텍스트 음성 변환 기술

📚 TTS(텍스트 음성 변환)란 무엇인가요?

TTS라고도 불리는 Text-to-Speech는 생활에 편리함과 편안함을 제공하는 지원 기술의 한 형태입니다. 이 시스템은 사람이 이해할 수 있을 만큼 명확하고 큰 소리로 디지털 텍스트를 읽어줍니다. TTS는 소리내어 읽기 기술로도 알려져 있으며 유연성이 뛰어나 널리 인정받고 있습니다. 한 번의 터치만으로 웹사이트의 텍스트가 오디오로 변환됩니다.

이 시스템은 스마트폰, 노트북, 데스크톱, 태블릿 등 모든 기기로 확장되며, 어린이, 20세 이상 대중, 장애인에게 이상적인 것으로 간주됩니다. TTS를 사용하면 전자 기기를 읽고 눈을 떼는 데 따르는 어려움은 모두 사라지고, 집중력, 학습, 듣기를 통해 온라인에서 읽는 습관이 향상됩니다. 따라서 블로거, 독자 또는 웹사이트 소유자라면 TTS는 지식의 지평을 넓혀주는 소프트웨어입니다. 하지만 모든 것에 대한 목소리를 내고, 제한이 없고, 경계가 없는 것의 이점은 무엇일까요? 서비스를 사용하는 사람인 사용자에 따라 구분됩니다.

사람들이 기계와 대화할 수 있게 하는 것은 인간-컴퓨터 상호작용의 오랜 꿈입니다. 컴퓨터가 자연스러운 말을 이해하는 능력은 지난 몇 년 동안 딥 뉴럴 네트워크(예: Google 음성 검색)를 적용하여 혁신되었습니다. 그러나 컴퓨터로 음성을 생성하는 과정(일반적으로 음성 합성 또는 텍스트 음성 변환(TTS) — 여전히 소위 말하는 것에 크게 기반을 두고 있습니다. 연결 TTS여기서 짧은 음성 조각의 매우 큰 데이터베이스가 단일 스피커에서 기록 된 다음 완전한 발언을 형성하기 위해 재결합됩니다. 이로 인해 완전히 새로운 데이터베이스를 기록하지 않고 음성을 수정하기가 어렵습니다 (예 : 다른 스피커로 전환하거나 음성의 강조 또는 감정 변경).

📚 TTS 기술은 어떻게 작동하나요?

TTS 프로세스는 여러 단계로 구성됩니다.

1. 텍스트 입력: 첫 번째 단계는 음성으로 변환하려는 텍스트를 입력하는 것입니다. 이는 서면 문서, 웹페이지, 챗봇 대화 또는 소셜 미디어 게시물일 수 있습니다.
2. 텍스트 분석: 그런 다음 텍스트를 분석하여 올바른 발음, 음조 및 리듬을 결정합니다. 여기에는 개별 단어, 구문 및 문장과 이들이 사용되는 맥락을 식별하는 것이 포함됩니다.
3. 음성 합성: 분석된 텍스트는 음성 합성 알고리즘을 사용하여 처리되어 해당 오디오 출력을 생성합니다. 여기에는 피치, 톤, 볼륨을 포함하여 말한 단어의 디지털 표현을 만드는 것이 포함됩니다.
4. 오디오 출력 : 마지막 단계는 스피커, 헤드폰 또는 기타 오디오 장치를 통해 재생할 수 있는 오디오 출력을 생성하는 것입니다.

📚 TTS 기술의 종류

TTS 기술에는 다음을 포함한 여러 유형이 있습니다.

규칙 기반 시스템: 이러한 시스템은 미리 정의된 규칙을 사용하여 음성을 생성합니다. 간단하고 효율적이지만 고품질 음성을 생성하지 못할 수 있습니다.
통계 모델: 이러한 시스템은 통계적 모델을 사용하여 음성을 생성합니다. 규칙 기반 시스템보다 더 발전되어 있으며 더 높은 품질의 음성을 생성할 수 있습니다.
인공 지능(AI): 이러한 시스템은 AI 알고리즘을 사용하여 음성을 생성합니다. 이들은 가장 진보된 유형의 TTS 기술이며 매우 자연스럽고 대화적인 음성을 생성할 수 있습니다.

📚 TTS의 장점!

GSpeech는 웹사이트, 모바일 앱, 전자책, 전자학습 자료, 문서, 일상적인 고객 경험, 운송 경험 등과 같은 다양한 출처에 대한 온라인, SaaS, 온프레미스 텍스트-투-스피치(TTS) 솔루션을 포함한 많은 기능을 제공합니다. TTS 기술을 통합하는 기업, 조직 및 퍼블리셔가 어떻게 혜택을 받는지.

🎯 접근성 향상

TTS 기술은 시각 장애, 난독증 또는 독서 장애가 있는 사람들에게 더 큰 접근성을 제공하여 그들이 정보에 접근하고 더 쉽게 소통할 수 있도록 해줍니다.

