[파이썬] 음성 데이터의 화자 변환에서의 데이터 어그멘테이션

05 Sep 2023

python

음성 데이터의 화자 변환은 한 사람의 음성을 다른 사람의 음성으로 변환하는 작업을 의미합니다. 이는 음성 합성, 음성 인식, 화자 식별 등 다양한 응용 분야에서 사용됩니다. 화자 변환을 효과적으로 수행하기 위해 몇 가지 데이터 어그멘테이션 기법을 사용할 수 있습니다. 데이터 어그멘테이션은 기존의 데이터에 변형을 가해 새로운 데이터를 생성하는 방법입니다. 이를 통해 모델의 성능을 개선하고 다양한 변화에 대응할 수 있습니다.

1. 텍스트 투 스피치 데이터 생성

먼저 화자 변환 모델을 학습시키기 위한 훈련 데이터를 생성해야 합니다. 텍스트 투 스피치(TTS, Text-to-Speech) 모델을 사용하여 텍스트를 음성 데이터로 변환하면 됩니다. 다양한 텍스트를 사용하여 다양한 화자의 음성 데이터를 생성할 수 있습니다. 예를 들어, 각 화자가 다양한 문장을 읽게 하여 다양한 발화 스타일을 수집할 수 있습니다.

import tts_library

text = "안녕하세요. 화자 변환을 위한 훈련 데이터를 생성합니다."
speakers = ["speaker1", "speaker2", "speaker3"]

for speaker in speakers:
    audio = tts_library.convert_text_to_speech(text, speaker)
    audio.save(f"{speaker}_audio.wav")

위의 예제 코드는 tts_library 라이브러리를 사용하여 텍스트를 음성 데이터로 변환하는 방법을 보여줍니다. convert_text_to_speech 함수는 주어진 텍스트와 화자에 대한 음성 데이터를 반환합니다. 이를 파일로 저장하여 훈련 데이터를 생성합니다.

2. 음성 변조

음성 변조는 음성 데이터에 다양한 효과를 적용하여 새로운 데이터를 생성하는 기법입니다. 화자 변환 모델에 다양한 화자의 특징을 학습시키기 위해 음성 변조를 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 피치 변조를 통해 음성의 음조를 변경하거나, 시간 축으로 음성을 느리게 하거나 빠르게 할 수 있습니다.

import sound_processing_library

audio = sound_processing_library.load_audio("speaker1_audio.wav")
pitch_shifted_audio = sound_processing_library.pitch_shift(audio, 2)
time_stretched_audio = sound_processing_library.time_stretch(audio, 1.5)

pitch_shifted_audio.save("speaker1_pitch_shifted_audio.wav")
time_stretched_audio.save("speaker1_time_stretched_audio.wav")

위의 예제 코드는 sound_processing_library 라이브러리를 사용하여 음성 변조를 수행하는 방법을 보여줍니다. load_audio 함수를 사용하여 음성 데이터를 로드하고, pitch_shift 함수와 time_stretch 함수를 사용하여 음성 변조를 적용합니다. 적용된 변조를 파일로 저장합니다.

3. 배경 잡음 추가

배경 잡음을 추가하는 방법은 화자 변환 데이터의 다양성을 높이는 데 도움이 됩니다. 다른 환경에서 발화된 음성 데이터를 사용하여 모델을 학습시킬 수 있습니다. 예를 들어, 거리에 따른 음성의 변화를 반영하기 위해 실내/실외 환경에서의 음성 데이터를 모아야 합니다.

import sound_processing_library

audio = sound_processing_library.load_audio("speaker1_audio.wav")
background_noise = sound_processing_library.load_audio("background_noise.wav")

noisy_audio = sound_processing_library.add_noise(audio, background_noise)
noisy_audio.save("speaker1_noisy_audio.wav")

위의 예제 코드는 sound_processing_library 라이브러리를 사용하여 배경 잡음을 추가하는 방법을 보여줍니다. load_audio 함수를 사용하여 음성 데이터와 배경 잡음 데이터를 로드하고, add_noise 함수를 사용하여 배경 잡음을 음성에 추가합니다. 추가된 잡음을 파일로 저장합니다.

4. 데이터 라벨링

마지막으로 생성된 데이터에 대한 라벨링 작업을 수행해야 합니다. 각 음성 데이터에 해당하는 화자 정보를 기록하여 모델이 화자 변환 작업을 수행할 수 있도록 해야 합니다.

import csv

speakers = ["speaker1", "speaker2", "speaker3"]
labels = ["female", "male", "female"]

with open("training_data.csv", "w", newline="") as file:
    writer = csv.writer(file)
    writer.writerow(["audio_file", "speaker"])

    for speaker, label in zip(speakers, labels):
        writer.writerow([f"{speaker}_audio.wav", label])

위의 예제 코드는 CSV 파일을 생성하여 데이터의 라벨링을 수행하는 방법을 보여줍니다. csv 모듈을 사용하여 CSV 파일을 작성하고, writerow 함수를 사용하여 각 데이터의 파일 이름과 화자 정보를 씁니다. 이러한 라벨링 작업은 모델을 학습시키기 위해 필요합니다.

결론

음성 데이터의 화자 변환에서 데이터 어그멘테이션은 모델의 성능 향상을 위한 필수적인 요소입니다. 텍스트 투 스피치 데이터 생성, 음성 변조, 배경 잡음 추가 등 다양한 기법을 사용하여 데이터의 다양성을 높일 수 있습니다. 이를 통해 모델이 다양한 화자의 특징을 학습할 수 있고, 더욱 정확하고 다양한 화자 변환 작업을 수행할 수 있습니다.

참고 자료: