한국어 TTS 음성 생성을 위한 통사적 및 음향적 단서의 상호작용 활용

Core Concepts

한국어 TTS 음성 생성 시 통사적 및 음향적 단서를 통합적으로 활용하여 자연스러운 휴지 생성을 달성한다.

Abstract

본 연구는 한국어 TTS 음성 생성 시 발생하는 휴지 오류 문제를 해결하기 위해 통사적 및 음향적 단서를 활용하는 새로운 프레임워크를 제안한다.

통사적 단서 모델링:

문장 내 단어 간 관계를 나타내는 지역적 및 전역적 문맥 정보를 활용
1D 컨볼루션 필터, 하이웨이 네트워크, 양방향 LSTM으로 구성된 CBHL 모듈 사용
사전 훈련된 신경망 구문 분석기(NCP)를 통해 문장 구조 정보 추출

음향적 단서 모델링:

청자가 휴지 위치를 인지하는 데 활용되는 주요 음향 단서 학습
무감독 방식의 TP-GST(Target Predicted Global Style Token) 사용

통사적 및 음향적 단서의 상호작용:

두 가지 정보를 통합하여 TaKOtron2-Pro 모델 구현
학습 시 다중 손실 함수 활용(mel-spectrogram 재구성 손실, TP-GST 손실)
실험 결과, TaKOtron2-Pro 모델은 기존 모델 대비 긴 문장에서 유의미한 성능 향상을 보였으며, 특히 음성 인식 오류율(WER)이 크게 개선되었다. 이는 통사적 및 음향적 단서의 상호작용을 통해 자연스러운 휴지 생성이 가능함을 보여준다.

Stats

제안 모델의 긴 문장 합성 시 MOS 점수가 3.767로 기존 모델 대비 크게 향상되었다.
제안 모델의 긴 문장 합성 시 WER이 0.14689로 기존 모델 대비 크게 감소하였다.

Quotes

"청자는 발화 내 음향적 단서를 활용하여 의미를 파악한다. 따라서 음성 생성 시 청자가 사용하는 주요 운율적 단서를 고려해야 한다."
"통사적 정보만으로는 발화 내 휴지 위치를 정확히 예측하기 어렵다. 음향적 단서를 함께 활용해야 자연스러운 휴지 생성이 가능하다."

Key Insights Distilled From

Leveraging the Interplay Between Syntactic and Acoustic Cues for Optimizing Korean TTS Pause Formation

by Yejin Jeon,Y... at arxiv.org 04-04-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.02592.pdf

Deeper Inquiries

한국어 이외의 다른 언어에서도 제안 방법론이 효과적일 것인가?

본 연구에서 제안된 방법론은 특정 언어에 국한되지 않고 다른 언어에도 적용될 수 있는 가능성이 있습니다. 통사적 및 음향적 단서를 활용하여 휴지 생성을 최적화하는 이 방법론은 언어에 상관없이 문장의 의미 전달과 자연스러움을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다. 다만, 각 언어의 고유한 언어적 특성을 고려하여 모델을 조정해야 할 것입니다. 예를 들어, 언어 간 발음, 억양, 문법적 차이 등을 고려하여 모델을 조정하고 학습시키면 다른 언어에서도 유사한 성과를 얻을 수 있을 것으로 기대됩니다.

통사적 및 음향적 단서 이외에 휴지 생성에 영향을 미치는 다른 요인은 무엇이 있을까?

휴지 생성에 영향을 미치는 다른 요인으로는 문맥, 문장 구조, 문맥 외 정보 등이 있을 수 있습니다. 예를 들어, 대화의 흐름, 화자 간 관계, 감정 전달 등은 휴지 생성에 영향을 미칠 수 있습니다. 또한, 문장의 목적이나 상황에 따라 휴지의 위치와 길이가 달라질 수 있으며, 이러한 요인들을 고려하여 휴지 생성 모델을 보다 풍부하게 만들 수 있습니다.

본 연구에서 제안한 방법론이 실제 대화 상황에서의 음성 생성에도 적용될 수 있을까?

본 연구에서 제안한 방법론은 실제 대화 상황에서의 음성 생성에도 적용될 수 있습니다. 통사적 및 음향적 단서를 종합적으로 활용하여 휴지 생성을 최적화하는 이 방법론은 자연스러운 대화를 위해 중요한 역할을 할 수 있습니다. 대화에서의 휴지는 의미 전달과 대화의 흐름을 조절하는 중요한 요소이기 때문에 이러한 방법론을 적용하면 실제 대화 상황에서도 더 자연스러운 음성 생성이 가능할 것으로 기대됩니다.