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# AI 에이전트를 위한 음성 코어

음성 인식, 음성 합성, VITS 음성 합성, 오디오 데이터 전처리를 포함한 AI 에이전트 음성을 위한 Virtuals Protocol 음성 코어를 살펴보세요.

Voice Core는 각 VIRTUAL 에이전트에 고유하고 개성에 맞는 목소리를 부여합니다. AI 음성 모델 학습은 각 에이전트와 역할에 대해 사실적이고 일관된 음성을 생성합니다.

### AI 에이전트 음성 모듈

**음성-텍스트(STT):** STT 모듈은 다양한 음성 데이터로 학습합니다. 사용자 시나리오 전반에 걸쳐 억양, 방언, 말하기 패턴을 정확하게 전사합니다.

**텍스트-음성(TTS):** TTS 모듈은 VITS(Variational Inference for Text-to-Speech) 학습을 사용합니다. VITS는 고품질의 자연스러운 음성을 생성하며, 각 AI 에이전트의 개성에 맞춘 음성 합성을 지원합니다.

음성 모델 학습 전에 오디오 데이터 전처리가 이루어집니다.

### 음성 모델을 위한 오디오 데이터 전처리

1. **오디오 형식 일관성:** 22050Hz의 모노 WAV 파일은 일관된 학습 입력을 생성합니다. 일관된 입력 데이터는 머신러닝 음성 모델이 안정적으로 동작하는 데 도움이 됩니다.
2. **샘플링 레이트 정규화:** 22050Hz 샘플링 레이트는 파일 크기를 적절하게 유지하면서 사람의 음성 주파수를 포착합니다. 나이퀴스트 정리에 따라 최대 11025Hz까지의 주파수를 포착합니다.
3. **모노 오디오 채널:** 스테레오 또는 다채널 오디오를 모노로 변환하면 음성 모델에 하나의 학습 채널을 제공하고 학습을 단순화합니다.

<details>

<summary>샘플 코드</summary>

```python
import os
from pydub import AudioSegment

upload_dir = 'upload_dir'
output_dir = 'out'

# 출력 디렉터리가 존재하는지 확인
os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)

extensions = ['wav', 'mp3', 'ogg']

# 업로드 디렉터리의 모든 파일을 처리
for filename in os.listdir(upload_dir):
    if any(filename.lower().endswith(ext) for ext in extensions):
        # 파일 경로 구성
        file_path = os.path.join(upload_dir, filename)
        output_path = os.path.join(output_dir, os.path.splitext(filename)[0] + '.wav')

        # 오디오 파일 로드
        audio = AudioSegment.from_file(file_path)

        # WAV, 22050Hz, 모노로 변환
        audio = audio.set_frame_rate(22050).set_channels(1)

        # 처리된 오디오 내보내기
        audio.export(output_path, format='wav')

```

</details>

[<mark style="color:빨강;">Voice Core에 기여하는 방법에 대해 자세히 알아보세요.</mark>](/virtuals-protocol-whitepaper-ko/builders-hub/virtuals/agent-contribution/contribute-to-voice-core.md)


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