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개요

Text-to-Speech API를 사용하면 머신 생성(또는 합성)된 인간 음성의 오디오 파일을 만들 수 있습니다. 콘텐츠를 텍스트 또는 음성 합성 마크업 언어(SSML)로 제공하고, 음성(고유한 어조와 억양을 가진 언어의 '화자')을 지정하고, 출력을 구성하면 Text-to-Speech API는 전송된 콘첸츠를 사용자가 지정한 음성을 통해 말하는 단어, 오디오 데이터로 반환합니다.

이 실습에서는 Text-to-Speech API를 사용하여 일련의 오디오 파일을 만든 다음, 이를 들어 보면서 차이점을 비교합니다.

학습할 내용

이 실습에서는 Text-to-Speech API를 사용하여 다음 작업을 수행합니다.

• 일련의 오디오 파일을 만듭니다.
• 오디오 파일을 듣고 비교합니다.
• 오디오 출력을 구성합니다.

설정 및 요건

실습 시작 버튼을 클릭하기 전에

다음 안내를 확인하세요. 실습에는 시간 제한이 있으며 일시중지할 수 없습니다. 실습 시작을 클릭하면 타이머가 시작됩니다. 이 타이머는 Google Cloud 리소스를 사용할 수 있는 시간이 얼마나 남았는지를 표시합니다.

실무형 실습을 통해 시뮬레이션이나 데모 환경이 아닌 실제 클라우드 환경에서 실습 활동을 진행할 수 있습니다. 실습 시간 동안 Google Cloud에 로그인하고 액세스하는 데 사용할 수 있는 새로운 임시 사용자 인증 정보가 제공됩니다.

이 실습을 완료하려면 다음을 준비해야 합니다.

• 표준 인터넷 브라우저 액세스 권한(Chrome 브라우저 권장)

참고: 이 실습을 실행하려면 시크릿 모드(권장) 또는 시크릿 브라우저 창을 사용하세요. 개인 계정과 학습자 계정 간의 충돌로 개인 계정에 추가 요금이 발생하는 일을 방지해 줍니다.

• 실습을 완료하기에 충분한 시간(실습을 시작하고 나면 일시중지할 수 없음)

참고: 이 실습에는 학습자 계정만 사용하세요. 다른 Google Cloud 계정을 사용하는 경우 해당 계정에 비용이 청구될 수 있습니다.

실습을 시작하고 Google Cloud 콘솔에 로그인하는 방법

1. 실습 시작 버튼을 클릭합니다. 실습 비용을 결제해야 하는 경우 결제 수단을 선택할 수 있는 대화상자가 열립니다. 왼쪽에는 다음과 같은 항목이 포함된 실습 세부정보 창이 있습니다.

   • Google Cloud 콘솔 열기 버튼
   • 남은 시간
   • 이 실습에 사용해야 하는 임시 사용자 인증 정보
   • 필요한 경우 실습 진행을 위한 기타 정보

2. Google Cloud 콘솔 열기를 클릭합니다(Chrome 브라우저를 실행 중인 경우 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 시크릿 창에서 링크 열기를 선택합니다).

   실습에서 리소스가 가동되면 다른 탭이 열리고 로그인 페이지가 표시됩니다.

   팁: 두 개의 탭을 각각 별도의 창으로 나란히 정렬하세요.

   참고: 계정 선택 대화상자가 표시되면 다른 계정 사용을 클릭합니다.

3. 필요한 경우 아래의 사용자 이름을 복사하여 로그인 대화상자에 붙여넣습니다.

   {{{user_0.username | "Username"}}}

   실습 세부정보 창에서도 사용자 이름을 확인할 수 있습니다.

4. 다음을 클릭합니다.

5. 아래의 비밀번호를 복사하여 시작하기 대화상자에 붙여넣습니다.

   {{{user_0.password | "Password"}}}

   실습 세부정보 창에서도 비밀번호를 확인할 수 있습니다.

6. 다음을 클릭합니다.

   중요: 실습에서 제공하는 사용자 인증 정보를 사용해야 합니다. Google Cloud 계정 사용자 인증 정보를 사용하지 마세요. 참고: 이 실습에 자신의 Google Cloud 계정을 사용하면 추가 요금이 발생할 수 있습니다.

7. 이후에 표시되는 페이지를 클릭하여 넘깁니다.

