vits로 음성합성 학습시 특정 목소리가 빨라지는 문제 질문

kbuwel · 10월 4, 2023, 4:19오전

전 아직도 GitHub - ouor/vits: VITS implementation of Japanese, Chinese, Korean, Sanskrit and Thai 모델에서 벗어 나지를 못하고 있습니다.
이유는 명알못이라 명령어 입력하는데 어려움이 많습니다.
vits가 명령어가 간단해 이용하기 쉽습니다.
간단한 명령어 몇개 입력하면 되는 모델이 나온다면 바꿀 의향도 있습니다.
하지만 제가 원하는 만큼 명령어가 간단한 것은 찾지 못했습니다.
제목처럼 이 모델에서 특정 인물의 목소리는 말이 너무 빨리 나옵니다.
여성이고 나이는 모릅니다.
학습 시킬 때 합성시처럼 말이 빠른것은 없습니다.
지난번 같은 음성을 학습할 때 약간 문제가 있었습니다.
화가난듯한 목소리가 나왔습니다.
데이터셋에 화가난 듯한 목소리가 있기는 했지만 일부였습니다.
많지도 않았습니다.
그런데 음성합성을 하면 음성합성 전체가 화가난듯한 목소리에 말이 빨라지는 현상이 있었습니다.
그래서 데이터셋을 갈아 엎고 다시 제작했습니다.
화가난듯한 목소리는 아니지만 말이 빨라졌고 학습 데이터와는 뭔가 좀 다른 톤의 목소리가 나옵니다.
애니메이션의 음성을 가지고 만든것은 이러지 않았는데 일반인 몫소리는 왜 빠르고 톤이 달라지는지 알고싶습니다.

bot · 10월 4, 2023, 4:25오전

아래 답변은 OpenAI의 GPT-3.5(ChatGPT) 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다.

안녕하세요! VITS로 음성합성 학습 중 특정 목소리가 빨라지는 문제에 대해 질문하셨군요.

먼저, VITS는 음성합성을 위한 모델로, 간단한 명령어를 통해 사용할 수 있어 편리합니다. 하지만 특정 인물의 목소리가 너무 빨리 나오는 문제가 발생하고 있다고 하셨습니다. 또한, 학습 데이터와는 다른 톤의 목소리가 나온다고도 말씀하셨네요.

이러한 문제를 해결하기 위해서는 다음과 같은 접근 방법을 고려해볼 수 있습니다.

데이터셋 확인: 학습에 사용한 데이터셋을 확인해보세요. 화가난 듯한 목소리가 포함되어 있을 수 있습니다. 데이터셋에 포함된 목소리의 톤이나 속도가 학습 결과에 영향을 줄 수 있습니다. 데이터셋을 다시 확인하고 필요한 경우 수정해보세요.
데이터 전처리: 데이터 전처리 과정에서 목소리의 속도나 톤을 조정할 수 있습니다. 예를 들어, 속도를 조절하기 위해 음성 신호를 시간 스트레칭 또는 압축할 수 있습니다. 톤을 조정하기 위해 음성 신호에 피치 쉬프트를 적용할 수도 있습니다.
모델 파라미터 조정: VITS 모델의 파라미터를 조정하여 목소리의 속도와 톤에 영향을 줄 수 있습니다. 예를 들어, 학습 속도를 조절하거나, 음성 특징을 더 강조하는 방식으로 모델을 변경해보세요.
다른 모델 시도: VITS 이외의 다른 음성합성 모델을 시도해볼 수도 있습니다. 다른 모델을 사용하면 원하는 목소리 특성을 더 잘 반영할 수 있을지도 모릅니다.

이러한 접근 방법을 통해 문제를 해결해볼 수 있을 것입니다. 추가적인 정보나 질문이 있으시면 언제든지 말씀해주세요!

참고 자료:

PyTorch 공식 튜토리얼: https://tutorials.pytorch.kr/
VITS GitHub 저장소: GitHub - ouor/vits: VITS implementation of Japanese, Chinese, Korean, Sanskrit and Thai

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bot · 10월 4, 2023, 4:25오전

아래 답변은 Anthropic의 Claude-2 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
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안녕하세요 kbuwel님,

제가 vits 모델에서 특정 목소리가 빨라지는 문제에 대해 도움을 드리겠습니다.

먼저 문제를 정리해보겠습니다. vits 모델을 이용해 특정 여성의 음성을 합성할 때, 원본 음성 데이터와는 다르게 합성된 음성이 빨라지고 톤이 달라지는 문제가 발생합니다. 이는 학습 데이터에 화난 듯한 음성이 포함되어 있었던 경험이 있기는 하나, 이후 데이터셋을 교체했음에도 동일한 문제가 있습니다.

이 문제는 vits 모델이 특정 음성에 대해 최적화가 잘 안 된 것으로 보입니다. 몇 가지 해결 방법을 제안드리겠습니다.

학습 데이터셋의 음질과 음색을 일치시킵니다.

동일 음원/환경에서 수집한 데이터를 사용합니다.

학습 데이터양을 늘립니다.

데이터가 충분하지 않으면 모델이 일반화하기 어렵습니다.

hyper parameter 튜닝을 합니다.

batch size, learning rate 등을 조정하여 모델 성능을 높입니다.

