텍스트 음성 변환

텍스트 음성 변환 작동 방식

최신 TTS 시스템은 일반적으로 다단계 프로세스를 따르며, 정교한 머신 러닝(ML) 모델을 사용하여 구현되는 경우가 많습니다:

1. 텍스트 사전 처리: 입력된 텍스트를 정리하고 정규화합니다. 여기에는 약어를 확장하고 구두점을 수정하며 문장 구조를 파악하여 언어 분석을 위한 텍스트를 준비하는 작업이 포함됩니다. NLP 기술은 텍스트의 뉘앙스를 이해하는 데 도움이 됩니다.
2. 언어 분석: 시스템은 사전 처리된 텍스트를 분석하여 음소(소리의 기본 단위), 운율(리듬, 강세, 억양), 구문과 같은 언어적 특징을 추출합니다. 이 단계에서 텍스트가 어떻게 들릴지 결정합니다.
3. 음향 모델링: 순환 신경망(RNN), 컨볼루션 신경망(CNN) 또는 트랜스포머와 같은 딥러닝 모델은 언어적 특징을 음향적 특징(멜-스펙트로그램 등)에 매핑합니다. 이러한 모델은 해당 사람의 음성 녹음과 짝을 이루는 대규모 텍스트 데이터 세트에 대해 학습됩니다.
4. 보코딩(파형 합성): 보코더는 음향 특징을 가청 오디오 파형으로 변환합니다. 초기 보코더는 종종 파라메트릭 방식이었지만, WaveNet(DeepMind에서 개발)과 같은 최신 접근 방식은 신경망을 사용하여 매우 사실적인 고음질 오디오를 직접 생성합니다.

관련 기술과의 주요 차이점

TTS는 다른 AI 기반 텍스트 및 음성 처리 기술과 차별화됩니다:

• 음성-텍스트 변환(STT): 이것은 TTS의 역방향 프로세스입니다. STT, 즉 음성 인식은 음성 오디오를 서면 텍스트로 변환합니다. TTS는 음성을 생성하고 STT는 음성을 해석합니다.
• 텍스트-이미지 변환: 이 기술은 텍스트 설명을 기반으로 정적 이미지를 생성합니다. 오디오 생성에 중점을 두는 TTS와 달리 시각적 영역에서 작동합니다. DALL-E와 같은 생성형 AI 모델이 이 범주에 속합니다.
• 텍스트 비디오: 텍스트-투-이미지를 확장한 이 모델은 텍스트 프롬프트에서 시간적 역학 및 모션이 포함된 비디오 시퀀스를 생성하며, 이는 TTS에는 없는 복잡성을 포함합니다. OpenAI의 Sora가 그 예입니다.

실제 애플리케이션

TTS 기술은 사용자 경험과 접근성을 향상시키는 수많은 실용적인 응용 분야를 가지고 있습니다:

• 접근성 도구: 스크린 리더는 시각 장애인을 위해 디지털 콘텐츠를 소리로 읽어주는 TTS를 활용하여 웹사이트, 문서 및 애플리케이션에 대한 접근성을 개선하며, 주로 웹 콘텐츠 접근성 지침(WCAG)과 같은 표준에 따라 안내합니다.
• 가상 비서 및 챗봇: Amazon Alexa, Google Assistant, Apple Siri와 같은 음성 어시스턴트는 TTS를 사용하여 사용자 쿼리에 음성 응답을 제공함으로써 핸즈프리 상호 작용을 가능하게 합니다.
• 내비게이션 시스템: 차량용 GPS 시스템과 모바일 내비게이션 앱은 TTS를 사용하여 자동차 애플리케이션에 필수적인 음성 턴-바이-턴 길 안내를 제공합니다.
• e-러닝 및 콘텐츠 제작: TTS는 교육 자료, 프레젠테이션, 오디오북, 동영상 보이스오버의 내레이션을 자동으로 생성하여 제작 시간과 비용을 절감할 수 있습니다. Coursera와 같은 플랫폼에서는 합성 음성을 사용하기도 합니다.
• 공공 안내 방송 시스템: 공항, 기차역(교통 분야의 AI) 및 기타 공공장소의 자동 안내 방송은 종종 TTS에 의존합니다.

기술 발전 및 도구

딥 러닝의 발전으로 TTS의 품질이 크게 향상되었습니다. 최신 시스템은 사람의 녹음과 구별하기 어려운 음성을 생성하여 감정이나 말투와 같은 뉘앙스를 포착할 수 있습니다. 음성 복제를 통해 시스템은 비교적 적은 양의 샘플 오디오로 학습한 후 특정 사람의 목소리를 모방할 수 있습니다.

여러 도구와 플랫폼이 TTS 애플리케이션의 개발과 배포를 용이하게 해줍니다:

• 클라우드 서비스: Google Cloud Text-to-Speech 및 Amazon Polly는 다양한 음성 및 언어를 지원하는 강력하고 확장 가능한 TTS API를 제공합니다.
• 오픈 소스 프로젝트: Mozilla TTS와 같은 프레임워크와 Tacotron 2와 같은 연구 모델은 개발자에게 접근 가능한 옵션을 제공합니다. 다음과 같은 라이브러리 PyTorch 및 TensorFlow 와 같은 라이브러리가 이러한 모델을 구축하는 데 자주 사용됩니다.

텍스트 음성 변환 및 Ultralytics

Ultralytics 주로 다음과 같은 모델을 통해 컴퓨터 비전(CV) 에 초점을 맞추고 있습니다. Ultralytics YOLO 와 같은 모델을 통해 객체 감지 및 이미지 분할과 같은 작업에 주로 사용되는 반면, TTS는 보완적인 기술로서 역할을 할 수 있습니다. 예를 들어, 장면에서 객체를 식별하는 CV 시스템에서 TTS를 사용하여 그 결과를 구두로 설명할 수 있습니다. AI가 비전과 언어를 결합하는 다중 모드 학습으로 발전함에 따라(NLP와 CV의 연결에 대한 블로그 게시물 참조), TTS와 CV 모델의 통합은 점점 더 가치가 높아질 것입니다. Ultralytics HUB와 같은 플랫폼은 AI 모델 관리를 위한 도구를 제공하며, 향후에는 통합 프로젝트 워크플로 내에서 TTS를 포함한 다양한 AI 양식을 더욱 긴밀하게 통합할 수 있을 것입니다.