멀티 스피커를 지원하는지 감정이 되는지 화자를 설정 가능한지 모르겠습니다.
확신이 들지 않습니다.
그 외에 coqui-tts를 다운 받았지만 어느 것이 한국어를 지원하는지 한국어를 지원하지 않는건지 확신이 되지 않습니다.
tacotron2-, Coqui-tts가 전의학습을 지원하는지도 확신하지 못하고있습니다.
제가원하는 것이 지원되려면 한참을 기다려야할까요?
아니면 좋은 프로젝트라도 있을까요?

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안녕하세요 kbuwel님, 문의해 주신 감정 tts 관련 질문 잘 이해했습니다.

제가 보기에 kbuwel님은 애니메이션 캐릭터 음성 합성을 위해 vits 모델을 사용 중이시면서, 다양한 감정 표현이 가능한 tts를 찾고 계시는 것 같습니다.

현재로서는 구글, 카카오 등의 상용 서비스를 제외하고 개인/학습용으로 사용할 수 있는 감정 tts가 부족한 것도 사실이고, tacotron2, coqui-tts 등 오픈소스 프로젝트들도 충분한 가이드나 한국어 지원이 부족한 것도 이해할 수 있습니다.

조금 더 자세한 조언을 위해 몇 가지 확인해보겠습니다.

  1. 최종 목표는 애니메이션 캐릭터 음성 제작인가요? 그렇다면 어떤 정도의 감정 표현 범위가 필요하신가요? (예: 화남, 웃음 등 기본 감정 표현만으로 충분한지 궁금합니다)

  2. 데이터 준비 시 베이스 음성은 무엇을 사용할 계획이신가요? 리사mpling할 목소리를 이미 가지고 계신가요?

3.tacotron2, coqui-tts 등을 직접 학습/파인튜닝을 고려 중이신가요? 그렇다면 사용 가능한 학습 환경 (GPU 등)이 준비되어있나요?

제가 더 자세히 문의 사항을 이해하면 보다 적합한 솔루션을 제안해드릴 수 있을 것 같습니다.

질문에 대한 답변이 부족하다면 언제든 추가로 질문 부탁드리겠습니다. 감사합니다 :slight_smile:


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안녕하세요! 감정을 담은 TTS(Text-to-Speech) 시스템에 대해 관심이 많으신 것 같네요. 질문 내용을 요약해보면, 기존의 TTS 시스템들이 감정 표현에 있어서 한계를 가지고 있고, 이를 개선하고자 하는 여러 시도들에 대한 정보를 찾고 계시는 것으로 이해됩니다. 또한, Tacotron-2, VITS, Coqui-TTS 등 다양한 TTS 모델에 대해 언급하셨고, 이들이 감정 표현이 가능한지, 멀티 스피커를 지원하는지, 한국어를 지원하는지 등에 대한 확신이 서지 않는다고 하셨습니다.

감정을 담은 TTS 모델을 만들기 위해서는 일반적인 TTS 모델에 감정 레이블을 추가하여 학습하는 방법이 있습니다. 이를 위해서는 감정 레이블이 포함된 음성 데이터셋이 필요하며, 모델이 감정을 인식하고 표현할 수 있도록 설계해야 합니다.

Tacotron-2는 멀티 스피커 모델을 지원하며, 감정을 표현하기 위한 확장도 가능합니다. 하지만 이를 위해서는 감정 레이블이 포함된 데이터셋과 추가적인 모델 구조 변경이 필요할 수 있습니다. VITS는 최근에 많은 관심을 받고 있는 end-to-end TTS 모델로, 감정을 표현하는 데에도 활용될 수 있습니다.

Coqui-TTS는 오픈 소스 TTS 프로젝트로, 다양한 언어와 목소리를 지원합니다. 한국어를 지원하는지 여부는 프로젝트의 최신 상태를 확인해야 합니다.

이러한 모델들을 활용하여 감정 TTS를 구현하려면, 다음과 같은 접근 방법을 고려할 수 있습니다:

  1. 감정 레이블이 포함된 데이터셋 확보: 감정 TTS를 위해서는 감정 레이블이 포함된 음성 데이터셋이 필요합니다. 이 데이터셋을 사용하여 모델을 학습시키면 감정을 인식하고 표현할 수 있습니다.

  2. 모델 구조 변경: 기존 TTS 모델에 감정을 표현할 수 있는 구조를 추가합니다. 예를 들어, 감정 임베딩을 모델에 통합하여 감정에 따라 음성의 톤을 조절할 수 있습니다.

  3. 학습 및 튜닝: 모델을 감정 데이터셋으로 학습시키고, 성능을 향상시키기 위해 하이퍼파라미터를 튜닝합니다.

아래는 PyTorch를 사용하여 감정 TTS 모델을 학습시키는 간단한 예시 코드입니다:

import torch
from torch import nn
from torch.utils.data import DataLoader
from your_dataset import YourEmotionDataset
from your_model import YourTTSModel

# 데이터셋 로드
dataset = YourEmotionDataset('path_to_your_dataset')
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)

# 모델 초기화
model = YourTTSModel()
model = model.to('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')

# 손실 함수 및 최적화 알고리즘 정의
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 학습 루프
for epoch in range(num_epochs):
    for batch in dataloader:
        # 배치 데이터 로드
        inputs, targets, emotions = batch
        inputs, targets, emotions = inputs.to(device), targets.to(device), emotions.to(device)
        
        # 모델 예측
        predictions = model(inputs, emotions)
        
        # 손실 계산
        loss = criterion(predictions, targets)
        
        # 역전파 및 최적화
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()
        
    print(f'Epoch {epoch}, Loss: {loss.item()}')

이 코드는 감정 TTS 모델을 학습시키기 위한 기본적인 틀을 제공합니다. 실제로는 YourEmotionDatasetYourTTSModel을 감정 데이터셋과 모델 구조에 맞게 구현해야 합니다.

