AI 음성 모델 훈련 최적화 방법

비록 직관적이지 않게 보일 수 있지만, 훌륭하게 들리는 AI 음성 모델은 완벽한 음정을 가진 가수를 필요로 하지 않습니다. 제가 검증된 음성 프로그램에 대한 제출물 검토를 하면서 자주 보는 실수 중 하나는 자동 조정으로 과도하게 수정된 데이터셋입니다. 외부에서 볼 때, 많은 사람들이 음정이 완벽한 데이터셋이 음정이 완벽한 모델과 같다고 가정하는 것은 이해할 수 있습니다. 이 글에서는 음정 수정이 어떻게 AI 음성 모델의 품질에 실제로 해를 끼칠 수 있는지를 탐구하고, 보다 자연스럽고 현실적인 모델을 훈련하는 데 도움이 되는 추가 팁을 제공합니다.

많을수록 좋다!

AI 보컬 모델은 다양한 데이터에서 잘 작동합니다. 낮은 음역대의 3분 30초 짜리 곡을 업로드하면, 모델은 그 특정 곡에 대해서는 훌륭하게 들릴 수 있지만, 실제 가수의 전체 음역대의 다재다능함이 부족할 것입니다. 최적의 결과를 위해서는 최소 30분 분량의 다양한 음역, 다이나믹, 전달 스타일을 포함하는 보컬 자료를 목표로 하십시오.

부드럽고 섬세한 음부터 에너지가 넘치는 벨트에 이르기까지 가수의 능력의 넓은 스펙트럼을 아우르는 모든 것을 포함하십시오. 이러한 다양성은 귀하의 모델이 자연스럽고 다재다능하게 들리게 하여 제한된 데이터셋에 의해 제약받지 않으면서 광범위한 자료를 수행할 수 있도록 보장합니다.

진정한 모노로 바운스!

음성 모델을 훈련할 때 스테레오 오디오 대신 진정한 모노를 업로드하면 흔히 간과되는 점입니다. Kits는 현재 최대 200MB의 훈련 데이터를 허용하므로, 한 개의 마이크로 녹음한 경우에도 스테레오로 트랙을 바운스하면 파일 크기가 불필요하게 두 배가 될 수 있습니다. 이는 사용할 수 있는 훈련 데이터의 양을 줄입니다.

귀하의 보컬이 진정한 모노로 바운스 되도록 하여 훈련 데이터의 양을 극대화하고 너무 빨리 크기 한도에 도달하는 것을 피하십시오. 스테레오가 현대 제작에 필수적이지만, AI 음성 모델은 효율성을 위해 모노만 필요합니다.

오토튠과 음정 수정은 필요하지 않다!

앞서 언급한 바와 같이, 훈련 데이터에 대해 음정이 완벽한 보컬은 필요하지 않습니다.exceptional한 음정을 가진 모든 가수는 그들의 목소리에서 자연스러운 변동을 가지고 있습니다. 하드 튠된 Antares AutoTune이 귀하의 생산 스타일에 적합할 수 있지만, 이는 로봇처럼 들리고 부자연스러운 AI 모델을 초래할 수 있습니다.

핵심은 음정 수정을 후속 작업에 남기는 것입니다. 자연스럽고 가공되지 않은 보컬로 AI 음성 모델을 훈련하면 더 현실적인 사운드를 얻고 모델이 특정하고 과도하게 가공된 스타일에 갇히는 것을 예방할 수 있습니다.

효과는 후속 작업을 위해 저장하라!

리버브, 딜레이 및 변조와 같은 효과는 보컬 성능을 향상시키는 데 훌륭하지만, 훈련 데이터를 생성할 때는 피해야 합니다. 이러한 효과는 인간 음성의 자연스러운 본질을 포착하는 데 중점을 두는 기계 학습 과정에 간섭할 수 있습니다. 데이터셋에 이를 포함하면 디지털 아티팩트로 가득 찬 모델이 생겨서 덜 생동감 있게 들릴 수 있습니다.

대신, 건조하고 깨끗한 보컬을 포착하는 데 집중하십시오. 나중에 효과를 추가할 수 있습니다. 방의 반사가 문제가 되는 경우, 옷장과 같은 작은 공간에서 녹음하거나 sE RF-X와 같은 반사 필터를 사용하여 리버브를 최소화하고 더 깨끗한 데이터셋을 확보해 보십시오.

소리의 일관성을 우선시하라

보컬 전달에서의 다양성이 AI 모델을 향상시킬 수 있지만, 녹음 품질의 일관성이 중요합니다. 팬, 에어컨 또는 기타 가정용 아이템에서 발생하는 배경 소음은 모델의 결과에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 프리앰프 레벨과 마이크 또는 인터페이스를 클리핑하여 발생하는 왜곡을 주의 깊게 살펴보십시오. 불일치를 항상 염두에 두고 깨끗하고 왜곡이 없는 캡처를 보장하십시오.

가수 목소리의 매일 변화로 인한 약간의 음성 변동은 모델에 깊이를 추가할 수 있지만, 녹음의 기술 측면이 일관되게 유지되어 높은 품질의 결과를 유지하도록 하십시오.

결론

AI 음성 모델을 구축할 때, 전통적인 보컬 제작 기술이 결과를 개선할 것이라고 쉽게 가정할 수 있습니다. 그러나 이러한 팁을 따름으로써–자연스럽고 다양한 데이터를 사용하고, 기술적 일관성을 유지하며, 후속 작업을 위해 효과를 저장함으로써–더욱 현실적이고 다재다능한 음성 모델을 만들 수 있습니다. Kits AI는 놀라운 창의적 가능성을 열어줄 수 있으며, 올바른 접근 방식을 취하면 AI 음성 모델에서 최대한의 효과를 얻을 수 있습니다. 추가 녹음 지침을 위해, Kits의 고품질 데이터셋 캡처 권장 사항을 보려면 이 링크를 따르십시오.

-SK

Sam Kearney는 콜로라도주 에버그린에 본사를 둔 프로듀서, 작곡가 및 사운드 디자이너입니다.