[파이썬] 음성 데이터의 음성 합성에서의 목소리 품질 및 감정

05 Sep 2023

python

음성 합성 기술은 인간과 컴퓨터 간의 상호작용에서 중요한 역할을 합니다. 하지만 목소리 품질과 감정 전달의 측면에서 아직도 도전적인 과제가 남아있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 python을 사용한 음성 데이터의 음성 합성을 다루는 방법을 알아보겠습니다.

음성 합성 기술

음성 합성은 인간의 음성을 컴퓨터가 생성하는 기술로, 텍스트 입력을 음성 출력으로 변환하는 과정을 의미합니다. 이는 자동응답 시스템, 가상 비서, 화자 독립적인 음성 서비스 등 다양한 분야에서 사용됩니다.

하지만 기존의 음성 합성 기술은 목소리 품질과 감정 표현 측면에서 제한이 있었습니다. 이는 음성이 자연스럽고 사실적으로 들리지 않아 사용자들에게 부자연스러운 느낌을 주었으며, 감정을 충분히 전달하지 못하는 문제를 야기했습니다.

음성 품질 개선

음성 합성의 목소리 품질을 개선하기 위해 python과 관련 라이브러리들을 사용할 수 있습니다.

1. 음성 데이터 전처리

음성 데이터 전처리는 입력 음성을 분석하여 불필요한 잡음을 제거하고 음질을 개선하는 과정입니다. 이를 위해 python의 librosa 라이브러리를 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 아래 코드는 음성 파일을 불러와 파형(waveform)을 시각화하는 예시입니다.

import librosa
import librosa.display
import matplotlib.pyplot as plt

# 음성 파일 불러오기
audio_file = "sample.wav"
waveform, sample_rate = librosa.load(audio_file)

# 파형 시각화
plt.figure(figsize=(10, 4))
librosa.display.waveplot(waveform, sr=sample_rate)
plt.xlabel("Time (s)")
plt.ylabel("Amplitude")
plt.title("Waveform of Audio")
plt.show()

2. 음성 합성 모델 선택

음성 합성 모델은 목소리 품질과 감정 표현에 큰 영향을 미칩니다. 최근에는 deep learning을 기반으로 한 WaveNet, Tacotron 등의 모델이 널리 사용됩니다. 이러한 모델을 활용하여 python에서 음성 합성을 수행할 수 있습니다.

사용 가능한 파이썬 라이브러리인 Tacotron2를 활용하여 음성 합성을 수행하는 예시 코드는 다음과 같습니다.

import torch
import torchaudio
from torchvision.transforms import Compose
from TTS.tts.utils.generic_utils import load_config
from TTS.tts.utils.io import load_checkpoint
from TTS.utils.audio import AudioProcessor


def synthesize_text(text):
    # 합성을 위한 텍스트 입력
    text_input = torch.LongTensor(processor.text_to_sequence(text))

    # Tacotron2 모델 불러오기
    configuration = load_config("TTS/tts/configs/config.json")
    model = load_checkpoint("TTS/tts/models/tacotron2/epoch2_1000.pth", configuration)

    # 음성 합성 수행
    with torch.no_grad():
        model.eval()
        sequence = torch.autograd.Variable(text_input).unsqueeze(0)
        mel_output, mel_mask, _, _ = model(sequence)

    # 멜 스펙트로그램을 오디오로 변환
    audio_output = processor.stft.griffin_lim(torch.squeeze(mel_output, 0).detach().numpy().T)
    audio_output = torch.FloatTensor(audio_output).unsqueeze(0)

    # 음성 저장
    torchaudio.save("output.wav", audio_output, sample_rate=22050)

# 음성 합성 수행
synthesize_text("안녕하세요. 반갑습니다.")

감정 표현 추가

음성 합성에 감정을 더해 표현하는 방법도 있습니다. 감정을 표현하기 위해 python의 감정 분석 기술과 음성 변조 기술을 활용할 수 있습니다.

1. 감정 분석

음성 데이터에서 감정을 분석하여 감정 레이블을 추출하는 방법이 있습니다. 이를 위해 python의 감정 분석 라이브러리를 사용할 수 있으며, 입력 음성 파일을 분석하여 해당 감정을 예측할 수 있습니다.

from pyAudioAnalysis import audioBasicIO
from pyAudioAnalysis import audioEmotionAnalysis

# 음성 파일 불러오기
audio_file = "sample.wav"
[Fs, x] = audioBasicIO.read_audio_file(audio_file)

# 감정 분석 수행
emotions, _ = audioEmotionAnalysis.emotion_analysis(x, Fs)

print(emotions)

2. 음성 변조

감정을 표현하기 위해 음성을 변조하는 방법도 있습니다. 음성 변조는 입력 음성의 특징을 수정하여 다른 감정을 표현하는 기술입니다. Python의 soundfile 라이브러리를 사용하여 음성 파일을 변조할 수 있습니다.

import soundfile as sf

# 음성 파일 불러오기
audio_file = "sample.wav"
waveform, sample_rate = librosa.load(audio_file)

# 음성 변조
# 변조 코드 추가

# 변조된 음성 저장
sf.write("output.wav", waveform, sample_rate)

감정 분석과 음성 변조를 조합하여 감정을 표현한 음성 데이터를 합성할 수 있습니다.

음성 합성 기술의 발전을 통해 자연스럽고 감정 풍부한 목소리를 생성하는 것이 가능해졌습니다. Python을 활용하여 음성 데이터의 품질과 감정을 개선하는 방법을 살펴보았습니다. 이를 통해 보다 자연스러운 대화 인터페이스를 개발하는데 도움이 될 것입니다.

그러나, 음성 합성에서의 목소리 품질과 감정 전달은 여전히 연구되고 있는 분야입니다. 계속해서 새로운 기술과 연구가 진행되고 있으며, 더 나은 목소리 품질과 감정 전달을 위한 방법들이 개발될 것으로 기대됩니다.