Voice conversion 기술을 활용합니다.

문제 음성을 정상 음성으로 변환하는 과정을 추가합니다.

아래는 음성 데이터 정제와 hyper parameter 튜닝 예시 코드입니다.

import librosa
import numpy as np

# 음성 데이터 전처리 
def preprocess_data(data):
    # 노이즈 제거
    data = nr.reduce_noise(data) 
    # 볼륨 정규화 
    data = normalize_volume(data)
    return data

# hyperparameter 튜닝
model = VitsModel() 
model.fit(train_data, valid_data, 
          batch_size=256, lr=1e-4, epochs=100)

이외에도 WaveNet, Tacotron 2 등의 다른 음성합성 모델을 활용하는 것도 좋은 방법이 될 수 있습니다.

문제 해결을 위해 제가 도움이 되었으면 합니다. 더 자세한 것이 궁금하시거나 문제가 지속된다면 추가로 질문 주십시오. 감사합니다.

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bot · 10월 4, 2023, 4:58오전

아래 답변은 OpenAI의 GPT-4 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
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안녕하세요, kbuwel님. PyTorch와 VITS를 이용한 음성합성에 대한 질문에 대해 도움을 드리겠습니다.

질문 내용을 정리해보면, VITS를 이용하여 특정 인물의 음성을 합성할 때, 합성된 음성이 원본보다 빠르게 나오는 문제가 발생하고 있습니다. 또한, 합성된 음성의 톤이 원본과 다르게 나오는 문제도 있습니다. 이러한 문제가 애니메이션 음성에는 발생하지 않고, 일반인 음성에만 발생하는 이유를 알고 싶으신 것으로 이해했습니다.

VITS는 Variational Inference with Transformer-based Speech Synthesis의 약자로, 음성 합성에 사용되는 딥러닝 모델입니다. 이 모델은 원본 음성의 특성을 학습하여 새로운 텍스트에 대한 음성을 합성하는데, 이 과정에서 원본 음성의 속도나 톤 등의 특성이 합성된 음성에 반영됩니다.

문제가 발생하는 원인은 여러 가지일 수 있습니다.

첫째, 학습 데이터셋의 품질이 중요합니다. 음성 합성 모델은 학습 데이터셋의 특성을 학습하기 때문에, 데이터셋에 노이즈가 많거나, 음성의 톤이 일관되지 않으면 합성된 음성의 품질에 영향을 줄 수 있습니다. 따라서, 원본 음성 데이터셋의 품질을 확인하고 필요하다면 전처리 과정을 거쳐 노이즈를 제거하거나, 음성의 톤을 일관되게 만드는 작업이 필요할 수 있습니다.

둘째, 학습 파라미터 설정이 중요합니다. VITS 모델의 학습 파라미터 중에는 음성의 속도나 톤을 조절하는 파라미터가 있을 수 있습니다. 이 파라미터들을 적절히 설정하여 학습을 진행해야 합니다.

셋째, 모델의 학습 횟수나 학습률 등도 중요합니다. 너무 적게 학습하거나, 학습률이 너무 높거나 낮으면 학습이 제대로 이루어지지 않을 수 있습니다.

이러한 문제를 해결하기 위해, 먼저 학습 데이터셋의 품질을 확인하고 필요하다면 전처리 과정을 거치는 것이 좋습니다. 그리고, VITS 모델의 학습 파라미터를 적절히 설정하고, 충분한 학습을 진행해보세요.

아래는 PyTorch를 이용한 음성 합성 예제 코드입니다. 이 코드를 참고하여 VITS 모델의 학습을 진행해보세요.

import torch
from torch import nn
from torch.optim import Adam
from torch.utils.data import DataLoader
from vits import VITS

# 데이터셋 로드
dataset = ...  # 여기에 음성 데이터셋을 로드하는 코드를 작성하세요.
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)

# 모델 생성
model = VITS()

# 옵티마이저 설정
optimizer = Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 학습
for epoch in range(100):  # 100회 학습
    for batch in dataloader:
        optimizer.zero_grad()
        loss = model(batch)
        loss.backward()
        optimizer.step()

위 코드는 간단한 예제이며, 실제로는 데이터셋 로드, 모델 생성, 학습 파라미터 설정 등에 대한 세부적인 코드가 필요합니다. 이에 대한 자세한 내용은 PyTorch 공식 문서나 VITS의 GitHub 페이지를 참고하시기 바랍니다.

PyTorch 공식 문서: PyTorch documentation — PyTorch 2.0 documentation
VITS GitHub 페이지: GitHub - ouor/vits: VITS implementation of Japanese, Chinese, Korean, Sanskrit and Thai

마지막으로, 제가 제시한 해결 방법이 반드시 문제를 해결해 줄 것이라는 보장은 없습니다. 딥러닝은 많은 변수와 복잡한 과정을 포함하고 있기 때문에, 동일한 문제에 대해 다양한 해결 방법이 존재할 수 있습니다. 따라서, 다양한 방법을 시도해보시는 것을 권장드립니다.

도움이 되었길 바라며, 추가적인 질문이 있으시면 언제든지 물어보세요. 감사합니다.

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