TTS 음성의 운율 매개변수 조정을 통한 제어된 음성 생성

核心概念

TTS 음성의 운율 특성(피치, 지속시간, 에너지)을 사람의 음성과 더 유사하게 조정하여 자연스럽고 표현력 있는 합성 음성을 생성하는 것이 이 프로젝트의 핵심 목표이다.

要約

이 프로젝트는 TTS(Text-to-Speech) 음성의 운율 매개변수를 조정하여 제어된 음성 생성을 달성하는 것을 목표로 한다. 고급 음성 처리 기술을 활용하여 TTS 음성과 사람의 음성을 비교하여 피치, 지속시간, 에너지 차이를 파악하고, PyWorld와 Librosa를 사용하여 핵심 특징을 추출한다. 이를 바탕으로 사람의 음성 특성에 맞게 조정하고 합성 과정을 거쳐 자연스러운 운율을 가진 TTS 음성을 생성한다. 이를 통해 TTS 시스템의 자연스러움과 표현력을 향상시키는 것이 이 프로젝트의 목표이다.

주요 단계는 다음과 같다:

1. 특징 추출: 사람의 음성과 TTS 음성에서 피치, 에너지, 스펙트럼 포락선 등의 운율 특징을 추출한다.
2. 특징 비교: 사람의 음성과 TTS 음성의 운율 특징을 비교하여 차이점을 파악한다.
3. 특징 조정: TTS 음성의 피치, 지속시간, 에너지를 조정하여 사람의 음성과 더 유사하게 만든다.
4. 모델 학습: 사람의 음성과 조정된 TTS 음성의 유사도를 최대화하도록 모델을 학습시킨다.
5. 적용: 학습된 모델을 이용하여 새로운 TTS 음성을 처리하고 운율을 개선한다.

이 프로젝트의 결과는 피치, 지속시간, 에너지 측면에서 TTS 음성이 사람의 음성과 더 유사해졌음을 보여준다. 청취 테스트에서도 조정된 TTS 음성의 자연스러움이 크게 향상된 것으로 나타났다. 이를 통해 TTS 기술의 발전에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

統計

사람의 음성과 TTS 음성의 평균 피치 차이가 30Hz에서 5Hz로 감소했다.
지속시간 비율이 0.85에서 0.98로 개선되어 사람의 음성과 더 유사해졌다.
에너지 비율이 0.8에서 0.95로 향상되어 에너지 수준이 더 일치하게 되었다.

引用

"이 프로젝트는 TTS 음성의 자연스러움과 표현력을 향상시키기 위해 운율 매개변수 조정에 초점을 맞추고 있다."
"TTS 음성의 피치, 지속시간, 에너지 특성을 사람의 음성과 더 유사하게 조정하는 것이 핵심 목표이다."

抽出されたキーインサイト

Prosodic Parameter Manipulation in TTS generated speech for Controlled Speech Generation

by Podakanti Sa... 場所 arxiv.org 09-19-2024

https://arxiv.org/pdf/2409.12176.pdf

深掘り質問

TTS 음성의 운율 조정 기술을 다국어 환경에 적용하는 방법에 대해 연구할 수 있다.

TTS(텍스트-음성 변환) 시스템의 운율 조정 기술을 다국어 환경에 적용하기 위해서는 각 언어의 고유한 음운론적 및 운율적 특성을 이해하는 것이 필수적이다. 이를 위해, 다양한 언어에서 수집된 고품질 음성 데이터셋을 활용하여 각 언어의 기본적인 운율 요소인 피치, 지속 시간, 에너지를 분석해야 한다. 예를 들어, 이탈리아어와 독일어의 음성 데이터를 비교하여 언어별로 운율 패턴의 차이를 파악하고, 이를 기반으로 다국어 TTS 시스템에서 운율 조정 알고리즘을 개발할 수 있다. 또한, 각 언어의 문화적 맥락과 감정 표현 방식을 반영하여, 언어별로 최적화된 운율 조정 모델을 구축하는 것이 중요하다. 이러한 접근은 TTS 시스템의 자연스러움과 표현력을 향상시키고, 다양한 언어 사용자에게 보다 친숙한 음성을 제공할 수 있다.

실시간 운율 조정 기술을 개발하여 대화형 애플리케이션에 적용하는 방안을 모색해볼 수 있다.

실시간 운율 조정 기술을 개발하기 위해서는 저지연 처리와 높은 정확성을 동시에 달성해야 한다. 이를 위해, 경량화된 머신러닝 모델을 설계하여 실시간으로 음성 데이터를 분석하고, 운율 조정 파라미터를 예측할 수 있도록 해야 한다. 예를 들어, 대화형 애플리케이션에서 사용자가 발화하는 음성을 실시간으로 분석하여, 피치, 지속 시간, 에너지를 조정하는 알고리즘을 적용할 수 있다. 이러한 기술은 가상 비서, 고객 서비스 챗봇 등 다양한 대화형 시스템에 통합되어 사용자와의 상호작용을 보다 자연스럽고 매력적으로 만들어 줄 수 있다. 또한, 실시간 운율 조정 기술은 사용자 피드백을 반영하여 지속적으로 개선될 수 있는 구조를 갖추어야 하며, 이를 통해 사용자 맞춤형 음성 경험을 제공할 수 있다.

운율 조정 기술을 감정 표현과 개성 구현에 활용하는 방법을 탐구할 수 있다.

운율 조정 기술을 감정 표현과 개성 구현에 활용하기 위해서는 감정 인식 및 표현 모델을 개발해야 한다. 이를 위해, 다양한 감정 상태(예: 기쁨, 슬픔, 분노 등)에 따른 운율적 특성을 분석하고, 각 감정에 적합한 피치, 지속 시간, 에너지 패턴을 정의해야 한다. 예를 들어, 기쁜 감정은 높은 피치와 빠른 속도를, 슬픈 감정은 낮은 피치와 느린 속도를 특징으로 할 수 있다. 이러한 감정 기반 운율 조정 알고리즘을 TTS 시스템에 통합하면, 사용자가 원하는 감정을 효과적으로 전달할 수 있는 음성을 생성할 수 있다. 또한, 개성을 구현하기 위해 사용자의 음성 데이터를 학습하여 개인의 발화 스타일을 반영한 운율 조정이 가능하도록 해야 한다. 이러한 접근은 TTS 시스템의 감정적 깊이와 개성을 강화하여, 사용자와의 정서적 연결을 증진시키는 데 기여할 수 있다.