세미나 투데이 모바일 사이트 , 웨이브 넷 , 구글 어시 스턴트 에 탑재 ! 영어 , 일본어 서비스 
 기사 승인 2017 . 10 . 05 17 : 16 : 37 
 - WaveNet 은 심층 생성 모델 에 음성 샘플 의 큰 데이터 세트 에 훈련 된 컨 볼루 션 신경망 을 사용 한다 . 
 생생 한 오디오 파형 을 생성 하 기 위한 새로운 심층 신경 네트워크 웨이브 넷 ( WaveNet ) ( 사진 : 딥 마인드 ) 
 구글 의 자회사 딥 마인드 ( DeepMind ) 는 웨이브 넷 ( WaveNet ) 포로 토 타입 을 발표 한 지 1 년 만 에 모든 플랫폼 에서 웨이브 넷 업데이트 된 버전 을 사용 하 여 미국 영어 및 일본어 에 대한 구현 이 가능 해졌으며 , 우선 구글 어시 스턴트 ( Google Assistant ) 에 적용 된다고 4 일 ( 현지 시각 ) 밝혔 다 . 
 딥 마인드 는 지난해 9 월 초 , 인간 음성 에 가까운 인공지능 ( AI ) 음성 합성 시스템 인 웨이브 넷 을 개발 했으며 , 기존 의 텍스트 음성 변환 시스템 ( TTS , Text To Speech ) 보다 자연 스럽 고 실제 인간 음성 과 의 격차 를 50 % 이상 줄였 다고 발표 했었 다 . 
 또한 웨이브 넷 은 기존 의 기술 보다 더 현실 감 있 는 사운드 를 생성 할 수 있 는 생생 한 오디오 파형 을 생성 하 기 위한 새로운 심층 신경망 ( DNN , deep neural networks ) 을 이용 하 여 실제 인간 의 목소리 를 샘플링 하 여 합성 음성 을 생성 한다 . 하지만 당시 모델 은 연구 프로토 타입 이 었 고 소비자 제품 에서 적용 하 기 에 는 , 배포 하 기 에 는 어려움 이 있 었 다 . 
 컨 볼루 션 신경망 ( convolutional neural network ) 구조 
 업데이트 된 웨이브 넷 의 기술 수준 을 구체 적 으로 어떻게 향상 시켰 는지 를 이해 하 려면 기존 의 TTS ( text - to - speech ) 또는 음성 합성 시스템 이 어떻 게 작동 하 는지 이해 하 는 것 이 유용 하 다 . 현재 대부분 은 연결 된 TTS ( concatenative TTS ) 를 기반 으로 하 며 , 이 TTS 는 수 시간 에 걸쳐 한 명 의 성우 로부터 수집 한 고품질 녹음 의 대용량 데이터베이스 를 사용 한다 . 
 또한 녹음 은 작 은 군 으로 분할 되 어 결합 되 거나 필요 에 따라 완전 한 발음 을 형성 할 수 있 다 . 그러나 이러 한 시스템 은 부자연 스러운 소리 를 낼 수 있 으며 , 감정 이나 억양 과 같 은 일련 의 변경 이 필요 할 때 마다 완전히 새로운 데이터베이스 를 기록 해야 하 므로 수정 할 수 없 다 . 
 이런 문제 중 일부 를 극복 하 기 위해 파라 메트 릭 ( 통계 적 매개 변수 음성 합성 , Statistical parametric speech synthesis ) TTS 로 알려진 대체 모델 이 사용 되 기 도 한다 . 이것 은 컴퓨터 생성 음성 을 안내 하 기 위해 문법 및 입 움직임 에 관한 일련 의 규칙 과 매개 변수 를 사용 하 여 소리 를 연결 해야 하 는 필요 성 을 없애 준다 . 
 이번 딥 마인드 의 WaveNet 은 완전히 다른 접근 방식 을 취한다 . 최초 의 논문 ( 다운 받 기 ) 에서 는 초당 16 , 000 개 의 샘플 을 사용 하 여 한 번 에 한 샘플 씩 , 개별 사운드 간 에 끊김 없 는 전환 을 통해 개별 파형 을 처음 부터 만들 수 있 는 심층 생성 모델 에 음성 샘플 의 큰 데이터 세트 에 대해 훈련 된 컨 볼루 션 신경망 ( convolutional neural network ) 을 사용 하 여 만들 어 졌 다 . 