   • 이용약관에 동의합니다.
   • 임시 계정이므로 복구 옵션이나 2단계 인증을 추가하지 않습니다.
   • 무료 체험판을 신청하지 않습니다.

잠시 후 Google Cloud 콘솔이 이 탭에서 열립니다.

참고: Google Cloud 제품 및 서비스에 액세스하려면 탐색 메뉴를 클릭하거나 검색창에 제품 또는 서비스 이름을 입력합니다.

Cloud Shell 활성화

Cloud Shell은 다양한 개발 도구가 탑재된 가상 머신으로, 5GB의 영구 홈 디렉터리를 제공하며 Google Cloud에서 실행됩니다. Cloud Shell을 사용하면 명령줄을 통해 Google Cloud 리소스에 액세스할 수 있습니다.

1. Google Cloud 콘솔 상단에서 Cloud Shell 활성화 를 클릭합니다.

2. 다음 창을 클릭합니다.

   • Cloud Shell 정보 창을 통해 계속 진행합니다.
   • 사용자 인증 정보를 사용하여 Google Cloud API를 호출할 수 있도록 Cloud Shell을 승인합니다.

연결되면 사용자 인증이 이미 처리된 것이며 프로젝트가 학습자의 PROJECT_ID, (으)로 설정됩니다. 출력에 이 세션의 PROJECT_ID를 선언하는 줄이 포함됩니다.

Your Cloud Platform project in this session is set to {{{project_0.project_id | "PROJECT_ID"}}}

gcloud는 Google Cloud의 명령줄 도구입니다. Cloud Shell에 사전 설치되어 있으며 명령줄 자동 완성을 지원합니다.

3. (선택사항) 다음 명령어를 사용하여 활성 계정 이름 목록을 표시할 수 있습니다.

gcloud auth list

4. 승인을 클릭합니다.

출력:

ACTIVE: * ACCOUNT: {{{user_0.username | "ACCOUNT"}}} To set the active account, run: $ gcloud config set account `ACCOUNT`

5. (선택사항) 다음 명령어를 사용하여 프로젝트 ID 목록을 표시할 수 있습니다.

gcloud config list project

출력:

[core] project = {{{project_0.project_id | "PROJECT_ID"}}} 참고: gcloud 전체 문서는 Google Cloud에서 gcloud CLI 개요 가이드를 참고하세요.

프로젝트의 리전 설정

Cloud Shell에서 다음 명령어를 입력하여 이 실습에서 프로젝트를 실행할 리전을 설정합니다.

gcloud config set compute/region {{{project_0.default_region | Region}}}

작업 1. Text-to-Speech API 사용 설정

Cloud Text-to-Speech API 페이지에 세부정보, 측정항목 등이 표시됩니다.

API 사용 설정:

1. 탐색 메뉴 ()에서 API 및 서비스 > 라이브러리를 클릭합니다.

2. API 및 서비스 검색 상자에 텍스트 음성 변환을 입력한 다음 검색 결과에서 Cloud Text-to-Speech API를 클릭합니다.

3. 사용 설정을 클릭하여 Cloud Text-to-Speech API를 사용 설정합니다.

프로젝트에 API가 사용 설정될 때까지 몇 초간 기다립니다.

내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 목표를 확인합니다. Text-to-Speech API 사용 설정

작업 2. 가상 환경 만들기

Python 가상 환경은 패키지 설치를 시스템에서 격리하는 데 사용됩니다.

1. virtualenv 환경을 설치합니다.

sudo apt-get install -y virtualenv

2. 가상 환경을 빌드합니다.

python3 -m venv venv

3. 가상 환경을 활성화합니다.

source venv/bin/activate

작업 3. 서비스 계정 만들기

서비스 계정을 사용하여 Text-to-Speech API에 대한 호출을 인증합니다.

서비스 계정을 만듭니다.

1. Cloud Shell에서 다음 명령어를 실행합니다.

gcloud iam service-accounts create tts-qwiklab

2. 해당 서비스 계정을 사용하기 위한 키를 생성합니다.

gcloud iam service-accounts keys create tts-qwiklab.json --iam-account tts-qwiklab@{{{project_0.project_id | Project ID}}}.iam.gserviceaccount.com

3. 마지막으로 GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS 환경 변수를 키 파일의 위치로 설정합니다.

export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=tts-qwiklab.json

내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 목표를 확인합니다. 서비스 계정 만들기

작업 4. 사용 가능한 음성 목록 가져오기

Text-to-Speech API는 오디오 파일을 만드는 데 사용할 수 있는 다양한 음성과 언어를 제공합니다. 사용 가능한 음성을 콘텐츠의 화자로 사용할 수 있습니다.

