텍스트 음성 변환

음성 합성이라고도 하는 텍스트 음성 변환(TTS)은 서면 텍스트를 음성 출력으로 변환하는 보조 기술의 한 형태입니다. 자연어 처리(NLP)의 핵심 구성 요소인 TTS의 주요 목표는 이해 가능할 뿐만 아니라 사람의 목소리처럼 자연스럽게 들리는 합성 음성을 생성하는 것입니다. 초기의 TTS 시스템은 종종 로봇 방식이었고 톤의 변화가 부족했지만, 딥러닝을 기반으로 하는 최신 시스템은 매우 사실적이고 표현력이 풍부한 음성을 생성할 수 있어 수많은 애플리케이션에서 접근성과 사용자 상호작용을 위한 중요한 도구로 사용되고 있습니다.

텍스트 음성 변환 작동 방식

텍스트를 가청 음성으로 변환하는 과정은 일반적으로 두 가지 주요 단계로 이루어집니다. 먼저, 시스템은 입력 텍스트를 분석하여 모호한 부분을 해결하는 텍스트 전처리를 수행합니다. 여기에는 숫자, 약어, 기호를 문자로 변환하는 텍스트 정규화(예: "박사"를 "닥터"로, "10"을 "10"으로 변환)가 포함됩니다. 그런 다음 시스템은 음성 전사라는 프로세스를 사용하여 텍스트의 음성 표현을 생성하며, 종종 단어를 소리의 기본 단위인 음소로 세분화합니다.

두 번째 단계는 파형 생성으로, 음성 정보를 사용하여 실제 오디오를 생성하는 단계입니다. 과거에는 녹음된 음성의 짧은 부분을 이어 붙이는 연결 합성이나 통계 모델을 기반으로 오디오를 생성하는 파라메트릭 합성과 같은 방법을 사용해 이 작업을 수행했습니다. 보다 진보된 최신 시스템에서는 언어적 특징에서 사람과 유사한 고품질 오디오 파형을 생성할 수 있는 심층 신경망인 뉴럴 보코더를 사용합니다. 이러한 발전은 음조, 리듬, 억양과 같은 뉘앙스를 포착하여 합성 음성의 자연스러움을 크게 향상시켰습니다. 이러한 발전의 좋은 예는 구글 AI의 타코트론 2에 대한 연구에 기록되어 있습니다.

텍스트 음성 변환의 응용

TTS 기술은 우리가 매일 사용하는 많은 시스템에 통합되어 접근성을 개선하고 핸즈프리 상호 작용을 제공하는 경우가 많습니다. 다음은 두 가지 대표적인 예입니다:

• 접근성 도구: TTS는 컴퓨터와 모바일 디바이스에서 디지털 콘텐츠를 소리내어 읽어주는 스크린 리더의 초석으로, 시각 장애인을 지원합니다. 이 기술은 웹사이트, 문서 및 애플리케이션에 대한 액세스를 제공하여 디지털 포용을 촉진합니다. 미국 시각장애인 재단과 같은 단체에서는 이러한 도구가 사용자의 역량을 강화하는 방법에 대한 리소스를 제공합니다.
• 가상 어시스턴트 및 내비게이션: 아마존의 알렉사나 구글 어시스턴트와 같은 가상 비서는 응답을 전달하고, 뉴스를 읽고, 정보를 제공하기 위해 TTS를 사용합니다. 마찬가지로 GPS 내비게이션 앱은 TTS를 사용하여 운전자가 도로에 집중할 수 있도록 턴바이턴 길 안내를 제공합니다.

텍스트 음성 변환과 관련 개념 비교

TTS를 다른 관련 오디오 및 언어 처리 기술과 구별하는 것이 중요합니다.

• 음성-텍스트 변환(STT): STT는 TTS의 정반대 개념입니다. TTS는 텍스트를 오디오로 변환하는 반면, 음성 인식이라고도 하는 STT는 음성 언어를 서면 텍스트로 변환합니다.
• 텍스트 생성: 프롬프트에서 새로운 서면 콘텐츠를 생성하는 과정으로, 주로 LLM(대규모 언어 모델)이 수행합니다. TTS는 새로운 콘텐츠를 생성하는 것이 아니라 기존 텍스트를 음성화합니다.
• 자연어 이해(NLU): NLU는 기계 독해에 초점을 맞춘 NLP의 하위 분야로, 텍스트의 의도와 의미를 파악하는 데 중점을 둡니다. TTS는 텍스트의 의미가 아니라 텍스트를 음성으로 변환하는 데만 초점을 맞춥니다.

기술 발전 및 도구

AI의 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. 이러한 모델을 구축하기 위해 PyTorch 및 TensorFlow와 같은 라이브러리가 자주 사용됩니다.

텍스트 음성 변환 및 울트라 애널리틱스

Ultralytics는 주로 객체 감지 및 이미지 세분화와 같은 작업을 위한 Ultralytics YOLO와 같은 모델을 사용하여 컴퓨터 비전(CV) 에 중점을 두지만, TTS는 보완적인 기술로 사용될 수 있습니다. 예를 들어, 장면에서 객체를 식별하는 CV 시스템에서 TTS를 사용하여 그 결과를 구두로 설명할 수 있습니다. AI가 비전과 언어를 결합하는 멀티모달 학습으로 발전함에 따라( NLP와 CV의 연결에 대한 블로그 게시물 참조), TTS와 CV 모델의 통합은 점점 더 중요해질 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.