tts와 감정분석 기술의 결합

 

text-to-speech (TTS)의 이해

gTTS를 활용한 text-to-speech

pyttsx3를 활용한 text-to-speech

 

TTS와 감정 분석의 개요

• TTS(Text-to-Speech): 텍스트를 음성으로 변환하는 기술입니다. 일반적인 TTS 시스템은 텍스트를 단순히 읽는 것에 중점을 두기 때문에, 감정이 드러나지 않는 평범한 음성을 생성합니다.
• 감정 분석(Emotion Analysis): 텍스트에서 감정을 추출하는 기술입니다. 감정 분석을 통해 텍스트가 어떤 감정을 나타내는지(예: 기쁨, 분노, 슬픔 등)를 파악할 수 있습니다.

감정 기반 TTS의 필요성

사람의 음성은 단순한 읽기에 그치지 않고, 상황에 따라 억양, 속도, 감정 표현이 다릅니다. 예를 들어, 기쁠 때는 목소리가 밝고 빠르며, 슬플 때는 낮고 느려지는 경향이 있죠. 감정 분석 기술을 TTS에 결합하면 더 자연스럽고 사람과 유사한 음성을 생성할 수 있습니다.

TTS와 감정 분석 결합의 기본 구조

기본적으로 TTS와 감정 분석을 결합하는 프로세스는 다음과 같은 단계로 구성됩니다.

1. 텍스트 입력: 사용자가 TTS 시스템에 텍스트를 입력합니다.
2. 감정 분석: 입력된 텍스트의 감정을 분석합니다. 예를 들어, "나는 정말 행복해!"라는 텍스트가 들어오면 기쁨 감정으로 분석될 수 있습니다.
3. 감정에 따른 음성 설정: 감정 분석 결과에 따라 음성의 속도, 톤, 억양 등을 조정합니다. 예를 들어, 기쁨일 때는 목소리를 밝게 하고, 슬픔일 때는 톤을 낮추고 속도를 느리게 설정할 수 있습니다.
4. 음성 합성: 설정된 속성에 따라 TTS 시스템이 최종 음성을 생성합니다.

감정 분석의 기초

감정 분석은 텍스트에서 감정을 추출하는 작업입니다. 이를 위해 다음과 같은 기술이 사용됩니다.’

• 자연어 처리(NLP, Natural Language Processing): 텍스트의 감정을 분석하기 위해 NLP 기술을 사용합니다. 텍스트에서 문법적 구조를 이해하고, 특정 단어나 표현이 어떤 감정을 나타내는지 파악할 수 있습니다.
• 머신 러닝/딥러닝 기반 모델: 감정 분석을 위해 기계 학습 모델이나 딥러닝 모델을 학습시켜 사용할 수 있습니다. 일반적으로 감정 분류 모델을 사용해 텍스트를 기쁨, 슬픔, 분노 등의 감정으로 분류합니다.

TTS와 감정 분석 결합 구현의 기초

감정 기반 TTS 시스템을 구현하려면 몇 가지 기본 기술이 필요합니다.

감정 분석 모델 구현

간단한 감정 분석 모델을 Python의 transformers 라이브러리를 사용하여 구현할 수 있습니다. 이 라이브러리는 자연어 처리 모델을 제공하며, 감정 분류에 사용할 수 있습니다.

transformers 라이브러리를 활용하여 감정분석을 실행하기 위해 필요한 패키지를 설치합니다.

# python version <= 3.11
pip install --upgrade setuptools wheel
pip install setuptools
pip install numpy==1.25.2
pip install pyttsx3 transformers torch

from transformers import pipeline

# 감정 분석 파이프라인 생성
emotion_analyzer = pipeline('sentiment-analysis')

# 텍스트의 감정 분석
text = "나는 정말 행복해!"
emotion = emotion_analyzer(text)

print(emotion)  # 감정 분석 결과 출력

감정에 따른 TTS 조정

감정 분석 결과에 따라 TTS 음성을 조절할 수 있습니다. 예를 들어, 기쁨이면 목소리를 밝고 빠르게, 슬픔이면 느리고 낮은 톤으로 설정합니다.

pyttsx3라이브러리를 사용해 음성의 속도와 음높이를 조정할 수 있습니다.

import pyttsx3

def speak_with_emotion(text, emotion):
    engine = pyttsx3.init()

    # 감정에 따른 음성 설정
    if emotion == 'POSITIVE':
        engine.setProperty('rate', 200)  # 빠른 속도
        engine.setProperty('volume', 1.0)  # 큰 소리
        engine.setProperty('pitch', 150)  # 높은 톤
    elif emotion == 'NEGATIVE':
        engine.setProperty('rate', 100)  # 느린 속도
        engine.setProperty('volume', 0.5)  # 낮은 소리
        engine.setProperty('pitch', 70)  # 낮은 톤
    else:
        engine.setProperty('rate', 150)  # 중간 속도
        engine.setProperty('volume', 0.8)  # 중간 소리

    # 음성 합성 및 재생
    engine.say(text)
    engine.runAndWait()

# 예제 실행
text = "나는 정말 행복해!"
emotion_label = "POSITIVE"  # 감정 분석 결과에 따른 레이블 (예: 'POSITIVE' 또는 'NEGATIVE')
speak_with_emotion(text, emotion_label)

고급 감정 기반 TTS

더 높은 품질의 감정 기반 TTS를 구현하려면, 딥러닝 기반 TTS 모델과 감정 조절 기능이 있는 음성 합성 모델을 사용해야 합니다.

• Tacotron2 + WaveNet: Tacotron2와 WaveNet을 결합하면 더 자연스러운 음성을 생성할 수 있습니다.
  Tacotron2는 텍스트를 스펙트로그램으로 변환하고, WaveNet은 스펙트로그램을 실제 음성 신호로 변환합니다.
• 감정 제어 기능 추가: 딥러닝 모델에 감정 조절 레이어를 추가하여, 음성 합성 시 감정 표현을 더 잘 반영할 수 있습니다.

 

전체 코드 및 가이드라인

 

GitHub - itsjh1242/pyttsx3: pyttsx3, text-to-speech for TIL