VITS 엔드 투 엔드 음성 합성
VITS는 일반적인 2단계 파이프라인을 건너뛰고 훈련된 단일 시스템에서 텍스트를 원시 오디오 파형으로 직접 변환하는 텍스트 음성 변환 모델입니다.
개요
By combining variational inference with adversarial training, it produces remarkably natural, expressive speech.
심층 분석
2021년에 Kim, Kong, Son이 도입한 VITS(종단 간 텍스트 음성 변환을 위한 적대적 학습을 통한 변형 추론)는 이전 시스템에서 분리되어 있던 세 가지 아이디어를 융합합니다. VAE(조건부 변형 자동 인코더)는 음성의 잠재 표현을 학습하고, 흐름을 정규화하여 잠재 분포를 미세한 음향 세부 사항을 캡처할 수 있을 만큼 유연하게 만들고, GAN 스타일 판별기는 생성된 파형을 현실감 있게 밀어냅니다. 결정적으로 VITS는 음향 모델과 보코더를 두 단계가 아닌 함께 훈련하여 모듈을 별도로 훈련할 때 품질을 저하시키는 불일치를 제거합니다. 또한 확률론적 기간 예측기를 도입하여 동일한 문장을 매번 다른 자연스러운 리듬으로 말할 수 있습니다.
기술적 통찰력
VITS는 외부 정렬 장치 없이 훈련 중에 텍스트 토큰과 오디오 프레임 간의 최상의 매핑을 찾는 MAS(단조 정렬 검색)를 통해 정렬 문제를 해결합니다. VAE 사후는 실제 오디오에서 계산되는 반면, 텍스트에 대한 사전 조건은 일치하도록 흐름을 정규화하여 재구성됩니다. 추론 시에는 이전 텍스트에서 샘플링하고 바로 파형으로 디코딩하므로 별도의 멜 스펙트로그램과 별도의 보코더가 필요하지 않습니다.
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.
VITS 엔드 투 엔드 음성 합성의 미래
VITS는 오픈 소스 TTS를 지배하는 후속 제품군을 탄생시켰습니다. VITS2는 아키텍처를 단순화하고 자연성을 향상시켰으며, YourTTS와 널리 사용되는 Coqui XTTS는 제로샷 음성 복제 및 다양한 언어에 대한 접근 방식을 확장했습니다. 더 가벼운 실시간 온디바이스 변형에 대한 지속적인 작업, 리소스가 적은 언어에 대한 더 나은 다국어 지원, 감정 및 말하기 스타일에 대한 더 엄격한 제어를 기대하세요. 엔드투엔드 디자인은 매력적이고 잘 이해된 기반이기 때문입니다.
실제 구현
Coqui TTS는 개발자가 오디오북에 대한 특정 내레이터의 음성을 복제하기 위해 미세 조정하는 VITS 기반 모델을 제공합니다.
Raspberry Pi급 하드웨어의 오픈 소스 음성 도우미는 완전 오프라인 음성 출력을 위해 소형 VITS 모델을 사용합니다.
언어 학습 앱은 YourTTS와 같은 다국어 VITS 변형을 사용하여 자연스러운 발음 예제를 생성합니다.
인디 게임 스튜디오는 비로봇적 리듬에 대한 확률론적 지속 시간 예측 변수를 사용하여 다양한 NPC 대화 대사를 합성합니다.
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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감정적 음성 합성
자주 묻는 질문
What is VITS End-to-End Speech Synthesis?
VITS는 일반적인 2단계 파이프라인을 건너뛰고 훈련된 단일 시스템에서 텍스트를 원시 오디오 파형으로 직접 변환하는 텍스트 음성 변환 모델입니다. 변이 추론과 적대적 훈련을 결합하여 놀랍도록 자연스럽고 표현력이 풍부한 음성을 생성합니다.
VITS라는 약어는 무엇을 의미합니까?
VITS는 세 가지 핵심 요소를 반영하여 엔드 투 엔드 텍스트 음성 변환을 위한 적대 학습을 통한 Variational Inference를 나타냅니다.
VITS와 기존 TTS 파이프라인의 주요 아키텍처 차이점은 무엇입니까?
VITS는 엔드투엔드입니다. 별도의 음향 모델과 보코더의 불일치를 방지하면서 하나의 모델에서 텍스트-파형을 학습합니다.
VITS는 텍스트와 오디오 프레임 간의 정렬을 어떻게 학습합니까?
VITS는 단조 정렬 검색을 사용하여 외부 정렬 장치 없이 내부적으로 최상의 텍스트-프레임 정렬을 찾습니다.
VITS에 확률론적 지속 기간 예측 변수가 포함된 이유는 무엇입니까?
확률론적 기간 예측기를 사용하면 동일한 문장을 서로 다른 자연스러운 리듬으로 말하여 단조로운 로봇식 억양을 피할 수 있습니다.
VITS 출력을 사실적인 사운드 오디오로 밀어내는 구성 요소는 무엇입니까?
VITS는 판별자가 파형이 실제처럼 들리는지 판단하여 지각 품질을 향상시키는 적대적(GAN) 훈련을 사용합니다.