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D.Voice: 오픈소스 딥러닝 음성 합성 엔진

[English Guide]

D.Voice는 TensorFlow로 구현된 오픈소스 딥러닝 음성 합성 엔진입니다. 이 프로젝트는:

위 세 논문의 모델들의 구현을 포함하고 있습니다. 음성 데모는 여기서 들어보실 수 있습니다.

model

Prerequisites

사용 방법

1. 필수 라이브러리 설치

Tensorflow 1.3를 설치한 후, 아래 명령어로 필수 라이브러리를 설치합니다.

pip3 install -r requirements.txt
python -c "import nltk; nltk.download('punkt')"

바로 음성을 만들고 싶으면 2-3. 학습된 모델 다운받기를 따라하시면 됩니다.

2-1. 학습할 데이터 준비하기

datasets 디렉토리는 다음과 같이 구성되어야 합니다:

datasets
├── son
│   ├── alignment.json
│   └── audio
│       ├── 1.mp3
│       ├── 2.mp3
│       ├── 3.mp3
│       └── ...
└── 아무개
    ├── alignment.json
    └── audio
        ├── 1.mp3
        ├── 2.mp3
        ├── 3.mp3
        └── ...

그리고 아무개/alignment.json는 아래와 같은 포멧으로 json 형태로 준비해 주세요.

{
    "./datasets/아무개/audio/001.mp3": "존경하는 국민 여러분",
    "./datasets/아무개/audio/002.mp3": "국회의장과 국회의원 여러분",
    "./datasets/아무개/audio/003.mp3": "저는 오늘",
}

datasets와 아무개/alignment.json가 준비되면, 아래 명령어로 학습 데이터를 만드시면 됩니다:

python3 -m datasets.synthesizer_data ./datasets/아무개/alignment.json

2-2. {손석희, 문재인, 박근혜} 데이터 만들기

만약 음성 데이터가 없으시다면, 3명의 한국인 음성 데이터를 만드실 수 있습니다:

  1. 손석희
  2. 박근혜
  3. 문재인

각각의 데이터는 아래 스크립트로 만들 수 있으며,

./scripts/prepare_son.sh # 손석희
./scripts/prepare_park.sh # 박근혜
./scripts/prepare_moon.sh # 문재인

각 스크립트는 아래와 같은 명령어를 실행합니다. (son 기준으로 설명합니다)

  1. 자동으로 음성<->텍스트 페어를 만들기 위해 구글 음성 인식 API를 사용하며, GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS를 준비해야 합니다. GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS를 얻기 위해서는 여기를 참고해 주세요.

    export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="YOUR-GOOGLE.CREDENTIALS.json"

  2. 음성(혹은 영상)과 텍스트 데이터를 다운로드 받습니다.

    python -m datasets.son.download

  3. 음성을 정적을 기준으로 분리합니다.

    python -m audio.silence --audio_pattern "./datasets/son/audio/*.wav" --method=pydub

  4. 작게 분리된 음성들을 Google Speech Recognition API를 사용해 대략적인 문장들을 예측합니다. (moon과 park 데이터셋은 recognition.json이 이미 있기 때문에 이 과정은 생략하셔도 됩니다.)

    python -m recognition.google --audio_pattern "./datasets/son/audio/*.*.wav"

  5. 기존의 텍스트와 음성 인식으로 예측된 텍스트를 비교해 음성<->텍스트 쌍 정보를 ./datasets/son/alignment.json에 저장합니다.

    python -m recognition.alignment --recognition_path "./datasets/son/recognition.json" --score_threshold=0.5

  6. 마지막으로 학습에 사용될 numpy 파일들을 만듭니다.

    python3 -m datasets.generate_data ./datasets/son/alignment.json

자동화 과정이 굉장히 간단하기 때문에, 데이터에 노이즈가 많이 존재합니다. 하지만 오디오와 텍스트가 충분히 많이 있다면 (처음부터 학습시 20시간 이상, 미리 학습된 모델에서 학습시 5+시간 이상) 적당한 퀄리티의 음성 합성을 기대할 수 있습니다.

2-3. 미리 학습된 모델 다운받기

미리 학습된 모델들을 사용해 음성을 만들거나 모델을 학습시킬 수 있습니다. 아래 모델 중 하나를 다운로드 받으시고:

  1. 단일 화자 모델 - 손석희

    python3 download.py son

  2. 단일 화자 모델 - 박근혜

    python3 download.py park

학습된 모델을 다운받으시고, 아래 명령어로 음성을 만들어 낼 수 있습니다:

python3 synthesizer.py --load_path logs/son-20171015 --text "이거 실화냐?"
python3 synthesizer.py --load_path logs/park-20171015 --text "이거 실화냐?"

주의: 학습된 모델을 연구 이외의 목적으로 사용하는 것을 금지합니다.

3. 모델 학습하기

모델의 중요 파라미터는 hparams.py에 있습니다.

단일 화자 모델을 학습하려면:

python3 train.py --data_path=datasets/son
python3 train.py --data_path=datasets/park --initialize_path logs/son-20171015

다중 화자 모델을 학습하려면:

# `hparams.py`에서 `model_type`을 `deepvoice` 혹은 `simple`로 바꾼 후
python3 train.py --data_path=datasets/son,datasets/park

학습 중이던 모델(ex. logs/son-20171015)을 다시 학습하려면:

python3 train.py --data_path=datasets/son --load_path logs/son-20171015

학습 데이터가 좋지 않다면 --initialize_path로 이미 학습된 모델의 파라미터로 초기화 해서 학습하시는 것이 좋습니다.

4. 음성 만들기

모델을 학습시킨 후 웹 데모를 통해 음성을 만들거나:

python app.py --load_path logs/park-20171015 --num_speakers=1

아래 명령어로 음성을 만들 수 있습니다:

python3 synthesizer.py --load_path logs/park-20171015 --text "이거 실화냐?"

Disclaimer

이것은 데브시스터즈의 공식적인 제품이 아닙니다. 데브시스터즈는 이 코드를 잘못 사용했을 시 발생한 문제나 이슈에 대한 책임을 지지 않으며 이 소프트웨어의 사용은 사용자 자신에게 전적으로 책임이 있습니다.

References

Author

Taehoon Kim / @carpedm20