최근 딥러닝 기반 음성합성 기술이 발전하며, 자기회귀적 모델의 느린 음성 합성 속도를 개선하기 위해 비자기회귀적 음성합성 모델이 제안되었습니다. FastSpeech2는 비자기회귀적 음성합성 모델들 중 하나로, Montreal Forced Aligner(M. McAuliffe et.al., 2017)에서 phoneme(text)-utterance alignment를 추출한 duration 정보를 학습하고, 이를 바탕으로 phoneme별 duration을 예측합니다. 예측된 duration을 바탕으로 phoneme-utterance alignment가 결정되고 이를 바탕으로 phoneme에 대응되는 음성이 생성됩니다. 그러므로, FastSpeech2를 학습시키기 위해서는 MFA에서 학습된 phoneme-utterance alignment 정보가 필요합니다.
이 프로젝트는 Microsoft의 FastSpeech 2(Y. Ren et. al., 2020)를 Korean Single Speech dataset (이하 KSS dataset)에서 동작하도록 구현한 것입니다. 본 소스코드는 ming024님의 FastSpeech2 코드를 기반으로 하였고, Montreal Forced Aligner를 이용하여 duration 을 추출해 구현되었습니다.
본 프로젝트에서는 아래와 같은 contribution을 제공합니다.
- kss dataset에 대해 동작하게 만든 소스코드
- Montreal Forced Aligner로부터 추출한 kss dataset의 text-utterance duration 정보 (TextGrid)
- kss dataset에 대해 학습한 FastSpeech2(Text-to-melspectrogram network) pretrained model
- kss dataset에 대해 학습한 VocGAN(Neural vocoder)의 pretrained model
먼저 python=3.7, pytorch=1.6, ffmpeg와 g2pk를 설치합니다.
# ffmpeg install
sudo apt-get install ffmpeg
# [WARNING] g2pk를 설치하시기 전에, g2pk github을 참조하셔서 g2pk의 dependency를 설치하시고 g2pk를 설치하시기 바랍니다.
pip install g2pk
다음으로, 필요한 모듈을 pip를 이용하여 설치합니다.
pip install -r requirements.txt
[WARNING] anaconda 가상환경을 사용하시는 것을 권장드립니다.
(1) kss dataset download
- Korean-Single-Speech dataset: 12,853개(약 12시간)의 샘플로 구성된 한국어 여성 단일화자 발화 dataset입니다.
dataset을 다운로드 하신 후, 압축을 해제하시고 hparams.py에 있는 data_path에 다운받은 kss dataset의 경로를 기록해주세요.
(2) phoneme-utterance sequence간 alignment 정보 download
FastSpeech2를 학습하기 위해서는 Montreal Forced Aligner(MFA)에서 추출된 utterances와 phoneme sequence간의 alignment가 필요합니다. kss dataset에 대한 alignment 정보(TextGrid)는 위의 링크에서 다운로드 가능합니다. 다운 받은 TextGrid.zip파일을 프로젝트 폴더 (Korean-FastSpeech2-Pytorch)에 두시면 됩니다.
*KSS dataset에 적용된 License로 인해 kss dataset에서 추출된 TextGrid를 상업적으로 사용하는 것을 금합니다.
(3) 데이터 전처리
python preprocess.py
data 전처리를 위해 위의 커맨드를 입력해 주세요. 전처리 된 데이터는 프로젝트 폴더의 preprocessed/ 폴더에 생성됩니다.
모델 학습 전에, kss dataset에 대해 사전학습된 VocGAN(neural vocoder)을 다운로드 하여 vocoder/pretrained_models/ 경로에 위치시킵니다.
다음으로, 아래의 커맨드를 입력하여 모델 학습을 수행합니다.
python train.py
학습된 모델은 ckpt/에 저장되고 tensorboard log는 log/에 저장됩니다. 학습시 evaluate 과정에서 생성된 음성은 eval/ 폴더에 저장됩니다.
학습된 파라미터를 기반으로 음성을 생성하는 명령어는 다음과 같습니다.
python synthesis.py --step 500000
합성된 음성은 results/ directory에서 확인하실 수 있습니다.
pretrained model(checkpoint)을 다운로드해 주세요.
그 후, hparams.py에 있는 checkpoint_path 변수에 기록된 경로에 위치시켜주시면 사전학습된 모델을 사용 가능합니다.
tensorboard --logdir log/hp.dataset/
tensorboard log들은 log/hp.dataset/ directory에 저장됩니다. 그러므로 위의 커멘드를 이용하여 tensorboard를 실행해 학습 상황을 모니터링 하실 수 있습니다.
- 합성된 음성 샘플
FastSpeech2가 생성한 오디오 sample은 여기에서 들으실 수 있습니다.
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학습 과정 시각화
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합성시 생성된 melspectrogram과 예측된 f0, energy values
- [완료] pitch, energy loss가 total loss의 대부분을 차지하여 개선 중에 있음.
- [완료] 생성된 음성에서의 기계음 문제
- [완료] pretrained model 업로드
- [완료] vocoder의 기계음 및 noise 감소
- other issues from ming024's implementation
We specially thank to ming024 for providing FastSpeech2 pytorch-implentation. This work is mostly based on the undergraduate researcher, Joshua-1995(김성재)'s efforts. We also thank to him for his devotion.