참고: Text-to-Speech API에는 WaveNet 음성이라고 하는 몇 가지 프리미엄 음성이 포함되어 있으며, 이 음성은 보다 자연스러운 합성 음성을 생성합니다. 이러한 음성은 다른 음성들에 비해 비용이 조금 더 높습니다. 자세한 내용은 Cloud Text-to-Speech 가격 책정 페이지를 참조하세요.

1. Cloud Shell에서 다음 curl 명령어를 사용하여 Text-to-Speech API로 합성 음성을 만들 때 사용할 수 있는 음성을 나열합니다.

curl -H "Authorization: Bearer "$(gcloud auth application-default print-access-token) \ -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \ "https://texttospeech.googleapis.com/v1/voices"

Cloud Text-Speech API는 다음과 비슷한 JSON 형식의 결과를 반환합니다.

{ "voices": [ { "languageCodes": [ "es-ES" ], "name": "es-ES-Standard-A", "ssmlGender": "FEMALE", "naturalSampleRateHertz": 24000 }, { "languageCodes": [ "ja-JP" ], "name": "ja-JP-Standard-A", "ssmlGender": "FEMALE", "naturalSampleRateHertz": 22050 }, { "languageCodes": [ "pt-BR" ], "name": "pt-BR-Standard-A", "ssmlGender": "FEMALE", "naturalSampleRateHertz": 24000 }, ... ] }

curl 명령어 결과에서 각 음성에는 4개의 필드가 있습니다.

• name: 음성을 요청하기 위해 제공하는 음성 ID입니다.
• ssmlGender: SSML W3 권장사항에 정의된 대로 텍스트를 말할 음성의 성별입니다.
• naturalSampleRateHertz: 음성의 샘플링 레이트입니다.
• languageCodes: 해당 음성과 연결된 언어 코드 목록입니다.

일부 언어는 여러 음성 중에서 선택할 수 있습니다.

2. API에서 반환된 결과를 단일 언어 코드로만 제한하도록 설정합니다.

curl -H "Authorization: Bearer "$(gcloud auth application-default print-access-token) \ -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \ "https://texttospeech.googleapis.com/v1/voices?language_code=en"

작업 5. 텍스트에서 합성 음성 만들기

이제 텍스트를 말할 음성의 이름을 가져오는 방법을 살펴보았으니 합성 음성을 만들어 보겠습니다.

요청 빌드

이를 위해 Cloud Shell 편집기를 사용하여 Text-to-Speech API에 대한 요청을 synthesize-text.json이라는 텍스트 파일로 빌드합니다.

1. Cloud Shell에서 편집기 열기를 클릭하여 Cloud Shell 편집기를 엽니다.

2. 작업 모음에서 파일 > 새 파일을 클릭합니다.

3. 파일 유형 선택 또는 파일 이름 입력 필드에 synthesize-text.json을 입력합니다.

4. 확인을 클릭합니다.

5. synthesize-text.json에 다음 코드를 추가합니다.

{ 'input':{ 'text':'Cloud Text-to-Speech API allows developers to include natural-sounding, synthetic human speech as playable audio in their applications. The Text-to-Speech API converts text or Speech Synthesis Markup Language (SSML) input into audio data like MP3 or LINEAR16 (the encoding used in WAV files).' }, 'voice':{ 'languageCode':'en-gb', 'name':'en-GB-Standard-A', 'ssmlGender':'FEMALE' }, 'audioConfig':{ 'audioEncoding':'MP3' } }

6. 파일 > 저장을 클릭하여 파일을 저장합니다.

JSON 형식의 요청은 다음 세 가지 객체를 제공합니다.

• input: 합성 음성으로 변환할 텍스트를 제공합니다.
• voice: 객체는 합성 음성에 사용할 음성을 지정합니다.
• audioConfig: Text-to-Speech API에 어떤 종류의 오디오 인코딩을 반환할지 알려줍니다.

7. 터미널 열기를 클릭하여 터미널로 돌아갑니다.