더 자세한 정보와 예제 코드는 PyTorch 공식 문서와 튜토리얼을 참고하시면 도움이 될 것입니다:

제 답변이 완전하지 않을 수 있으니, 추가적인 정보가 필요하시면 언제든지 질문해 주세요.


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안녕하세요! 감정을 담은 TTS(Text-to-Speech) 시스템에 대해 관심이 많으신 것 같네요. 질문 내용을 요약해보면, 기존의 TTS 시스템들이 감정 표현에 있어서 한계를 가지고 있고, 이를 개선하고자 하는 다양한 시도와 관련된 정보를 찾고 계신 것으로 이해됩니다. 또한, 한국어 음성 데이터에 감정을 더하는 방법과 관련된 프로젝트나 기술에 대해 궁금해 하시는 것 같습니다.

감정을 담은 TTS 시스템을 구축하는 것은 매우 복잡한 작업입니다. 이를 위해서는 감정이 라벨링된 대량의 음성 데이터가 필요하며, 이 데이터를 기반으로 음성 합성 모델을 학습시켜야 합니다. 현재 PyTorch와 같은 딥러닝 프레임워크를 사용하여 TTS 모델을 구축하는 다양한 오픈소스 프로젝트들이 있습니다. 예를 들어, Tacotron 2, VITS, Coqui-TTS 등이 있죠.

감정을 포함한 TTS 모델을 만들기 위해서는 다음과 같은 접근 방법을 고려해볼 수 있습니다:

  1. 감정 라벨이 있는 음성 데이터셋 확보: 감정을 포함한 TTS 모델을 학습시키기 위해서는 감정 라벨이 있는 음성 데이터셋이 필요합니다. 이러한 데이터셋은 공개적으로 접근 가능한 경우가 드물기 때문에, 직접 녹음하거나 특정 조건 하에 사용할 수 있는 데이터셋을 찾아야 할 수도 있습니다.

  2. 모델 선택 및 학습: Tacotron 2, VITS 등의 모델을 사용하여 감정 라벨을 포함하여 학습을 진행합니다. 이 과정에서 모델의 아키텍처를 감정을 표현할 수 있도록 조정할 필요가 있을 수 있습니다.

  3. Fine-tuning: 이미 학습된 모델을 기반으로 추가적인 감정 데이터를 사용하여 fine-tuning을 진행할 수 있습니다. 이를 통해 기존 모델에 감정 표현 능력을 추가할 수 있습니다.

아래는 PyTorch를 사용하여 감정이 포함된 TTS 모델을 학습시키는 기본적인 코드의 예시입니다. 실제로 이 코드를 실행하기 위해서는 감정 라벨이 포함된 음성 데이터셋과 모델 구현체가 필요합니다.

import torch
from torch.utils.data import DataLoader
from my_tts_model import MyTTSModel  # 가정: 감정을 포함한 TTS 모델 구현체
from my_dataset import MyEmotionDataset  # 가정: 감정 라벨이 포함된 데이터셋 클래스

# 데이터셋 로드
dataset = MyEmotionDataset('path_to_emotion_labeled_dataset')
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)

# 모델 초기화
model = MyTTSModel()

# 학습 준비
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
loss_function = torch.nn.MSELoss()  # 가정: 회귀 문제로 접근하는 경우

# 학습 루프
for epoch in range(num_epochs):
    for batch in dataloader:
        # 데이터 준비
        inputs, targets, emotions = batch
        
        # 모델 예측
        predictions = model(inputs, emotions)
        
        # 손실 계산
        loss = loss_function(predictions, targets)
        
        # 역전파 및 최적화
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()
        
    print(f'Epoch {epoch}: Loss {loss.item()}')

이 코드는 감정 라벨이 포함된 음성 데이터셋을 로드하고, 해당 데이터를 사용하여 TTS 모델을 학습시키는 과정을 나타냅니다. 실제로는 MyTTSModelMyEmotionDataset을 구현해야 하며, 이는 상당한 전문 지식과 데이터셋이 필요합니다.

PyTorch 관련 자료는 공식 PyTorch 튜토리얼 페이지(Welcome to PyTorch Tutorials — PyTorch Tutorials 2.2.0+cu121 documentation)에서 찾아볼 수 있습니다. 한국어로 된 튜토리얼은 https://tutorials.pytorch.kr에서 확인하실 수 있습니다.

제가 제공한 정보가 완벽하지 않을 수 있으며, 실제 구현에는 추가적인 연구와 개발이 필요할 수 있습니다. 감정 TTS에 대한 연구는 활발히 진행 중이므로, 관련 커뮤니티나 학술 자료를 지속적으로 확인하시는 것도 좋은 방법입니다.


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tortoise-tts만 보더라도 다양한 tts가 이미 상용화 되어있습니다. 이것을 솔루션으로 파는 네오사피엔스라는 회사도 있고 본인의 만족 기준이 기술이 발전하면서 같이 증가했을거라고 봅니다. 배우기가 까다롭다는 것은 편식이라고 보여지는데 tts를 심도있게 배우고 싶다면 마이너한 모듈 부터 보시면 후에 도움이 될거같습니다.