텍스트 음성 변환

텍스트 음성 변환(TTS)은 음성 합성이라고도 하며, 쓰여진 텍스트를 음성 출력으로 변환하는 보조 기술의 한 형태입니다. 자연어 처리(NLP)의 핵심 구성 요소로서 TTS의 주요 목표는 이해하기 쉬울 뿐만 아니라 인간의 목소리처럼 자연스럽게 들리는 합성 음성을 생성하는 것입니다. 초기 TTS 시스템은 종종 로봇 같고 음조 변화가 부족했지만, 딥러닝으로 구동되는 최신 시스템은 매우 사실적이고 표현력이 풍부한 음성을 생성할 수 있어 수많은 애플리케이션에서 접근성 및 사용자 상호 작용을 위한 중요한 도구가 됩니다.

텍스트 음성 변환 작동 방식

텍스트를 들을 수 있는 음성으로 변환하는 과정은 일반적으로 두 가지 주요 단계를 포함합니다. 먼저 시스템은 텍스트 전처리를 수행하여 입력 텍스트를 분석하여 모호성을 해결합니다. 여기에는 숫자, 약어 및 기호가 쓰여진 단어로 변환되는 텍스트 정규화가 포함됩니다(예: "Dr."는 "Doctor"가 되고 "10"은 "ten"이 됨). 그런 다음 시스템은 종종 단어를 소리의 기본 단위인 음소로 나누어 음성 전사라는 프로세스를 사용하여 텍스트의 음성 표현을 생성합니다.

두 번째 단계는 음성 정보가 실제 오디오를 생성하는 데 사용되는 파형 생성 단계입니다. 과거에는 녹음된 음성의 짧은 조각을 이어 붙이는 연결 합성이나 통계 모델을 기반으로 오디오를 생성하는 파라메트릭 합성 같은 방법이 사용되었습니다. 더욱 발전된 최신 시스템은 언어적 특징에서 고품질의 인간과 유사한 오디오 파형을 생성할 수 있는 딥 뉴럴 네트워크인 뉴럴 보코더를 사용합니다. 이러한 발전은 음높이, 리듬, 억양과 같은 뉘앙스를 포착하여 합성된 음성의 자연스러움을 크게 향상시켰습니다. 이러한 진화의 좋은 예는 Google AI의 Tacotron 2 연구에 잘 나타나 있습니다.

Text-to-Speech의 응용

TTS 기술은 우리가 매일 사용하는 많은 시스템에 통합되어 있으며, 종종 접근성을 개선하고 핸즈프리 상호 작용을 제공합니다. 다음은 두 가지 대표적인 예입니다.

• 접근성 도구: TTS는 시각 장애가 있는 개인이 컴퓨터와 모바일 장치에서 디지털 콘텐츠를 소리 내어 읽어주는 화면 판독기의 초석입니다. 이 기술은 웹사이트, 문서 및 애플리케이션에 대한 접근을 제공하여 디지털 포용을 촉진합니다. 미국 시각 장애인 재단과 같은 기관에서는 이러한 도구가 사용자의 역량을 강화하는 방법에 대한 리소스를 제공합니다.
• 가상 비서 및 내비게이션: Amazon의 Alexa 및 Google Assistant와 같은 가상 비서는 TTS에 의존하여 응답을 전달하고, 뉴스를 읽고, 정보를 제공합니다. 마찬가지로 GPS 내비게이션 앱은 TTS를 사용하여 운전자에게 턴바이턴 길 안내를 제공하여 도로에 집중할 수 있도록 합니다.

텍스트 음성 변환 vs. 관련 개념

TTS(Text-to-Speech, 텍스트-음성 변환)를 다른 관련 오디오 및 언어 처리 기술과 구별하는 것이 중요합니다.

• STT(Speech-to-Text): STT는 TTS의 정반대입니다. TTS가 텍스트를 오디오로 변환하는 반면, 음성 인식이라고도 하는 STT는 음성 언어를 쓰여진 텍스트로 변환합니다.
• 텍스트 생성: 이는 프롬프트에서 새로운 텍스트 콘텐츠를 만드는 프로세스이며, 대규모 언어 모델(LLM)이 자주 수행하는 작업입니다. TTS는 새로운 콘텐츠를 만들지 않고 기존 텍스트를 음성화합니다.
• 자연어 이해(NLU): NLU는 기계 독해, 즉 텍스트 이면의 의도와 의미를 파악하는 데 중점을 둔 NLP의 하위 분야입니다. TTS는 텍스트를 음성으로 변환하는 데만 초점을 맞추고 그 의미에는 관여하지 않습니다.

기술 발전 및 도구

AI의 발전으로 인해 TTS의 품질이 크게 향상되었습니다. 최신 시스템은 감정과 말하기 스타일과 같은 뉘앙스를 포착하여 인간 녹음과 구별하기 어려운 음성을 생성할 수 있습니다. 음성 복제를 통해 시스템은 비교적 적은 양의 샘플 오디오로 학습한 후 특정 사람의 음성을 흉내낼 수 있습니다.

여러 도구 및 플랫폼이 TTS 애플리케이션의 개발 및 배포를 용이하게 합니다.

• 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 개발자를 위한 접근 가능한 옵션을 제공합니다. PyTorch 및 TensorFlow와 같은 라이브러리는 이러한 모델을 구축하는 데 자주 사용됩니다.

텍스트 음성 변환 및 Ultralytics

Ultralytics는 주로 객체 감지 및 이미지 분할과 같은 작업을 위한 Ultralytics YOLO와 같은 모델을 사용한 컴퓨터 비전(CV)에 중점을 두고 있지만, TTS는 보완 기술로 사용될 수 있습니다. 예를 들어 장면에서 객체를 식별하는 CV 시스템은 TTS를 사용하여 결과를 구두로 설명할 수 있습니다. AI가 멀티모달 학습으로 발전함에 따라 비전과 언어를 결합(NLP와 CV 연결에 대한 블로그 게시물 참조)하면 TTS와 CV 모델의 통합이 점점 더 중요해질 것입니다. Ultralytics HUB와 같은 플랫폼은 AI 모델 관리를 위한 도구를 제공하며, 향후 개발에서는 통합된 프로젝트 워크플로 내에서 TTS를 포함한 다양한 AI 양식의 긴밀한 통합을 볼 수 있을 것입니다.