RVC 및 생성형 AI 기반 음성 교정 SW 개발

2024-01-CSC4004-03-OYes

2024-1 공개SW프로젝트(CSC4004) 03분반 - 5조 오예스(Open-source Yes!)

🧑‍🤝‍🧑 팀 구성원

학과	이름	역할
컴퓨터공학전공	김해환	프로젝트 총괄(팀장), API 개발
컴퓨터공학전공	김상현	TTS 모듈, 데모서비스 개발
컴퓨터공학전공	장윤영	Correction 모듈 개발
컴퓨터공학전공	장태영	STT 모듈 개발
철학과	최용희	Voice 모듈 개발

✏️ 프로젝트 소개

본 프로젝트는 의사소통에 있어 사투리, 발음, 억양, 말의 빠르기 등 화자의 의미전달을 방해하는 음성적인 요소를 생성형 AI와 RVC를 바탕으로 교정하여 원활하고 자연스러운 의사소통을 도와주는 음성 교정 SW 소프트웨어 개발 프로젝트입니다.

🔍 작동 구조도

📀 프로젝트 산출물

speechcorrection 파이썬 패키지

RVC 및 생성형 AI 기반 음성 교정 SW가 구현된 파이썬 패키지

아래의 하위패키지를 import하여 사용합니다.

from speechcorrection import stt
from speechcorrection import correction
from speechcorrection import tts
from speechcorrection import voice
from speechcorrection import train

stt 하위패키지 사용 예제

from speechcorrection import stt

stt = stt.ScriptGenerator()

stt.origin_voice_path = "FILE_PATH"
stt.execute()
print(stt.origin_script)

correction 하위패키지 사용 예제

import os
from dotenv import load_dotenv
from speechcorrection import correction

load_dotenv(verbose=True)
OPENAI_API_KEY = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
correction = correction.ScriptCorrection()
correction.api_key = OPENAI_API_KEY

correction.origin_script = "ORIGIN_SCRIPT"
correction.execute()
print(correction.corrected_script)

tts 하위패키지 사용 예제

from speechcorrection import tts

tts = tts.VoiceGenerator()

tts.corrected_script = "SCRIPT"
tts.basic_voice_path = "FILE_SAVE_PATH"
tts.execute()

voice 하위패키지 사용 예제

목소리 모델 학습 예제는 train_test.py를 참고해주세요.
- 학습할 목소리 데이터 셋은 Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI-main/assets/dataset/ 폴더에 복사합니다.
- 학습된 목소리 모델은 Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI-main/assets/weights/ 폴더에 .pth 파일로 저장됩니다.
목소리 변조 예제는 infer_test.py를 참고해주세요.

2. API 서버

speechcorrection 파이썬 패키지 API 형태로 사용할 수 있는 API 서버

실행 방법 및 API 사용 방법은 api-server/README.md를 참고해주세요.

3. 데모 서비스

API 서버를 간단하게 사용해 볼 수 있는 데모 웹 서비스

실행 방법은 demoservice/README.md를 참고해주세요.

🛠️ 설치 방법

아래 명령어를 실행하여 필요한 패키지를 설치합니다.

pip install -r requirements.txt

Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI-main.zip 파일을 다운받아 압축파일명 폴더에 풀고, 폴더채로 프로젝트 최상단(루트)에 복사합니다.
Google Cloud 콘솔 에서 아래와 같이 JSON 유형의 서비스 계정 키를 생성하여, auth_key.json이름으로 프로젝트 최상단(루트)에 저장합니다.

{
  "type": "service_account",
  "project_id": "PROJECT_ID",
  "private_key_id": "KEY_ID",
  "private_key": "-----BEGIN PRIVATE KEY-----\nPRIVATE_KEY\n-----END PRIVATE KEY-----\n",
  "client_email": "SERVICE_ACCOUNT_EMAIL",
  "client_id": "CLIENT_ID",
  "auth_uri": "https://accounts.google.com/o/oauth2/auth",
  "token_uri": "https://accounts.google.com/o/oauth2/token",
  "auth_provider_x509_cert_url": "https://www.googleapis.com/oauth2/v1/certs",
  "client_x509_cert_url": "https://www.googleapis.com/robot/v1/metadata/x509/SERVICE_ACCOUNT_EMAIL",
  "universe_domain": "googleapis.com"
}

OpenAI API 플랫폼에서 OpenAI API키를 생성합니다.
아래와 같이 프로젝트 최상단에 위치한 .env 파일의 "OPENAI_API_KEY" 부분에 생성한 OpenAI API키를 작성하여 저장합니다.

OPENAI_API_KEY = "OPENAI_API_KEY"
OPENBLAS_NUM_THREADS = 1
no_proxy = localhost, 127.0.0.1, ::1

# RVC 모델 경로 설정
weight_root = assets/weights
weight_uvr5_root = assets/uvr5_weights
index_root = logs
outside_index_root = assets/indices
rmvpe_root = assets/rmvpe

🔖 Credits

openai-python / Apache-2.0 license / openai

google-cloud-python / Apache-2.0 license / googleapis

react / MIT License / Copyright (c) Meta Platforms, Inc. and affiliates.

CSID-DGU / 2024-01-CSC4004-03-OYes

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