8. Text-to-Speech API를 호출합니다.

curl -H "Authorization: Bearer "$(gcloud auth application-default print-access-token) \ -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \ -d @synthesize-text.json "https://texttospeech.googleapis.com/v1/text:synthesize" \ > synthesize-text.txt

이 호출의 출력은 synthesize-text.txt라는 파일에 저장됩니다.

9. 편집기 열기를 클릭하고 synthesize-text.txt 파일을 엽니다. Text-to-Speech API는 아래와 같이 audioContent 필드에 할당된 base64 인코딩 텍스트로 오디오 출력을 제공합니다.

{ "audioContent": "//NExAASGoHwABhGudEACdzqFXfRE4EY3AACkD/zX4ADf/6J/[...]" }

응답 번역

응답을 오디오로 변환하려면 synthesize-text.txt에 포함된 오디오 데이터를 선택하고 오디오 파일(이 실습에서는 MP3 파일)로 디코딩합니다. 이는 여러 가지 방법으로 진행할 수 있으며, 이 실습에서는 몇 가지 간단한 Python 코드를 제공합니다.

1. 작업 모음에서 파일 > 새 파일을 클릭합니다.

2. 파일 유형 선택 또는 파일 이름 입력 필드에 tts_decode.py를 입력한 다음 Enter 키를 누릅니다.

3. 확인을 클릭합니다.

4. 다음을 tts_decode.py에 입력하거나 복사합니다.

import argparse from base64 import decodebytes import json """ Usage: python tts_decode.py --input "synthesize-text.txt" \ --output "synthesize-text-audio.mp3" """ def decode_tts_output(input_file, output_file): """ Decode output from Cloud Text-to-Speech. input_file: the response from Cloud Text-to-Speech output_file: the name of the audio file to create """ with open(input_file) as input: response = json.load(input) audio_data = response['audioContent'] with open(output_file, "wb") as new_file: new_file.write(decodebytes(audio_data.encode('utf-8'))) if __name__ == '__main__': parser = argparse.ArgumentParser( description="Decode output from Cloud Text-to-Speech", formatter_class=argparse.RawDescriptionHelpFormatter) parser.add_argument('--input', help='The response from the Text-to-Speech API.', required=True) parser.add_argument('--output', help='The name of the audio file to create', required=True) args = parser.parse_args() decode_tts_output(args.input, args.output)

5. tts_decode.py를 저장합니다.

오디오 파일 만들기 및 실행

Text-to-Speech API에서 받은 응답으로 오디오 파일을 만들려면 다음 단계를 따르세요.

1. 터미널 열기를 클릭하여 Cloud Shell로 돌아갑니다.

2. synthesize-text-audio.mp3 오디오 파일을 만듭니다.

python tts_decode.py --input "synthesize-text.txt" --output "synthesize-text-audio.mp3"

3. 편집기 열기를 클릭하여 Cloud Shell 편집기를 엽니다.

4. 왼쪽 창에서 synthesize-text-audio.mp3를 클릭하여 파일을 엽니다.

5. 오디오를 재생하여 파일을 들어 봅니다. 제공한 텍스트를 합성 음성이 말하는 것을 들을 수 있습니다.

작업 6. SSML에서 합성 음성 만들기

텍스트를 사용하는 것 외에도 음성 합성 마크업 언어(SSML) 형식으로 Text-to-Speech API에 입력을 제공할 수 있습니다. SSML은 합성 음성을 표현하기 위한 XML 형식을 정의합니다. SSML 입력을 사용하면 합성된 음성 출력에서 일시중지, 강조, 발음, 높낮이, 속도 및 기타 품질을 보다 정밀하게 제어할 수 있습니다.

요청 빌드

먼저 synthesize-ssml.json이라는 이름의 텍스트 파일에서 Text-to-Speech API에 대한 요청을 빌드합니다.

1. Cloud Shell 편집기에서 작업 모음의 파일 > 새 파일을 클릭합니다.

2. 파일 형식 선택 또는 파일 이름 입력 필드에 synthesize-ssml.json을 입력한 다음 Enter 키를 누릅니다.

3. 확인을 클릭합니다.

4. 다음을 synthesize-ssml.json에 입력하거나 복사합니다.

