제로샷 음성 클로닝이란?

제로샷 음성 클로닝이란 무엇인지 알아보고, 그 작동 원리를 탐구해보세요.

기계 학습의 발전 덕분에 음성 클로닝 기술은 최근 몇 년간 큰 진전을 이루었으며, 현재까지 가장 인상적인 텍스트 음성 변환 솔루션을 제공하고 있습니다. 그 중에서도 가장 중요한 발전 중 하나는 제로샷으로, 이는 기술 분야에서 큰 주목을 받고 있습니다. 이 글에서는 제로샷 음성 클로닝이 무엇인지, 그리고 어떻게 산업을 변화시켰는지 소개합니다.

제로샷 기계 학습 설명

음성 클로닝의 목표는 소량의 녹음된 음성을 사용하여 화자의 목소리를 복제하는 것입니다. 즉, 음성 클로닝은 인공지능을 사용하여 특정 인물의 목소리를 닮은 음성을 생성하는 최첨단 기술입니다. 이 기술은 세 가지 주요 음성 클로닝 프로세스를 구분합니다:

원샷 학습

원샷 학습은 모델이 새로운 것의 단 한 장의 사진으로 훈련되지만, 여전히 같은 것의 다른 이미지를 인식할 수 있어야 한다는 것을 의미합니다.

퓨샷 학습

퓨샷 학습은 모델이 새로운 것의 몇 장의 사진을 보고, 그것들이 조금 다르게 보여도 유사한 것들을 인식할 수 있는 경우를 말합니다.

제로샷 학습

제로샷 학습은 모델이 이전에 훈련되지 않은 새로운 객체나 개념을 인식하도록 가르치는 것입니다. 이는 VCTK와 같은 데이터셋을 사용하여 설명합니다. 모델은 사진, 예제 또는 다른 훈련 데이터 없이 새로운 것을 인식하도록 가르칩니다. 대신, 새로운 항목을 설명하는 특성이나 특징 목록을 제공합니다.

음성 클로닝이란?

음성 클로닝은 기계 학습 기법을 사용하여 화자의 목소리를 복제하는 것입니다. 음성 클로닝의 목표는 소량의 녹음된 음성을 사용하여 화자의 톤을 재현하는 것입니다. 음성 클로닝에서는 화자 인코더가 사람의 음성을 코드로 변환하고, 이후 화자 임베딩을 사용하여 벡터로 변환합니다. 그 벡터는 음성을 생성하는 신디사이저, 즉 보코더를 훈련시키는 데 사용됩니다. 신디사이저는 화자 임베딩 벡터와 멜 스펙트로그램, 즉 음성 신호의 시각적 표현을 입력으로 받습니다. 이것이 음성 클로닝의 기본 프로세스입니다. 이후 실제 합성된 음성의 소리인 파형 출력을 생성합니다. 이 과정은 일반적으로 딥러닝과 같은 기계 학습 기법을 사용하여 수행됩니다. 또한 다양한 데이터셋과 생성된 음성의 품질을 평가하기 위한 지표를 사용하여 훈련할 수 있습니다. 음성 클로닝은 다음과 같은 다양한 응용 분야에 사용될 수 있습니다:

• 음성 변환 - 한 사람의 목소리 녹음을 다른 사람이 말한 것처럼 바꾸는 능력.
• 화자 검증 - 누군가가 특정 인물이라고 주장할 때, 그들의 목소리를 사용하여 사실인지 확인하는 것.
• 다중 화자 텍스트 음성 변환 - 인쇄된 텍스트와 키워드로부터 음성을 생성하는 것

WaveNet, Tacotron2, 제로샷 다중 화자 TTS, 그리고 Microsoft의 VALL-E와 같은 인기 있는 음성 클로닝 알고리즘이 있습니다. 또한 GitHub에서 훌륭한 최종 결과를 제공하는 많은 오픈 소스 알고리즘을 찾을 수 있습니다. 음성 클로닝 기술에 대해 더 알고 싶다면 ICASSP, Interspeech, IEEE 국제 컨퍼런스가 적합한 장소입니다.

음성 클로닝에서의 제로샷 학습

제로샷 음성 클로닝을 달성하기 위해 화자 인코더를 사용하여 훈련 데이터에서 음성 벡터를 추출합니다. 이러한 음성 벡터는 이전에 훈련 데이터셋에 포함되지 않은 화자, 즉 보이지 않는 화자의 신호 처리를 위해 사용할 수 있습니다. 이는 다양한 기법을 사용하여 신경망을 훈련시킴으로써 달성할 수 있습니다:

• 컨볼루션 모델은 이미지 분류 문제를 해결하기 위해 사용되는 신경망 모델입니다.
• 자기회귀 모델은 과거 값을 기반으로 미래 값을 예측할 수 있습니다.

제로샷 음성 클로닝의 과제 중 하나는 합성된 음성이 고품질이며 청취자에게 자연스럽게 들리도록 하는 것입니다. 이 과제를 해결하기 위해 다양한 지표가 사용되어 음성 합성의 품질을 평가합니다:

• 화자 유사성은 합성된 음성이 원래 목표 화자의 음성 패턴과 얼마나 유사한지를 측정합니다.
• 음성 자연스러움은 합성된 음성이 청취자에게 얼마나 자연스럽게 들리는지를 나타냅니다.

AI 모델을 가르치고 평가하는 데 사용되는 실제 세계의 데이터를 기준 참조 오디오라고 합니다. 이 데이터는 훈련과 정규화에 사용됩니다. 또한, 스타일 전이 기법을 사용하여 모델의 일반화 능력을 향상시킵니다. 스타일 전이는 주 콘텐츠와 스타일 참조를 위한 두 가지 입력을 사용하여 모델의 새로운 데이터 처리 성능을 개선하는 것을 포함합니다. 즉, 모델이 새로운 상황을 더 잘 처리할 수 있게 됩니다.

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자주 묻는 질문

음성 복제의 목적은 무엇인가요?

음성 복제는 고품질의 자연스러운 음성을 생성하여 인간과 기계 간의 의사소통과 상호작용을 개선하는 다양한 응용 프로그램에 활용하는 것을 목표로 합니다.

음성 변환과 음성 복제의 차이점은 무엇인가요?

음성 변환은 한 사람의 음성을 다른 사람의 음성처럼 들리도록 수정하는 것이고, 음성 복제는 특정 인간 화자를 닮은 새로운 음성을 생성하는 것입니다.

어떤 소프트웨어가 누군가의 음성을 복제할 수 있나요?

Speechify, Resemble.ai, Play.ht 등 다양한 옵션이 있습니다.

가짜 음성을 어떻게 감지할 수 있나요?

오디오 딥페이크를 식별하는 가장 일반적인 기술 중 하나는 스펙트럼 분석으로, 이는 오디오 신호를 분석하여 독특한 음성 패턴을 감지하는 것입니다.