TTS 주석은 텍스트 음성 변환 합성 과정에서 수행되는 주석 작업을 말합니다. TTS 기술은 텍스트를 자동으로 음성으로 변환하는 기술을 말합니다. 음성 비서, 음성 내비게이션, 자동 음성 응답 시스템 등 다양한 응용 프로그램을 갖추고 있습니다.
TTS 주석 유형은 다음과 같습니다.
텍스트 주석: 음성 인식 음역 및 자연어 생성 텍스트를 포함한 원본 텍스트입니다.
음소 주석: 텍스트에서 각 음소의 위치와 해당 음소 내용을 표시합니다. 이는 TTS 모델에서 음소 분류기를 훈련하는 데 사용됩니다.
운율 주석은 텍스트의 기본 음성 단위(예: 음절 또는 단어)에 주석을 달고 음높이, 지속 시간, 강도와 같은 음성 속성을 기록하는 것을 말합니다. 이러한 주석은 TTS(텍스트 음성 변환) 모델에서 운율 모델을 훈련하는 데 사용됩니다.
음성 주석: 오디오 길이, 샘플링 속도, 비트 깊이 등 TTS에서 생성된 음성 오디오의 기본 정보에 주석을 답니다.
의도 주석: 텍스트의 의도나 감정 정보에 주석을 답니다. 이는 TTS 모델의 감정 모델 또는 음성 상호 작용의 감정 인식 모델을 훈련하는 데 사용됩니다.
발음 주석: TTS 모델에서 발음 모델을 훈련하는 데 사용되는 다양한 언어 또는 방언의 발음 차이를 표시합니다.
음속 주석: TTS 모델에서 음성 속도 제어 모델을 훈련하는 데 사용되는 문장 일시 정지, 억양, 음성 속도 변경 등을 포함한 텍스트의 음성 속도 정보에 주석을 답니다.
음성 합성 매개변수 라벨링: TTS 모델에서 음성 합성 모델을 훈련하는 데 사용되는 기본 주파수, 고조파, 성도 매개변수 등과 같은 TTS 모델의 특성 매개변수에 라벨을 지정합니다.
TTS 주석의 목적은 컴퓨터가 텍스트를 올바르게 이해하고 처리한 다음 자연스럽고 부드러운 음성을 생성할 수 있도록 하는 것입니다. TTS 주석을 수행할 때 텍스트에 대한 단어 분할, 음소 변환, 음절 분할 등의 처리를 거쳐 컴퓨터가 각 단어, 각 음소, 각 음절의 의미와 발음 규칙을 정확하게 이해할 수 있도록 해야 합니다. TTS 주석의 결과는 음소, 음절, 강세, 리듬 등의 정보가 포함된 주석 파일입니다.
TTS 주석을 수행할 때 몇 가지 주요 문제에 주의를 기울여야 합니다. 첫째, 컴퓨터가 각 단어의 의미와 문법 구조를 올바르게 이해할 수 있도록 긴 문장을 구나 단어로 나누어 텍스트를 분할해야 합니다. 둘째, 각 단어를 해당 음소 순서로 변환하려면 음소 변환이 필요합니다. 음소는 언어를 구성하는 가장 작은 음소이자 음성합성의 기본단위이다. 음소를 변환할 때 생성된 음성이 부드럽고 자연스럽도록 음소 간의 연속 읽기 규칙과 발음 구별 부호를 고려해야 합니다.
TTS 주석에는 단어 분할 및 음소 변환 외에도 음절 구분, 강세 표시 및 운율 주석도 필요합니다. 음절은 단어를 구성하는 음소의 조합으로, 각 음절에는 강세가 있습니다. TTS 주석을 수행할 때 생성된 음성이 올바른 강세와 리듬을 갖도록 각 단어의 강세 위치를 표시해야 합니다. 동시에 생성된 음성을 보다 자연스럽고 매끄럽게 만들기 위해서는 억양, 말하는 속도, 일시 중지 등과 같은 운율 정보에도 주석을 추가해야 합니다.
TTS 주석에는 일반적으로 두 가지 방법이 있습니다. 하나는 수동 주석이고 다른 하나는 AI 주석입니다.
수동 주석은 사람 주석자가 텍스트를 단어별로 듣고 이를 해당 음성 주석으로 변환해야 하는 수동 주석 프로세스입니다. AI 주석은 인공지능 알고리즘을 이용해 자동으로 텍스트를 음성 주석으로 변환해 수동 주석에 소요되는 비용과 시간을 줄여준다. AI 주석은 더 빠르고 효율적이지만, AI 알고리즘이 오류를 일으키거나 특정 음성 특징을 인식하지 못할 수 있기 때문에 품질에서는 인간 주석만큼 좋지 않을 수 있습니다. 따라서 실제 응용에서는 주석의 품질과 효율성을 향상시키기 위해 두 가지 주석 방법을 결합하는 것이 일반적으로 필요합니다.
NetEase Fuxi의 크라우드소싱 데이터 서비스에 대해 알아보고 플랫폼을 사용하여 RLHF 교육 전략을 구축함으로써 수동 주석 작성자가 모델 교육 및 조정 프로세스에 실시간으로 참여할 수 있습니다. 플랫폼은 먼저 수동 주석을 위한 일반적인 기능 데이터를 스크리닝하고 수동 주석 결과를 기반으로 실시간으로 리플로우 모델 교육을 수행하여 데이터 폐쇄 루프를 형성하고 모델 효과를 개선하며 자동 주석을 달성합니다. 마지막으로 플랫폼은 사용자의 과거 작업 결과를 기반으로 실시간으로 사용자의 과거 작업 성과를 계산하고 모든 데이터에 대해 자동 품질 검사를 수행합니다.
일반적으로 TTS 주석이란 음성 데이터에 TTS 기술로 주석을 달아 컴퓨터가 텍스트를 정확하게 이해하고 처리하여 자연스럽고 부드러운 음성을 생성할 수 있도록 하는 작업을 말합니다. TTS 주석에는 단어 분할, 음소 변환, 음절 구분, 강세 표시, 운율 주석 등이 필요하며, 일반적으로 수동 주석 또는 자동 주석이 필요합니다.
위 내용은 TTS 주석의 정의 및 분류의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!