인간의 목소리로 들리는 텍스트 음성 변환

목소리가 인간의 목소리와 거의 완벽하게 같더라도, “음”이라고 말하고 대화에서 기대하는 특정 톤을 따르도록 교묘하게 프로그래밍되어 있더라도 마찬가지입니다. 밸리걸 억양이나 쿨가이 그릿이 적당량 주입되어도 단어 사이의 공백에서 그 소리가 들립니다. 당신은 그것이 표현하는 것에 대한 집착이 없고, 내용도 없고, 자신의 목소리도 없다는 것을 알 수 있습니다. 컴퓨터가 말하고 있지만 그 말은 컴퓨터의 말이 아닙니다. 그것은 그들을 생각하지 않으며, 그 공허함은 영혼이 가득한 대화의 불꽃이 죽는 곳입니다.

그러나 이러한 인식은 현재의 TTS(텍스트 음성 변환) 기술 상태와 함께 변화하고 있습니다. 최신 TTS 모델을 사용하면 단순히 읽어주는 것이 아니라 더욱 실감나는 인간의 리듬, 운율, 심지어 음성 톤으로 전달되는 정보를 들을 수 있습니다. 결과적으로 기계가 사용자와 대화하는 것처럼 들리기 때문에 기계와 좀 더 대화적으로 채팅할 수 있으며, 트랜잭션이 적고 응답 상자에서 응답을 가져오는 것이 가능합니다.

AI 사운드를 더욱 자연스럽게 만들기

최신 TTS 시스템은 일반적으로 신경망을 사용하여 작성된 텍스트를 분석하고 해당 오디오 파형을 생성하기 전에 발음, 속도, 강조 및 억양과 같은 요소를 예측합니다. 최신 모델은 주변 단어와 문장의 문맥 정보를 사용하여 보다 자연스러운 전환과 표현력 있는 음성을 생성할 수도 있습니다. 그러나 이러한 시스템에는 여전히 한계가 있습니다. 익숙하지 않은 이름이나 기술 용어를 잘못 발음하거나, 모호한 표현을 잘못 해석하거나, 특히 긴 구절이나 지원이 적은 언어에서 일관되지 않은 감정과 강조를 생성할 수 있습니다.

이러한 발전은 생성된 음성이 인식되는 방식에 영향을 미칠 수 있습니다. 콘텐츠에 따라 음성 톤이 적절하게 바뀌면 더 자연스럽게 들릴 수 있고 따라가기가 더 쉬울 수 있습니다. 이는 특히 사용자가 말하는 것을 듣는 데 많은 시간을 소비할 것으로 예상되는 경우 기계 생성 페르소나의 신뢰성을 확립하는 데 도움이 될 수 있습니다.

TTS를 사용하는 더 많은 방법

텍스트 음성 변환 기술에는 여러 가지 유용한 응용 프로그램이 있습니다. 애플리케이션은 이를 사용자가 멀티태스킹하는 동안 기사를 읽어주는 기능으로 제공하거나, 비디오 및 화면 녹화를 위해 사실적으로 들리는 음성을 생성하거나, 사용자가 작성된 콘텐츠를 오디오 버전으로 변환하거나, 애플리케이션에 대한 AI 음성을 만드는 방법을 제공하는 기능으로 제공할 수 있습니다.

ElevenLabs는 텍스트 음성 변환 기술이 발전해 온 방향에 대한 예를 제공합니다. 70개 이상의 언어로 작동하며 주어진 텍스트에 적합한 리듬, 음색 및 억양을 사용하는 AI 음성을 만드는 것을 목표로 합니다.

개발자에게는 더욱 자연스러운 목소리가 AI 제품의 사용자 경험을 형성하는 또 다른 방법을 제공할 수 있습니다. 모델의 음성 품질은 새로운 경험을 추가할 수 있으며 애플리케이션이 텍스트보다 더 대화적인 느낌을 받을 수 있는 방식으로 정보를 제공할 수 있도록 해줍니다.

언어 적용 범위는 이 모델 생성의 또 다른 중요한 측면입니다. 광범위한 언어 범위는 제작자와 개발자가 다양한 지역과 언어의 청중을 위한 음성 프로젝트를 구축하는 데도 도움이 됩니다.

AI와 상호작용하는 다른 방법

인공 지능 분야에서는 텍스트 및 코드 생성기, 이미지 생성기 등 무엇을 만들 수 있는지에 많은 관심이 쏠렸습니다. 생성된 음성을 추가하면 또 다른 상호 작용 모드가 도입됩니다.

머신러닝 시스템이 표현과 활용을 통해 대화할 때 사용자는 출력에 참여할 수 있는 또 다른 방법을 제공합니다. 단지 그 내용을 다시 읽어줄 필요는 없습니다. 텍스트 음성 변환의 확장은 컴퓨터 화면에 글자와 단어를 그려서 사용자에게 다시 전달하는 것보다 더 많은 영역을 포괄합니다. 사람들이 인공 지능과 상호 작용할 수 있는 더 많은 대화 방식을 지원하고 있습니다.

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