AI 基盤理由
-
ディブロニングモデル使用: MeloTTSはディブロニング基盤音声合成モデルを使います. 走路 Neural TTS 系列構造(VITS, Tacotron 系列など)と類似の方式でテキスト入力を音声信号で変換します.
-
学習基盤生成: テキストを音声で変換する時単純規則基盤合成ではなく, 大規模音声データセットに学習された AI モデルがテキストパターン, イントネーション, 発音, リズムを予測して音声を生成します.
2 特徴
-
韓国語自然: 学習されたデータが韓国語音声データセットを含んでいて, 既存規則基盤 TTSよりずっと自然な発音を提供します.
-
多国語支援: 英語, 日本語など他の言語も支援して, モデルが言語別パターンを学習したからイントネーションと発音の自然さが高いです.
-
Neural TTS モデル長所: 速度, 感情表現, イントネーション, 言いぐさ調節などが規則基盤 TTSより柔軟です.
I5-3210M 古いノート・パソコンでも cpuだけでも使用可能だ.
グラフィックカードの CUDAを支援するから PCに良いグラフィックカードを搭載すればリアルタイム TTSも可能だろう
リヌックスミントに設置して使用中.
<iframe width="688" height="387" src="https://www.youtube.com/embed/yaywEctAGRU?autoplay=1" title="일본 혐한" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share" referrerpolicy="strict-origin-when-cross-origin" allowfullscreen></iframe>
AI 기반 이유
-
딥러닝 모델 사용: MeloTTS는 딥러닝 기반 음성 합성 모델을 사용합니다. 주로 Neural TTS 계열 구조(VITS, Tacotron 계열 등)와 유사한 방식으로 텍스트 입력을 음성 신호로 변환합니다.
-
학습 기반 생성: 텍스트를 음성으로 변환할 때 단순 규칙 기반 합성이 아니라, 대규모 음성 데이터셋으로 학습된 AI 모델이 텍스트 패턴, 억양, 발음, 리듬을 예측해서 음성을 생성합니다.
2️⃣ 특징
-
한국어 자연스러움: 학습된 데이터가 한국어 음성 데이터셋을 포함하고 있어, 기존 규칙 기반 TTS보다 훨씬 자연스러운 발음을 제공합니다.
-
다국어 지원: 영어, 일본어 등 다른 언어도 지원하며, 모델이 언어별 패턴을 학습했기 때문에 억양과 발음의 자연스러움이 높습니다.
-
Neural TTS 모델 장점: 속도, 감정 표현, 억양, 말투 조절 등이 규칙 기반 TTS보다 유연합니다.
I5-3210M 오래된 노트북에서도 cpu만으로도 사용 가능하다.
그래픽카드의 CUDA를 지원하기 때문에 PC에 좋은 그래픽카드를 탑재하면 실시간 TTS도 가능할 것이다
리눅스 민트에 설치해서 사용 중.

