text-to-speech (TTS)의 이해

TTS의 기본 개념

정의: TTS는 입력된 텍스트를 사람이 말하는 것처럼 자연스러운 음성으로 변환하는 기술이다.

목적: TTS의 주된 목적은 텍스트 정보를 음성으로 전달하여, 시각적인 정보 접근이 어려운 사람들에게도 정보를 쉽게 전달하는 것이다.
또한, 자동화된 시스템에서 자연스럽게 의사소통할 수 있도록 돕는다.

TTS의 작동 원리

TTS 시스템은 일반적으로 텍스트 처리(Text Processing)와 음성 합성(Speech Synthesis) 두 가지 주요 단계로 구성된다. 

텍스트 처리(Text Processing)

이 단계에서는 입력된 텍스트를 음성 합성에 적합한 형식으로 변환한다.

• 텍스트 정규화: 텍스트에 포함된 숫자, 기호, 약어 등을 사람이 말하는 방식으로 변환한다. 예를 들어, "21kg"은 "이십일 킬로그램"으로 변환된다.
• 언어 분석: 텍스트의 문법적 구조를 분석하여, 문장의 억양, 강세, 리듬 등을 결정한다.
• 음소화(Phoneme Conversion): 텍스트를 발음의 기본 단위인 음소(phoneme)로 변환한다.
  예를 들어, "hello"라는 단어는 /həˈloʊ/라는 음소로 변환될 수 있다.

음성 합성(Speech Synthesis)

이 단계에서는 텍스트 처리 단계에서 변환된 데이터를 실제 음성으로 합성한다.

• 파형 합성(Waveform Concatenation): 미리 녹음된 음성 조각들을 연결하여 음성을 생성하는 방식이다. 음질이 좋지만, 다양한 발음을 처리하는 데 한계가 있다.
• 통계적 파라메트릭 합성(Statisical Parametric Synthesis): 음성의 통계적 특성을 기반으로 합성하는 방식이다. 과거에는 HMM(히든 마르코프 모델)이 사용되었고, 최근에는 딥러닝 기반의 모델이 사용된다.
• 딥러닝 기반 합성: 최근에는 Tacotron, WaveNet과 같은 딥러닝 모델을 통해 고품질의 자연스러운 음성을 합성할 수 있다. 이 방식은 음성의 억양, 강세 등을 더욱 자연스럽게 표현할 수 있다.

TTS의 주요 구성 요소

TTS 시스템의 성능은 몇 가지 주요 구성 요소에 의해 결정된다.

• 언어 모델(Language Model): 텍스트를 분석하고, 문장의 문법 구조와 의미를 이해하여 억양, 강세 등을 결정하는 데 사용된다.
• 음향 모델(Acoustic Model): 텍스트로부터 음성 신호를 생성하기 위한 모델이다. 전통적으로 통계적 방법을 사용했지만, 최근에는 딥러닝 기반 모델이 사용되고 있다.
• 보코더(Vocoder): 생성된 음성 특징을 실제 음성 신호로 변환하는 역할을 한다. WaveNet, Griffin-Lim, MelGAN 같은 여러 보코더가 사용된다.

TTS의 일반적인 응용 사례

TTS는 다양한 분야에서 사용되고 있다.

• AI 비서와 챗봇: Google Assistant, Siri, Alexa 같은 AI 비서들이 TTS 기술을 이용해 사용자와 대화한다.
• 내비게이션 시스템: 운전 중 시각적인 정보를 얻기 힘든 상황에서, TTS는 길 안내를 음성으로 제공한다.
• 전자책 및 오디오북: 책의 텍스트를 음성으로 변환하여 오디오북 형태로 제공한다.
• 접근성 도구: 시각 장애인이나 난독증 환자들을 위해 화면의 텍스트를 읽어주는 기능을 제공한다.
• 자동화된 고객 서비스: 콜센터에서 자동으로 고객의 요청을 처리하고 응답에 TTS가 활용된다.

TTS의 발전 방향

TTS 기술은 계속해서 발전하고 있으며, 다음과 같은 방향으로 나아가고 있다.

• 자연스러운 음성 합성: 딥러닝을 활용해 실제 사람의 목소리처럼 자연스럽고 감정을 반영하는 음성을 생성하는 것이 목표이다.
• 실시간 처리 성능 향상: 실시간 응답이 필요한 애플리케이션에서 빠르고 정확한 TTS의 중요성이 조명받고 있다.
• 다양한 목소리와 스타일 지원: 특정 인물의 목소리를 복제하거나 다양한 감정 표현을 가능하게 하는 방향으로 발전하고 있다.

왜 TTS가 인공지능 분야에 속할까?

TTS는 텍스트를 단순히 읽는 것 이상의 작업을 필요로 한다.

1. 자연어처리(NLP, Natural Language Processing)
   • TTS 시스템은 텍스트를 처리하여 음성으로 변환하기 위해 언어의 문법, 의미, 문맥 등을 이해해야 한다.
     예를 들어, 약어, 숫자, 날짜와 같은 비표준 텍스트를 표준 텍스트 형식으로 변환해야한다.
   • 언어 모델을 사용해 텍스트를 분석하고, 문장의 구조와 억양을 예측하여 더 자연스러운 발음과 억양을 생성한다.
2. 딥러닝(Deep Learning)
   • 최근 TTS 기술은 딥러닝 기반 모델을 많이 사용한다. 딥러닝 모델을 통해 텍스트로부터 음성 신호를 직접 생성하거나, 음성의 특징을 예측하는 방식을 채택했다.
   • 예를 들어, Tacotron, WaveNet, FastSpeech와 같은 딥러닝 기반 TTS 모델은 음성 합성의 정확성과 자연스러움을 높이는 데 중요한 역할을 한다.
3. 음성 신호 처리(Speech Signal Processing)
   • 텍스트로부터 생성된 음성 스펙트로그램(음성의 시각적 표현)을 실제 음성으로 변환하는 과정도 AI 기술을 이용한다.
   • 음성 신호의 특성을 분석하고, 사람의 목소리를 특성에 맞게 조정하는 작업은 AI의 음성 처리 기술을 기반으로 한다.

인공지능이 TTS에 미친 영향

• 자연스러운 음성 합성: 과거의 TTS는 로봇 같은 음성에 가까웠지만, 딥러닝을 활용한 TTS는 실제 사람의 목소리처럼 자연스럽게 말하는 것이 가능해졌다.
• 실시간 처리: 딥러닝 기반 모델들은 빠르게 음성을 생성할 수 있어서 실시간 응답이 필요한 AI 비서나 내비게이션에서 유용하게 사용된다.
• 다양한 목소리와 억양 지원: 인공지능 모델은 여러 목소리 스타일이나 감정 표현을 추가하는 것이 가능하여 더 다양한 응용이 가능해졌다.