컴퓨터나 스마트폰에 텍스트를 입력하면, 바로 자연스럽고 인간처럼 들리는 음성이 나오기를 기대해본 적이 있나요? 단조롭고 기계적인 음성이 아닌, 부드럽고 자연스러운 목소리 말이죠. 이런 기술이 바로 Tacotron 2가 실현하고 있는 미래입니다. Tacotron 2는 텍스트를 음성으로 변환하는(text-to-speech, TTS) 신경망 아키텍처로, 인...

Tacotron2의 디코더는 텍스트 정보를 기반으로 자연스러운 음성을 생성하는 핵심적인 역할을 합니다. 이 디코더는 인코더에서 텍스트를 처리한 결과를 받아, 음성의 특징을 연속적으로 예측하고 생성하는 과정을 반복적으로 수행합니다. 이를 위해 여러 단계의 모듈들이 협력하여 텍스트와 음성을 매끄럽게 연결합니다. 디코더의 목적은 단순히 음성을 예측하는 것을...

이전 글에서 우리는 Tacotron2 모델을 위한 데이터셋 처리 과정에 대해 살펴보았습니다. 이제 데이터를 준비했으니, 모델의 인코더(Encoder) 부분을 깊이 있게 다루어 보겠습니다. Tacotron2는 텍스트 데이터를 음성으로 변환하는 모델로, 이 과정에서 인코더는 매우 중요한 역할을 담당합니다. 인코더는 입력된 텍스트를 숨겨진 특징(hidden...

음성 합성 분야에서 Tacotron2는 매우 인기 있는 모델입니다. 이 모델은 텍스트 데이터를 받아 음성으로 변환하는데, 그 과정에서 텍스트를 음소(phoneme)로 변환하고, 음성 데이터를 멜 스펙트로그램(mel spectrogram)으로 변환하는 등 다양한 전처리 과정이 필요합니다. 이번 글에서는 이러한 과정을 PyTorch 코드로 구현한 예제를 ...

딥러닝에서 학습을 진행할 때, 특히 RNN(LSTM, GRU 등)과 같은 순환 신경망을 다룰 때, 우리는 기울기 폭발(Gradient Explosion)이라는 문제를 종종 마주하게 됩니다. 이 문제는 기울기의 크기가 너무 커지면서 학습이 불안정해지고, 모델이 제대로 학습되지 않는 현상을 말합니다. 이를 해결하기 위해 기울기 클리핑(Gradient Cl...

딥러닝에서 순환 신경망(RNN)은 시계열 데이터나 자연어 처리(NLP)에서 매우 중요한 역할을 합니다. 하지만 RNN은 긴 시퀀스 데이터에서의 장기 의존성을 학습하는 데 한계가 있습니다. 이를 해결하기 위해 LSTM(Long Short-Term Memory)이라는 구조가 도입되었고, PyTorch에서는 LSTMCell()을 통해 이를 쉽게 구현할 수 ...

딥러닝 모델을 만들 때, 특히 LSTM이나 GRU 같은 순환 신경망(RNN)을 사용할 때, 성능 최적화는 매우 중요합니다. PyTorch에서는 이런 성능 최적화를 돕기 위해 flatten_parameters()라는 유용한 메서드를 제공합니다. 이번 글에서는 flatten_parameters()가 무엇인지, 왜 필요한지, 그리고 어떻게 사용하는지를 쉽게...

딥러닝에서 자연어 처리(NLP)나 시계열 데이터 분석을 할 때, RNN(LSTM, GRU 등)을 사용하는 경우가 많습니다. 그러나 RNN은 입력되는 시퀀스의 길이가 일정하지 않을 때 비효율적으로 작동할 수 있습니다. 이를 해결하기 위해 PyTorch에서는 nn.utils.rnn.pack_padded_sequence라는 유용한 도구를 제공합니다. 이번 ...

Flowtron: an Autoregressive Flow-based Generative Network for Text-to-Speech Synthesis arXiv 2020 Rafael Valle, Kevin Shih, Ryan Prenger, Bryan Catanzaro Abstract 이 글에서는 텍스트-음성 변환을 위한 새로...

Transformer TTS: Neural speech synthesis with transformer network AAAI 2019 Li, N., Liu, S., Liu, Y., Zhao, S., & Liu, M. Abstract 이전 timestep의 예측 값을 필요로 하는 자기회귀(auto-regressive) 모델들...