[python] Tacotron 간단 구현 후기

「사람의 목소리를 자연스럽게 따라할 수 있는 기술」

직접 구현한 내용은 https://github.com/hccho2/Tacotron-Wavenet-Vocoder-Korean를 참고해 학습시켰습니다.

[이번 Tacotron프로젝트의 결과물입니다

자세한 정보나 많은 예제를 들으시려면 여기를 클릭해 주세요]

총 4명의 목소리를 학습시켰으며, 사용된 데이터 정보는 다음과 같습니다.

• 캐글데이터 KSS        
• 문재인
• 친구1
• 친구2

KSS 

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• 8322 Examples
• 6.49 Hours Datasets
• 666000 Step
• Trained for 5 days
• Total 29.8GB Used

문재인

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• 1083 Examples
• 0.87 Hours Datasets
• 678000 Step
• Trained for 6 days
• Total 30.4GB Used

친구1

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• 672 Examples
• 0.54 Hours Datasets
• 372000 Step

• Trained for 3 days

• Total 16.8GB Used

친구2

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• 1307 Examples

• 0.94 Hours Datasets

• 200000 Step

• Trained for 3 days

• Total 9.02GB Used

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- 친구1의 목소리로 "안녕하세요"를 뽑아보았습니다. -

 

 

- 아래 사진은 librosa라이브러리를 이용해서 생성된 음성의 스펙트럼입니다. -

[Raw Spectrogram]

 

 

 

실행결과(목소리-친구1):

실행결과(목소리-KSS):

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