Text to Speech(TTS) 딥러닝 모델을 사용하기 위한 일부 기능 REST API 서비스

• 개발 기간
• 프로젝트 개요
  • 프로젝트 설명
  • 프로젝트 요구사항
  • 사용 기술
  • 모델링
  • API Test
  • 프로젝트 분석
• API Endpoint
  • User
  • TTS

2022.11.03. ~ 2022.11.04.

Text to Speech(TTS) 딥러님 모델을 사용한 프로젝트를 만들기 위한 테이블 설계, 구축하여 REST API 서버 개발

1. Text to Speech(TTS) 딥러닝 모델을 사용하기 위한 일부 기능을 구현하는 과제입니다.
2. 프로젝트 생성(오디오 생성)
   • 텍스트(str)가 담긴 리스트를 받습니다. (length = 1)
   • 이를 전처리하여 오디오를 생성하는 함수의 input으로 같이 넣습니다. [['text1', 'text2', 'text3', ....], path]
   • 일정시간 이후 함수에서 (id, text)형태의 원소를 가진 리스트를 리턴합니다. [('id1' ,'text1'), ('id2', 'text2'), ('id3', 'text3'), ....]
   • 오디오는 input의 path에 저장됩니다
3. 텍스트 조회
   • 특정 프로젝트의 n번째 페이지를 조회합니다.
   • 한페이지는 10문장으로 이루어져 있습니다.
4. 텍스트 수정
   • 한 문장의 텍스트와 스피드를 수정합니다.
5. 오디오파일 송신
   • 요청받은 오디오파일을 송신합니다.
6. 텍스트(오디오) 생성 / 삭제
   • 삽입위치는 항상 앞, 뒤가 아닌 중간도 가능.
7. 프로젝트 삭제

• Back-End: Python, Django, Django REST Framework, Django REST Framework simplejwt
• Database: SQLite
• ETC: Git, Github, gtts

• User(사용자), Title(프로젝트 제목), Project(프로젝트), Audio(오디오) 모델링
• Project(프로젝트)는 page 단위, Audio(오디오)는 문장단위

• 유저 관리: 회원가입, 로그인 등 테스트 코드 작성
• 프로제긑 생성, 텍스트 조회, 오디오 텍스트 수정 등 테스트 코드 작성

• users, tts 2개의 앱으로 분리하여 관리
• JWT 토큰을 발금하여 인증 관리
• 프로젝트 제목과 텍스트를 입력받음
• 테스트의 전처리 과정이 끝나면 프로젝트 한 페이지당 10개의 오디오로 저장
• 하나의 오디오는 한 문장으로 구분
• tts로 생성된 오디오 파일은 페이지 단위로 생성