텍스트 음성 변환

흔히 음성 합성이라고도 하는 텍스트 음성 변환(TTS)은 기록된 텍스트를 음성 출력으로 변환하는 혁신적인 보조 기술입니다. 전문 분야인 자연어 처리(NLP), TTS 시스템은 텍스트 데이터를 해석하고 리듬, 억양, 사람 말의 발음을 모방한 오디오를 생성하도록 설계되었습니다. 발음을 모방한 오디오를 생성하도록 설계되었습니다. 초기의 반복은 로봇적이고 단조로운 사운드를 생성했지만, 최근의 혁신으로 인해 딥러닝(DL) 을 통해 매우 자연스럽고 표현력이 풍부한 매우 자연스럽고 표현력 있는 목소리를 만들 수 있게 되었습니다. 이 기능은 사용자 인터페이스를 개선하고, 디지털 콘텐츠의 접근성을 높이고 콘텐츠에 대한 접근성을 높이고, 사람과 인공지능(AI) 시스템 간의 원활한 상호작용을 가능하게 합니다. 인공 지능(AI) 시스템.

텍스트 음성 변환의 메커니즘

텍스트를 오디오로 변환하는 작업은 정교한 언어 및 음향 분석이 포함된 다단계 프로세스입니다. It 원시 텍스트를 정리하고 형식을 지정하는 텍스트 정규화부터 시작하여 숫자, 약어, 기호를 서면으로 변환합니다. 을 서면 등가물로 변환합니다(예: "10km"는 "10킬로미터"로). 그런 다음 시스템은 다음을 수행합니다. 한 단어를 다른 단어와 구별하는 소리의 단위인 음소에 단어를 매핑하는 음성 전사 음소에 매핑합니다( IPA 가이드라인 참조).

마지막 단계에서는 시스템이 오디오 파형을 생성합니다. 기존 방식은 연결 합성을 사용하여 미리 녹음된 음성 조각을 미리 녹음된 음성 스니펫을 연결했습니다. 하지만 최신 시스템은 주로 신경망(NN) 과 다음과 같은 아키텍처를 사용합니다. 트랜스포머와 같은 아키텍처를 사용하여 처음부터 음성을 생성합니다. 이러한 신경망 보코더는 주어진 텍스트에 가장 적합한 음향 특징을 예측하여 더 부드럽고 생생한 오디오를 생성합니다. 시퀀스에 가장 적합한 음향 특징을 예측하여 더욱 부드럽고 생생한 오디오를 생성합니다. Google 웨이브넷.

실제 애플리케이션

TTS 기술은 최신 소프트웨어에 보편화되어 있으며, 청각적 피드백이나 핸즈프리 작동이 필요한 애플리케이션의 작동을 필요로 하는 애플리케이션을 지원합니다.

• 접근성 및 포용성: TTS는 스크린 리더의 근간으로, 시각 장애가 있는 개인도 디지털 콘텐츠를 소비할 수 있도록 지원합니다. 이러한 도구는 웹사이트, 문서, 이메일을 소리로 읽어줌으로써 디지털 격차를 해소합니다. 이 분야의 발전은 다음과 같은 표준을 준수하는 데 매우 중요합니다. 웹 콘텐츠 접근성 지침(WCAG)과 같은 표준을 준수하는 데 중요합니다. 넓은 의미에서 더 넓게 보면, 이 기술은 다음을 지원합니다. 다음과 같은 환자를 지원함으로써 의료 분야의 AI 읽기 장애 또는 신경 퇴행성 질환을 가진 환자를 지원합니다.
• 지능형 내비게이션 및 어시스턴트: GPS 시스템 차량용 애플리케이션의 AI는 TTS를 사용하여 다음과 같은 기능을 수행합니다. 운전자에게 턴바이턴 길 안내를 제공하여 운전자가 도로에서 계속 주시할 수 있도록 합니다. 마찬가지로, Siri 및 Alexa와 같은 가상 어시스턴트는 검색 결과, 미리 알림, 스마트 홈 상태 업데이트를 사용자에게 구두로 전달합니다.

텍스트 음성 변환과 관련 개념 구분하기

TTS를 이해하려면 AI 환경에서 볼 수 있는 다른 오디오 및 언어 기술과 구별해야 합니다.

• 음성-텍스트 변환: TTS의 역방향 프로세스입니다. TTS가 텍스트에서 오디오를 생성하는 반면, 음성-텍스트 변환(또는 자동 음성 인식)은 음성 언어를 캡처하여 서면 텍스트로 변환합니다.
• 제너레이티브 AI: TTS는 오디오에 초점을 맞춘 생성형 AI의 한 형태입니다. 그러나 새로운 내러티브를 생성하는 새로운 내러티브를 생성하는 텍스트 생성 모델 (예: 스토리 작성)을 생성하는 텍스트 생성 모델과 달리, TTS는 의미적 의미를 변경하지 않고 제공된 입력을 엄격하게 음성화합니다.
• 음성 복제: 음성 복제와 관련이 있지만, 음성 복제는 TTS의 특정 하위 집합으로, 소량의 음성 샘플을 사용하여 특정 사람의 음성을 복제하는 것을 목표로 하며, 다음과 같은 고유한 문제를 제기합니다. AI 윤리.

텍스트 음성 변환과 컴퓨터 비전의 통합

Ultralytics 주요 전문 분야는 다음과 같습니다. 컴퓨터 비전(CV)을 전문으로 하며, 다음과 같은 최첨단 모델을 제공합니다. YOLO11 와 같은 같은 최신 모델을 제공합니다. 하지만 CV와 TTS를 결합하면 를 결합하면 강력한 강력한 멀티 모달 학습 애플리케이션을 만들 수 있습니다. 예를 들어 예를 들어 시각 장애인을 위한 비전 시스템은 실내에 있는 물체를 detect TTS를 사용하여 이를 음성으로 알려줄 수 있습니다, 실시간 환경 인식을 제공할 수 있습니다.

다음 Python 예제는 Ultralytics YOLO11 모델을 간단한 TTS 라이브러리와 결합하는 방법을 보여줍니다. (gTTS)를 사용하여 물체를 detect 그 결과를 음성으로 표현합니다.

from gtts import gTTS
from ultralytics import YOLO

# Load the official YOLO11 model
model = YOLO("yolo11n.pt")

# Run inference on an image
results = model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")

# Get the class name of the first detected object
detected_class = results[0].names[int(results[0].boxes.cls[0])]

# Convert the detection text to speech
tts = gTTS(text=f"I see a {detected_class}", lang="en")
tts.save("detection_alert.mp3")

이 워크플로는 시각적 인식과 음성 출력의 연결 가능성을 보여줍니다. 에코시스템이 진화함에 따라 미래의 Ultralytics 플랫폼은 이러한 복잡한 다단계 AI 파이프라인의 관리를 용이하게 할 것입니다, 개발자가 보고, 이해하고, 말할 수 있는 포괄적인 솔루션을 배포할 수 있도록 지원할 것입니다. 더 자세히 알아보기 다양한 AI 양식 통합에 대한 인사이트를 살펴보세요. 에 대한 인사이트를 살펴보세요.