신경 보코더
신경 보코더는 일반적으로 멜 스펙트로그램과 같은 컴팩트한 음향 표현을 실제 가청 파형으로 바꾸는 모델입니다.
개요
It is the final stage that gives modern text-to-speech and voice cloning their natural, human sound.
심층 분석
전통적인 음성 합성에서는 종종 윙윙거리거나 로봇처럼 들리는 신호 처리 보코더를 사용했습니다. 신경 보코더는 몇 시간의 실제 녹음을 훈련하여 스펙트로그램에서 원시 오디오 샘플을 재구성하는 방법을 배웁니다. WaveNet(DeepMind, 2016)은 초당 16,000개 이상의 샘플로 한 번에 하나의 오디오 샘플을 예측하여 놀랍도록 자연스러운 음성을 생성하지만 매우 느린 획기적인 기술이었습니다. 최신 모델은 속도를 위해 자동 회귀 병목 현상을 교환했습니다. WaveGlow는 흐름 기반 생성을 사용했고, Parallel WaveGAN과 MelGAN은 생성적 적대 네트워크를 사용했으며, HiFi-GAN은 실시간보다 훨씬 빠르게 고품질 22kHz 오디오를 생성하여 인기 있는 표준이 되었습니다. 오늘날 보코더는 거의 항상 멜 스펙트로그램을 생성하는 Tacotron 2 또는 FastSpeech와 같은 음향 모델과 짝을 이루는 2단계 파이프라인의 후반부입니다.
기술적 통찰력
멜 스펙트로그램은 오디오의 위상 정보를 버리고 시간이 지남에 따라 주파수 대역에 걸쳐 에너지가 어떻게 분배되는지만 유지합니다. 보코더의 어려운 일은 해당 입력과 크기 스펙트럼이 일치하는 그럴듯하고 일관된 파형을 만들어내는 것입니다. HiFi-GAN과 같은 GAN 기반 보코더는 다양한 스케일과 주기에서 신호를 검사하는 다중 판별자를 사용하여 생성기를 밀어 고조파 및 자음의 날카로운 과도와 같은 사실적인 미세한 세부 사항을 생성합니다.
전략적 영향
접근 및 도달
전사, 내레이션, 음성 인터페이스를 통해 접근성을 향상시킵니다.
비용 및 예산
미디어 팀은 더 적은 예산으로 세련된 오디오를 더 빠르게 출시할 수 있습니다.
속도와 규모
고객 대면 시스템은 음성 상호 작용을 더 큰 규모로 처리할 수 있습니다.
신경 보코더의 미래
보코더는 클라우드 연결 없이 휴대폰 및 내장 장치에서 실행할 수 있도록 점점 더 작아지고 빨라지고 있습니다. 또한 재교육 없이 모든 화자, 언어, 노래, 심지어 음성이 아닌 소리까지 일반화하는 범용 보코더를 향한 추진도 있습니다. 병렬 추세는 보코더를 엔드투엔드 시스템과 신경 코덱으로 직접 접어 별도의 음향 단계와 파형 단계 사이의 경계를 흐리게 하고 중간 스펙트로그램을 통과할 때 발생하는 아티팩트를 줄입니다.
실제 구현
화면 판독기 및 내비게이션 앱과 같은 텍스트 음성 변환 도우미에서 최종 음성 오디오 생성
더빙 및 오디오북 내레이션 도구를 사용하여 자연스러운 복제 음성 생성
AI 음악 및 가상 보컬 소프트웨어에서 노래하는 목소리 재구성
서버 왕복 없이 스마트 스피커 및 접근성 장치를 위한 장치 내 음성 출력 전원 공급
위험 및 가드레일
동의가 없으면 음성 오용 및 명의 도용 위험이 높아집니다.
악센트, 방언 또는 시끄러운 환경에서는 정확도가 떨어질 수 있습니다.
합성 오디오는 명확한 라벨링이 없으면 실제 음성으로 오인될 수 있습니다.
구현 로드맵
음성 캡처, 복제 및 재사용에 대한 명시적인 동의를 얻습니다.
다양한 화자와 배경 조건에서 품질을 테스트합니다.
사람이 출력을 검토하거나 승인해야 하는 시기를 정의합니다.
합성 오디오에 라벨을 붙이고 책임을 묻기 위해 출처 기록을 보관하세요.
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다음 가이드
HiFi-GAN 및 GAN 보코더
자주 묻는 질문
What is Neural Vocoders?
신경 보코더는 일반적으로 멜 스펙트로그램과 같은 컴팩트한 음향 표현을 실제 가청 파형으로 바꾸는 모델입니다. 현대의 텍스트 음성 변환과 음성 복제에 자연스럽고 인간적인 소리를 부여하는 마지막 단계입니다.
신경 보코더의 주요 임무는 무엇입니까?
신경 보코더는 일반적으로 멜 스펙트로그램과 같은 컴팩트한 음향 기능을 사용하여 사용자가 듣는 실제 원시 오디오 파형을 합성합니다.
뉴럴 보코더의 자연스러운 사운드를 구현한 획기적인 2016년 모델은 무엇입니까?
2016년 DeepMind의 WaveNet은 샘플별로 오디오를 생성하고 놀랍도록 자연스러운 음성을 생성하여 신경 보코더 시대를 시작했습니다.
원래 WaveNet이 오디오 생성 속도가 느린 이유는 무엇입니까?
WaveNet은 자동 회귀적입니다. 각 오디오 샘플은 이전 오디오 샘플에 따라 달라지므로 초당 수만 개의 샘플을 생성하는 데는 계산 비용이 많이 듭니다.
멜 스펙트로그램은 어떤 정보를 눈에 띄게 삭제하여 보코더의 작업을 더 어렵게 만드는가?
멜 스펙트로그램은 크기(주파수 대역당 에너지)를 유지하지만 위상은 떨어지므로 보코더는 위상이 그럴듯한 일관성 있는 파형을 재구성해야 합니다.
HiFi-GAN과 같은 GAN 기반 보코더는 어떻게 현실성을 향상합니까?
HiFi-GAN은 다양한 시간 척도와 주기성을 검사하는 여러 판별자를 사용하여 생성기가 현실적인 고조파와 과도 현상을 생성하도록 유도합니다.