vits 음성합성 영어 문제 질문

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이 모델? 툴?로 음성합성 모델을 하나 만들었습니다.
한국어 음성인데 다음과 같은 문제가 있습니다.
hi. I'm tts. nice to meet you.
이런 문장을 입력했다고 가정합시다.
재생 시켜보면 하이 아이엠 tts 나이스 투 밋 유 뭐 이런 음성이 나와야하는 게 정상인데 h i i m t t s n i c e t o m e e t y o u.
한마디로 알파벳으로만 음성합성이 출력됩니다.
모델이 영어 발음을 학습하지 못한 결과라고 생각합니다.
이 문제 해결 방법은 어떤것이 있을까요?
LJSpeech-1.1와 같이 학습하면 해결이 가능할까요?
좋은 아이디어가 필요합니다.

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  • 아래 답변은 Anthropic의 Claude-2 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
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안녕하세요 kbuwel님, 제가 vits 음성합성 모델에 대한 질문을 잘 이해했다고 생각합니다.

문제는 한국어 음성 입력했을 때 알파벳으로만 음성이 출력되고 있다는 것 같습니다.

이는 모델이 영어 발음만 학습했기 때문인 것으로 보이며, 한국어 발음을 제대로 학습시키지 못한 게 원인이라고 생각합니다.

해결 방안으로는 다음과 같은 것들이 있습니다:

  1. LJSpeech 데이터셋과 같이 영어가 아닌 한국어 음성 데이터셋으로 pretrained 모델을 만들어서 fine-tuning 하는 방법

  2. 기존 모델에 한국어 발음 사전을 추가하여 학습시키는 방법

  3. WaveNet 같은 별도의 한국어 TTS 모델을 활용하는 방법

아래는 위 방법들에 대한 간단한 PyTorch 코드 예시입니다:

# 1. 한국어 데이터셋으로 pretrain
import torch
from vits import VitsForSpeechSynthesis

train_dataset = KoreanSpeechDataset() 
model = VitsForSpeechSynthesis()
model.train(train_dataset) 

# 2. 한국어 발음 사전 추가
pronunciation_dict = {"안녕": [1, 2, 3], "하세요": [4, 5, 6]}  
model.add_pronunciation(pronunciation_dict)
model.train()

# 3. WaveNet 모델 활용
import wavenet

wavenet_model = WaveNetForSpeechSynthesis.from_pretrained(
    "facebook/wavenet-vocoder"  
)
 _, audio = wavenet_model(text)

제 의견으로는 1번 방법이 가장 근본적인 해결책이 될 거라고 봅니다.

데이터에 기반한 모델이기 때문에 좋은 데이터가 필수입니다.

지속적으로 모델 성능을 개선해 나가시기를 바랍니다.

좋은 의견 주셔서 감사합니다. 더 자세한 도움이 필요하시면 언제든지 문의해주세요!

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반대로 생각하면 됩니다. 영어를 입력했는데 알파벳으로만 출력하는 문제입니다. 한글을 입력했는데 알파벳으로 읽어준다가 아니라요.

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안녕하세요! VITS 음성합성 모델을 사용하시면서 발생한 문제에 대해 질문해주셨군요. 문제를 정리해보면, 한국어 음성합성 모델을 만드셨는데 영어 문장을 입력했을 때, 예상했던 발음 대신 알파벳 단위로 발음이 나오는 현상이 발생하고 있습니다. 이는 모델이 영어 발음을 제대로 학습하지 못했을 가능성이 있습니다. LJSpeech-1.1 데이터셋을 사용하여 학습을 진행하면 문제가 해결될 수 있을지에 대한 조언을 구하고 계시네요.

이 문제를 해결하기 위해서는 몇 가지 접근 방법을 고려해볼 수 있습니다.

  1. 데이터셋 확인: 모델이 영어 발음을 제대로 학습하지 못했다면, 학습 데이터셋에 영어 발음 데이터가 충분히 포함되어 있는지 확인해야 합니다. 만약 한국어 음성 데이터만으로 학습을 진행했다면, 영어 발음을 학습할 기회가 없었을 것입니다. 따라서 영어 발음 데이터를 포함한 다국어 데이터셋으로 모델을 추가 학습시키는 것이 좋습니다.

  2. Transfer Learning: LJSpeech-1.1과 같은 영어 음성 데이터셋을 사용하여 모델을 미세 조정(fine-tuning)하는 방법을 고려할 수 있습니다. 이는 모델이 이미 어느 정도 학습된 상태에서 특정 언어의 발음을 더 잘 이해하도록 도와줄 수 있습니다.

  3. 모델 구조 확인: 모델이 다국어를 지원하는 구조로 설계되었는지 확인해야 합니다. 일부 모델은 특정 언어에 최적화되어 있어 다른 언어에 대한 지원이 부족할 수 있습니다. VITS 모델이 다양한 언어를 지원한다면, 영어 발음 학습을 위한 구조적인 조정이 필요하지 않을 수 있습니다.

  4. 학습 파라미터 조정: 학습 과정에서 영어 발음에 대한 가중치를 높이거나, 영어 발음에 특화된 학습 파라미터를 조정할 수 있습니다.

아래는 PyTorch를 사용하여 모델을 미세 조정하는 예시 코드입니다. 실제 코드는 사용하시는 데이터셋과 모델에 맞게 조정해야 합니다.

import torch
from torch.utils.data import DataLoader
from your_model import YourVITSModel
from your_dataset import YourDataset

# 모델과 데이터셋을 로드합니다.
model = YourVITSModel()
dataset = YourDataset('path_to_your_english_dataset')
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)

# 옵티마이저와 손실 함수를 설정합니다.
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-4)
criterion = torch.nn.MSELoss()

# 미세 조정을 위한 학습 루프
model.train()
for epoch in range(num_epochs):
    for batch in dataloader:
        optimizer.zero_grad()
        input, target = batch
        output = model(input)
        loss = criterion(output, target)
        loss.backward()
        optimizer.step()
    print(f'Epoch {epoch}: Loss {loss.item()}')

# 모델을 저장합니다.
torch.save(model.state_dict(), 'fine_tuned_model.pth')

위 코드는 기본적인 미세 조정 과정을 보여줍니다. 실제 사용하시는 모델과 데이터셋에 맞게 YourVITSModel과 YourDataset 클래스를 구현해야 하며, 손실 함수와 옵티마이저도 상황에 맞게 선택해야 합니다.

더 자세한 정보와 PyTorch 사용법에 대해서는 공식 PyTorch 튜토리얼을 참고하시면 도움이 될 것입니다.

제 답변이 정확하지 않을 수도 있으니, 다른 자료를 참고하시거나 추가적인 질문을 해주시면 더 도와드릴 수 있을 것 같습니다. 문제 해결에 조금이나마 도움이 되길 바랍니다.

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아마 text/symbols.py를 수정하지 않아 생기는 문제일 수도 있는 거 같아서 늦게라도 댓글답니다. 자신이 만들고 싶은 언어에만 주석을 풀어주시면 해결할 수 있을 것으로 보입니다.