{ 'input':{ 'ssml':'<speak><s> <emphasis level="moderate">Cloud Text-to-Speech API</emphasis> allows developers to include natural-sounding <break strength="x-weak"/> synthetic human speech as playable audio in their applications.</s> <s>The Text-to-Speech API converts text or <prosody rate="slow">Speech Synthesis Markup Language</prosody> <say-as interpret-as=\"characters\">SSML</say-as> input into audio data like <say-as interpret-as=\"characters\">MP3</say-as> or <sub alias="linear sixteen">LINEAR16</sub> <break strength="weak"/> (the encoding used in <sub alias="wave">WAV</sub> files).</s></speak>' }, 'voice':{ 'languageCode':'en-gb', 'name':'en-GB-Standard-A', 'ssmlGender':'FEMALE' }, 'audioConfig':{ 'audioEncoding':'MP3' } }

이번에는 전송할 JSON 페이로드의 input 객체에 몇 가지 다른 항목이 포함되어 있습니다.

• text 필드 대신 input 객체에 ssml 필드가 있습니다.
• ssml 필드에는 <speak> 요소를 루트로 하는 XML 형식의 콘텐츠가 포함되어 있습니다.

입력의 XML 표현에 있는 각 요소는 합성 음성의 출력에 영향을 미칩니다.

특히 이 샘플의 요소는 다음과 같은 효과를 냅니다.

• <s>에는 문장이 포함되어 있습니다.
• <emphasis>는 괄호로 묶인 단어나 구문을 강조합니다.
• <break>는 음성에서 일시중지를 삽입합니다.
• <prosody>는 rate, pitch 또는 volume 속성에 지정된 대로 묶인 텍스트의 음 높낮이, 말하기 속도 또는 볼륨을 맞춤설정합니다.
• <say-as>는 묶인 텍스트를 해석하고 말하는 방법에 대한 더 많은 안내를 제공합니다. 예를 들어 일련의 숫자를 서수 또는 기수로 말할지 여부를 지정할 수 있습니다.
• <sub>는 묶인 텍스트에 대해 말할 대체 값을 지정합니다.

참고: SSML 참조를 검토하여 Cloud Text-to-Speech에서 지원하는 SSML 요소의 전체 목록을 확인할 수 있습니다.

3. 터미널 열기를 클릭하여 Cloud Shell 터미널을 엽니다.

4. Text-to-Speech API를 호출하고 출력을 synthesize-ssml.txt라는 파일에 저장합니다.

curl -H "Authorization: Bearer "$(gcloud auth application-default print-access-token) \ -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \ -d @synthesize-ssml.json "https://texttospeech.googleapis.com/v1/text:synthesize" \ > synthesize-ssml.txt

오디오 파일 만들기 및 실행

다시 한번 말씀드리지만 오디오를 들으려면 Text-to-Speech API의 출력을 디코딩해야 합니다.

1. 터미널 열기를 클릭합니다. 다음 명령어를 실행하여, 이전에 만든 tts_decode.py 유틸리티로 synthesize-ssml-audio.mp3라는 오디오 파일을 생성합니다.

python tts_decode.py --input "synthesize-ssml.txt" --output "synthesize-ssml-audio.mp3"

2. 편집기 열기를 클릭합니다.

3. 왼쪽 창에서 synthesize-ssml-audio.mp3를 클릭한 다음 삽입된 오디오 파일을 재생합니다.

SSML 출력과 텍스트 파일 출력의 차이점을 확인합니다. 두 오디오 파일 모두 동일한 단어를 말하지만 SSML 출력은 일시중지와 약어에 대한 다른 발음을 추가하여 약간 다르게 말합니다.

작업 7. 오디오 출력 및 기기 프로필 구성

SSML을 넘어 Text-to-Speech API로 생성된 합성 음성 출력에 더 많은 맞춤설정을 제공할 수 있습니다. 다른 오디오 인코딩을 지정하고, 오디오 출력의 음 높낮이를 변경하고, 특정 유형의 하드웨어에 맞게 출력을 최적화하도록 요청할 수도 있습니다.

요청 빌드

Text-to-Speech API에 대한 요청을 synthesize-with-settings.json이라는 텍스트 파일로 빌드합니다.

1. 작업 모음에서 파일 > 새 파일을 클릭합니다.

2. 파일 유형 선택 또는 파일 이름 입력 필드에 synthesize-with-settings.json을 입력한 다음 Enter 키를 누릅니다.

3. 확인을 클릭합니다.

4. 다음을 synthesize-with-settings.json에 입력하거나 복사합니다.