🎯 향상된 SEO

사용자가 콘텐츠를 소비할 수 있는 대체 방법을 제공함으로써 WordPress 웹사이트의 검색 엔진 최적화(SEO)를 개선할 수 있습니다. 이는 특히 화면 판독기를 사용하여 웹을 탐색하는 사용자에게 중요합니다.

🎯 향상된 사용자 경험

TTS 기술은 장치와 상호작용하는 보다 자연스럽고 직관적인 방법을 제공하고, 수동으로 입력하거나 읽을 필요성을 줄여 사용자 경험을 향상할 수 있습니다.

🎯 향상된 고객 서비스

TTS 기술은 24시간 연중무휴 고객 지원을 제공하고, 자주 묻는 질문에 답하고, 보다 효율적이고 효과적인 방식으로 고객에게 정보를 제공할 수 있습니다.

🎯 생산성 향상

TTS 기술은 데이터 입력, 필사, 읽기 등의 작업을 자동화하여 생산성을 높이고, 더 중요한 작업에 시간을 할애할 수 있습니다.

🎯 다국어 지원

TTS 기술은 여러 언어를 지원할 수 있어 전 세계적으로 운영되는 기업과 조직에 귀중한 도구입니다.

🎯 향상된 독해 능력

TTS 기술은 사용자가 쓰여진 단어를 따라가면서 텍스트를 들을 수 있게 하여 독해 능력을 향상시키고, 복잡한 정보를 더 쉽게 이해할 수 있도록 해줍니다.

🎯 눈의 피로 감소

TTS 기술은 독서와 타이핑에 대한 대안을 제공함으로써 눈의 피로와 스트레스를 줄여주므로, 화면 앞에서 오랜 시간을 보내는 사람들에게 귀중한 도구입니다.

🎯 참여 증가

TTS 기술은 보다 상호 작용적이고 몰입적인 경험을 제공하여 참여도를 높일 수 있으므로 교육 및 엔터테인먼트 애플리케이션에 귀중한 도구입니다.

🎯 경쟁 우위

TTS 기술은 장치와 상호 작용하는 독특하고 혁신적인 방법을 제공하여 경쟁사와 차별화된 제품이나 서비스를 제공함으로써 경쟁 우위를 제공할 수 있습니다.

이것은 큰 수요로 이어졌다 파라 메트릭 TTS데이터 생성에 필요한 모든 정보가 모델의 파라미터에 저장되고, 음성의 내용 및 특성은 모델의 입력을 통해 제어 될 수있다. 그러나 지금까지 파라 메트릭 TTS는 연결보다 덜 자연스럽게 들리는 경향이 있습니다. 기존의 파라 메트릭 모델은 일반적으로 신호 처리 알고리즘을 통해 출력을 전달하여 오디오 신호를 생성합니다. 보코더.

WaveNet은 오디오 신호의 원시 파형을 한 번에 한 샘플 씩 직접 모델링하여이 패러다임을 바꿉니다. 보다 자연스러운 소리를내는 것은 물론 원시 파형을 사용하면 WaveNet에서 음악을 포함한 모든 종류의 오디오를 모델링 할 수 있습니다.

WaveNet : 생 오디오를위한 생성 모델

연구자들은 보통 원시 오디오를 모델링하는 것을 피하는데, 그 이유는 그것이 너무 빨리 똑딱거리기 때문입니다. 일반적으로 초당 16,000개 이상의 샘플이 있고, 많은 시간 척도에서 중요한 구조가 있습니다. 모든 샘플에 대한 예측이 이전의 모든 샘플의 영향을 받는(통계적으로 말하면, 각 예측 분포는 이전의 모든 관찰에 따라 조건지어짐) 완전히 자기회귀 모델을 구축하는 것은 분명히 어려운 작업입니다.

그러나, 픽셀RNN and 픽셀CNN 이전에 발표된 모델은 복잡한 자연 이미지를 한 번에 한 픽셀뿐만 아니라 한 번에 한 색상 채널씩 생성할 수 있으며, 이미지당 수천 개의 예측이 필요하다는 것을 보여주었습니다. 이는 우리가 2차원 PixelNet을 1차원 WaveNet으로 조정하도록 영감을 주었습니다.

위의 애니메이션은 WaveNet이 어떻게 구성되어 있는지 보여줍니다. 이것은 완전 합성 신경망으로, 합성 계층은 다양한 확장 인자를 가지고 있어 수용 필드가 깊이에 따라 기하급수적으로 증가하고 수천 개의 타임스텝을 커버할 수 있습니다.

훈련 시 입력 시퀀스는 인간 화자로부터 녹음된 실제 파형입니다. 훈련 후, 우리는 네트워크를 샘플링하여 합성 발화를 생성할 수 있습니다. 샘플링하는 동안 각 단계에서 네트워크가 계산한 확률 분포에서 값이 추출됩니다. 그런 다음 이 값이 입력으로 다시 공급되고 다음 단계에 대한 새로운 예측이 이루어집니다. 이와 같이 한 번에 한 단계씩 샘플을 구축하는 것은 계산적으로 비용이 많이 들지만, 우리는 복잡하고 사실적으로 들리는 오디오를 생성하는 데 필수적이라는 것을 알게 되었습니다.