[파이썬] 음성 데이터의 음성 합성을 위한 음성 감정 전달

05 Sep 2023

python

음성 합성 기술은 사람들에게 자연스러운 음성을 생성해주는 중요한 기술입니다. 이러한 기술을 개선하기 위해 음성 감정 전달은 매우 중요한 요소입니다. 음성 감정 전달은 음성 합성된 음성에 감정을 더해주어 음성의 자연스러움을 높여주는 역할을 합니다.

이 블로그 포스트에서는 파이썬을 사용하여 음성 감정 전달을 구현하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

1. 음성 감정 전달을 위한 데이터 수집

음성 감정 전달을 위해서는 음성 데이터를 수집해야 합니다. 이를 위해 각각의 감정을 나타내는 음성 데이터 세트를 모아야 합니다. 일반적으로 사용되는 감정은 분노, 기쁨, 슬픔, 놀라움, 혐오, 중립입니다. 이러한 감정에 해당하는 음성 데이터를 수집하여 사용합니다.

2. 음성 감정 분류 모델 구축

음성 감정을 분류하기 위해 머신 러닝 기술을 사용할 수 있습니다. 파이썬에서는 다양한 머신 러닝 라이브러리를 활용하여 음성 감정 분류 모델을 구축할 수 있습니다. 예를 들어, scikit-learn이나 TensorFlow를 사용하여 음성 데이터를 분석하고 감정을 분류하는 모델을 구축할 수 있습니다.

아래는 scikit-learn을 사용하여 간단한 음성 감정 분류 모델을 구축하는 예시 코드입니다.

from sklearn.svm import SVC
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 음성 데이터와 레이블을 로드합니다.
X, y = load_voice_data()

# 데이터를 학습용과 테스트용으로 분할합니다.
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# SVM 모델을 초기화하고 학습합니다.
svm_model = SVC(kernel='linear')
svm_model.fit(X_train, y_train)

# 테스트 데이터를 사용하여 모델을 평가합니다.
y_pred = svm_model.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

print("Accuracy:", accuracy)

3. 음성 감정 전달 모델 구축

음성 데이터를 분석하고 감정을 분류하는 모델을 구축한 후에는 이를 통해 음성 합성을 위한 음성 감정 전달 모델을 구축할 수 있습니다. 이를 위해 음성 데이터를 입력으로 받고, 분류된 감정에 해당하는 특정 음성 데이터를 선택하여 합성된 음성을 생성하는 데 사용합니다.

파이썬에서는 다양한 음성 합성 라이브러리를 활용하여 음성 감정 전달 모델을 구축할 수 있습니다. 예를 들어, TensorFlow의 WaveNet 모델을 사용하거나, 음성 처리 라이브러리인 librosa를 활용하여 음성을 조작할 수 있습니다.

아래는 librosa를 사용하여 선택된 음성 데이터를 합성하는 예시 코드입니다.

import librosa
import numpy as np

# 선택된 음성 데이터를 로드합니다.
selected_voice = load_selected_voice()

# 합성할 음성 데이터를 로드합니다.
to_be_synthesized = load_to_be_synthesized()

# 음성 데이터를 시간과 주파수 도메인으로 변환합니다.
selected_stft = librosa.stft(selected_voice)
synthesis_stft = librosa.stft(to_be_synthesized)

# 선택된 음성 데이터의 스펙트로그램을 가져옵니다.
selected_mag, selected_phase = librosa.magphase(selected_stft)

# 합성할 음성 데이터의 스펙트로그램을 가져옵니다.
synthesis_mag, synthesis_phase = librosa.magphase(synthesis_stft)

# 선택된 음성 데이터의 스펙트로그램을 합성할 음성 데이터의 크기에 맞게 조정합니다.
resized_selected_mag = np.resize(selected_mag, np.shape(synthesis_mag))

# 합성할 음성의 스펙트로그램에 선택된 음성의 스펙트로그램을 더합니다.
synthesis_mag_with_emotion = synthesis_mag + resized_selected_mag

# 음성 데이터를 시간 도메인으로 변환합니다.
synthesis_voice = librosa.istft(synthesis_mag_with_emotion * synthesis_phase)

# 음성 합성 결과를 저장합니다.
save_synthesized_voice(synthesis_voice)

결론

음성 합성을 위해 음성 감정 전달은 매우 중요한 역할을 합니다. 파이썬을 사용하여 음성 감정을 분류하고, 선택된 음성 데이터를 합성하는 간단한 예시 코드를 소개했습니다. 이를 참고하여 음성 합성 기술을 개선하고 다양한 응용을 구현할 수 있습니다.