{ 'input':{ 'text':'The Text-to-Speech API is ideal for any application that plays audio of human speech to users. 임의의 문자열, 단어, 문장을 동일한 내용을 말하는 사람의 소리로 변환할 수 있습니다. }, 'voice':{ 'languageCode':'en-us', 'name':'en-GB-Standard-A', 'ssmlGender':'FEMALE' }, 'audioConfig':{ 'speakingRate': 1.15, 'pitch': -2, 'audioEncoding':'OGG_OPUS', 'effectsProfileId': ['headphone-class-device'] } }

5. 파일을 저장합니다.

이제 audioConfig 객체에 추가 필드가 포함됩니다.

• speakingRate 필드는 화자가 음성을 말하는 속도를 지정합니다. 1.0은 음성의 일반적인 속도이며, 0.5는 절반 속도, 2.0은 두 배 속도입니다.
• pitch 필드는 단어를 말할 때의 어조 차이를 지정합니다. 여기에서 지정하는 값은 단어를 말할 때 낮추거나 (음수) 높일 (양수) 반음의 수를 나타냅니다.
• audioEncoding 필드는 데이터에 사용할 오디오 인코딩을 지정합니다. 이 필드에 허용되는 값은 LINEAR16, MP3, OGG_OPUS입니다.
• effectsProfileId 필드는 Text-to-Speech API가 특정 재생 기기에 맞게 오디오 출력을 최적화하도록 요청합니다. API는 지정된 기기 클래스에서 오디오 품질을 향상시키는 사전 정의된 오디오 프로필을 출력에 적용합니다.

참고: 오디오 프로필 기능은 베타 출시 버전 상태로 제공됩니다. 애플리케이션에서 사용하는 방법은 가이드를 참고하세요. 여기에 설명된 다른 모든 설정은 정식 버전으로 애플리케이션에서 정상적으로 사용할 수 있습니다.

4. 터미널 열기를 클릭합니다.

5. Text-to-Speech API를 호출합니다.

curl -H "Authorization: Bearer "$(gcloud auth application-default print-access-token) \ -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \ -d @synthesize-with-settings.json "https://texttospeech.googleapis.com/v1beta1/text:synthesize" \ > synthesize-with-settings.txt

이 호출의 출력은 synthesize-with-settings.txt라는 파일에 저장됩니다.

오디오 파일 만들기 및 실행

1. 다음 명령어를 실행하여 Text-to-Speech API에서 수신한 출력으로 synthesize-with-settings-audio.mp3라는 오디오 파일을 생성합니다.

python tts_decode.py --input "synthesize-with-settings.txt" --output "synthesize-with-settings-audio.ogg"

2. 편집기 열기를 클릭하여 Cloud Shell 편집기를 엽니다.

3. 왼쪽 창에서 synthesize-with-settings-audio.mp3를 클릭하여 파일을 열고 오디오를 재생합니다.

4. synthesize-with-settings-audio.mp3 오디오 파일과 이 실습에서 만든 다른 오디오 파일을 재생합니다. 오디오의 음성이 다른 오디오 파일보다 약간 더 빠르고 낮다는 점에 유의하세요.

수고하셨습니다.

Cloud Text-to-Speech API를 사용하여 합성 음성을 만드는 방법을 배웠습니다. 학습한 내용은 다음과 같습니다.

• Text-to-Speech API를 통해 사용할 수 있는 모든 합성 음성 나열하기
• 텍스트와 SSML를 모두 제공하여 Text-to-Speech API 요청 만들기 및 curl로 API 호출하기
• 오디오 재생을 위한 기기 프로필 지정 등 오디오 출력 설정 구성

다음 단계/더 학습하기

• cloud.google.com에서 Text-to-Speech API에 대한 자세한 문서를 확인하세요.
• Text-to-Speech API용 클라이언트 라이브러리를 사용하여 합성 음성을 만드는 방법을 알아보세요.

Google Cloud 교육 및 자격증

Google Cloud 기술을 최대한 활용하는 데 도움이 됩니다. Google 강의에는 빠른 습득과 지속적인 학습을 지원하는 기술적인 지식과 권장사항이 포함되어 있습니다. 기초에서 고급까지 수준별 학습을 제공하며 바쁜 일정에 알맞은 주문형, 실시간, 가상 옵션이 포함되어 있습니다. 인증은 Google Cloud 기술에 대한 역량과 전문성을 검증하고 입증하는 데 도움이 됩니다.

설명서 최종 업데이트: 2025년 9월 5일

실습 최종 테스트: 2024년 11월 4일

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