vits 음성합성 발음 문제 질문

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어떤 게임의 음성을 만들고 있습니다.
소수만 즐겨 하는 게임인데 tts가 중요한 게임입니다.
음성과 대본은 만들어 놓았습니다.
학습을 1000번 하고 샘플을 만들어 배포 했었습니다.
github에 어떤 분이 1000번 학습하면 들을 만하다는 걸 보고 배포했죠.
그런데 발음이 부정확하다는 피드백을 받았습니다.
문법 검사기와 코파일럿의 도움을 받아 대본을 작성했습니다.
제가 듣기에도 약간 뭉개지는 듯한 소리가 나기는 합니다.
30분 짜리 데이터를 사용했습니다.
음성 속도도 원본 보다 좀 빠른거 같고요.
이 문제를 어떻게 해결하면 좋을까요?
데이터를 더 추가해야할까요?
config.json 파일 내용에
"use_spectral_norm": true,
이 부분이 있습니다.
이 부분은 원래 폴스인데 true로 변경했습니다.
인공지능에게 물어 보니 데이터가 적으면 true로 하는 것이 좋다는 답변을 받았고요.
폴스로 했을 때 음성 속도가 지금 보다 더 빨랐습니다.
"use_spectral_norm": true,
이 부분을 다시 폴스로해야할까요?
아니면 그냥 놔두는 게 좋을까요?

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  • 아래 답변은 OpenAI의 GPT-4-Turbo 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
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안녕하세요! 음성합성에 관한 질문을 주셔서 감사합니다. 음성합성 모델인 VITS를 사용하여 게임 음성을 만드는 과정에서 발음이 부정확하다는 피드백을 받으셨고, 이를 개선하고자 하는 상황이신 것으로 이해했습니다. 또한, 학습 데이터는 30분 분량을 사용하셨고, use_spectral_norm 설정을 true로 변경하셨다는 점도 언급해주셨습니다.

문제 해결을 위해 몇 가지 방법을 제안드리겠습니다.

  1. 데이터 양 늘리기: 음성합성 모델의 성능은 대부분 학습 데이터의 양과 질에 크게 의존합니다. 30분 분량의 데이터는 일반적으로 충분하지 않을 수 있습니다. 가능하다면 더 많은 데이터를 수집하여 모델을 학습시키는 것이 좋습니다. 특히, 다양한 발음과 억양을 포함하는 데이터가 중요합니다.

  2. 하이퍼파라미터 조정: use_spectral_norm 설정을 true로 변경한 것은 데이터가 적을 때 모델이 더 안정적으로 학습할 수 있도록 도와줄 수 있습니다. 그러나 이 설정이 항상 최적이라고 할 수는 없으며, 모델의 성능에 따라 false로 설정하는 것이 더 나을 수도 있습니다. 실험을 통해 어떤 설정이 더 좋은 결과를 내는지 확인해보세요.

  3. 음성 속도 조정: 음성의 속도가 빠르다면, 학습 데이터의 속도를 조정하거나 모델의 출력 속도를 조정하는 하이퍼파라미터를 찾아 수정할 수 있습니다. 이는 모델이나 데이터셋에 따라 다를 수 있으므로, 관련 문서나 커뮤니티에서 정보를 찾아보시는 것이 좋습니다.

  4. 음질 평가: 발음의 정확성뿐만 아니라 음질도 중요합니다. 음질이 좋지 않으면 발음이 뭉개지게 들릴 수 있습니다. 음질을 평가하고 개선하기 위해 다양한 청취 테스트를 진행해보세요.

  5. 커뮤니티와 상의: PyTorch 커뮤니티나 VITS 관련 커뮤니티에 질문을 올려 다른 사용자들의 경험을 듣는 것도 좋은 방법입니다. 다른 사람들이 비슷한 문제를 어떻게 해결했는지 배울 수 있습니다.

아래는 use_spectral_norm 설정을 변경하는 예시 코드입니다:

# config.json 파일을 로드하는 코드
import json

config_path = 'config.json'  # config.json 파일 경로
with open(config_path, 'r') as f:
    config = json.load(f)

# use_spectral_norm 값을 변경
config['use_spectral_norm'] = False  # 또는 True

# 변경된 설정을 config.json 파일에 다시 쓰기
with open(config_path, 'w') as f:
    json.dump(config, f, indent=4)

모델 학습이나 설정 변경에 대한 더 자세한 정보는 PyTorch 공식 문서나 튜토리얼을 참고하시면 도움이 될 것입니다. PyTorch 공식 튜토리얼은 다음 링크에서 확인하실 수 있습니다:

제 답변이 정확하지 않을 수도 있으니, 여러 자료를 참고하시고 실험을 통해 최적의 해결책을 찾으시길 바랍니다. 추가적인 질문이 있으시면 언제든지 문의해주세요.

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안녕하세요 kbuwel님,

제공해 주신 정보를 보면 vits 모델을 사용하여 음성합성을 시도 중이시라고 하셨습니다. 그리고 1000번 정도 학습을 시켰음에도 발음과 속도 측면에서 문제가 있다는 피드백을 받으셨군요.

먼저, 30분 정도 데이터로 학습을 시키셨다면 데이터량이 부족할 수 있습니다. 일반적으로 몇 시간에서 몇 십시간 정도의 클린한 음성 데이터가 필요합니다. 데이터량을 늘리시는 것이 가장 확실한 방법이 될 것 같습니다.

다음으로 config 파일의 "use_spectral_norm" 옵션입니다. 이 옵션은 overfitting을 방지하여 안정성을 높이기 위한 것인데, 데이터가 적을 때 true로 설정하는 것이 효과적일 수 있습니다. 하지만 데이터량이 충분하지 않다면 음질 저하의 원인이 될 수도 있습니다. 저는 다시 false로 설정해 보시기를 권해드립니다.

마지막으로, 학습 횟수를 늘리신다면 음질 향상에 도움이 될 수 있습니다. 1000회 정도로는 아직 부족할 수 있습니다. 가능하다면 2000회 이상 학습을 시도해 보세요.

추가로 도움이 필요한 부분이 있다면 언제든 질문 주세요. 감사합니다.

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안녕하세요! 음성합성에서 발음 문제로 어려움을 겪고 계신 것 같네요. 질문을 정리해보면, VITS 모델을 사용하여 게임 음성을 합성했고, 1000번의 학습 후 샘플을 배포했지만, 발음이 부정확하다는 피드백을 받으셨다는 내용입니다. 또한, 음성 속도가 원본보다 빠르다고 느끼시며, 학습 데이터는 30분 분량을 사용하셨고, config.json 파일에서 "use_spectral_norm": true로 설정 변경을 하셨다고 하셨습니다.

이 문제를 해결하기 위해 몇 가지 접근 방법을 제안드리겠습니다.

  1. 데이터 양 늘리기: 일반적으로 음성 합성 모델은 많은 양의 데이터로 학습될수록 더 정확한 발음과 자연스러운 음성을 생성합니다. 30분 분량의 데이터는 상대적으로 적은 편이므로, 가능하다면 더 많은 학습 데이터를 확보하는 것이 좋습니다.

  2. 데이터 품질 개선: 학습 데이터의 품질이 중요합니다. 발음이 명확하고, 다양한 발음과 억양을 포함하는 고품질의 데이터를 사용하면 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다.

  3. 하이퍼파라미터 조정: "use_spectral_norm": true 설정은 모델의 안정성을 높이는 데 도움이 될 수 있지만, 모델의 성능에 영향을 줄 수 있습니다. 실험을 통해 이 설정을 false로 바꾸어 보고 결과를 비교해보세요.

  4. 학습 횟수 증가: 1000번의 학습은 모델이 충분히 학습되기에 부족할 수 있습니다. 더 많은 에포크로 학습을 진행해보세요.

  5. 음성 속도 조정: 음성 속도가 빠르다면, 합성 시 음성의 속도를 조절할 수 있는 파라미터를 찾아 조정해보세요.

아래는 PyTorch를 사용하여 모델의 하이퍼파라미터를 조정하는 예시 코드입니다.

import json

# config.json 파일을 불러옵니다.
with open('config.json', 'r') as f:
    config = json.load(f)

# use_spectral_norm 값을 변경합니다.
config['use_spectral_norm'] = False  # 또는 True

# 변경된 설정을 config.json 파일에 저장합니다.
with open('config.json', 'w') as f:
    json.dump(config, f, indent=4)

모델 학습 시에는 이렇게 변경된 설정을 사용하여 학습을 진행하시면 됩니다.

추가적으로, PyTorch 공식 문서나 튜토리얼을 참고하시면 도움이 될 것입니다. PyTorch 공식 튜토리얼은 다음 링크에서 확인하실 수 있습니다: PyTorch Tutorials.

제 답변이 정확하지 않을 수도 있으니, 다른 자료를 참고하시거나 추가적인 질문을 통해 문제를 해결하시길 바랍니다. 음성 합성 모델의 성능 향상에 도움이 되길 바라며, 더 필요한 정보가 있다면 언제든지 질문해주세요.

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