 참고 ) 아래 는 새로운 WaveNet 모델 을 사용 하 여 더 자연 스러운 소리 를 낼 수 있 다는 비교 
 < US English Voice I > 
 < US English Voice II > 
 < US English Third Party Voice > 
 또한 트레이닝 단계 에서 네트워크 는 어떤 음조 가 서로 이어지 고 어떤 파형 이 사실 적 인지 ( 그리고 그렇 지 않 은지 ) 와 같 은 음성 의 기본 구조 를 결정 했 다 . 그런 다음 훈련 된 네트워크 는 한 번 에 하나 의 샘플 을 생성 하 고 각 샘플 은 이전 샘플 의 특성 을 고려 하 여 음성 을 합성 하 는 것 이 다 . 
 결과 로 나오 는 음성 에 는 자연 스러운 억양 및 립 스 맥스 ( lip smacks ) 와 같 은 기능 이 포함 되 었 다 . 그것 의 ' 엑센트 ( accent ) ' 는 훈련 된 목소리 에 달려 있 어 혼합 데이터 세트 에서 고유 한 목소리 를 여러 개 만들 수 있 는 가능 성 을 열 었 으며 , 모든 텍스트 음성 변환 시스템 과 마찬가지 로 WaveNet 은 텍스트 입력 을 사용 , 쿼리 에 응답 해 생성 해야 하 는 단어 를 알려준다 . 
 딥 마인드 의 WaveNet 팀 은 기존 ( 2016 년 도 ) 포르토 타입 모델 을 사용 하 여 그러 한 고 충실 도 의 사운드 웨이브 를 구축 하 는 것 은 계산 적 으로 비용 이 많이 들 었 으며 , 실제 배포 할 수 있 는 여건 은 아니 었 다 . 그러나 지난 12 개월 동안 연구 팀 은 파형 을 보다 신속 하 게 생성 할 수 있 는 새로운 모델 을 개발 한 것 이 다 . 이제 웨이브 넷 은 모든 플랫폼 에서 대 규모 로 실행 될 수 있 으며 , 구글 의 최신 TPU 클라우드 인프라 에서 출시 된 첫 제품 이 라고 밝혔 다 . 
 새롭 고 향상 된 웨이브 넷 모델 은 원래 파형 을 생성 하 지만 원래 모델 보다 1 , 000 배 빠른 속도 로 생성 된다 . 즉 , 1 초 의 연설 을 생성 하 는데 단지 50 밀리 초 ( msec ) 가 필요 하 다 . 실제로 이 모델 은 단지 빠르 며 , 초 당 24 , 000 개 의 샘플 로 파형 을 생성 할 수 있 다 . 또한 각 샘플 의 해상도 를 8 비트 에서 16 비트 로 향상 시켰으며 , 콤팩트디스크 에서 사용 된 해상도 와 동일 하 다 . 
 따라서 인간 청취자 와 의 테스트 에 따르 면 새 모델 이 자연 스럽 게 들리 며 , 음성 품질 평가 법 ( MOS , Mean Opinion Scores ) 에서 새로운 미국 영어 음성 I 는 1 - 5 의 척도 에서 4 . 347 의 평균 의견 점수 ( MOS ) 를 얻 는다 . 인간 의 연설 도 4 . 667 로 평가 된다 . 
 한편 새로운 모델 은 또한 기존 웨이브 넷 의 유연 성 을 유지 하 므로 학습 단계 에서 많 은 양 의 데이터 를 보다 효율 적 으로 사용 할 수 있 다 . 특히 여러 목소리 의 데이터 를 사용 하 여 네트워크 를 학습 시킬 수 있 다 . 이 를 통해 원 하 는 출력 음색 에 사용 할 수 있 는 교육 데이터 가 거의 없 는 곳 에서 도 어떤 말 의 소리 , 색조 , 감정 , 음조 등 에서 기본 적 인 의미 이외 에 문맥 에 따라 달리 느껴 지 는 섬세 한 의미 차이 를 생 성 할 수 있 다 . 
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