[G1-Sync] Manual knowledge update

10_Wiki/Topics/Text-to-Speech-Synthesis.md

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 last_reinforced: 2026-04-26
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 > "텍스트에 담긴 언어적 기호(Grapheme)를 소리의 최소 단위(Phoneme)로 해체하고, 딥러닝의 표현력을 빌려 인간 특유의 운율(Prosody)과 감정이 실린 파형(Waveform)으로 재탄생시켜라" — 문자를 자연스러운 인간의 목소리로 변환하는 기술.
 
 ## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
-- **추출된 패턴:** "Text Analysis and Neural Waveform Generation" — 입력된 텍스트의 문맥을 파악해 음소와 운율 정보를 생성하는 '프런트엔드'와, 이 정보를 바탕으로 실제 고품질 오디오 신호를 만들어내는 '보코더(Vocoder)'가 결합된 생성 패턴.
+- **추출된 패턴:** "Text [[Analysis]] and Neural Waveform Generation" — 입력된 텍스트의 문맥을 파악해 음소와 운율 정보를 생성하는 '프런트엔드'와, 이 정보를 바탕으로 실제 고품질 오디오 신호를 만들어내는 '보코더(Vocoder)'가 결합된 생성 패턴.
 - **기술적 진화:**
     - **Concatenative:** 녹음된 음성 조각들을 이어 붙이는 방식. 부자연스러운 연결이 한계.
     - **Parametric:** 통계 모델로 소리의 특징을 생성. 기계적인 음색이 단점.
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 - **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 에이전트의 멀티모달 보고서 브리핑 시, 정보의 전달력과 친근감을 극대화하기 위해 최신 확산 모델(Diffusion) 기반의 고품질 TTS 엔진을 기본 인터페이스로 활용함.
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
-- [[Speech-Recognition-Foundations]], [[Signal-Processing-Foundations]], [[Natural-Language-Processing-NLP]], Generative-Adversarial-Networks-GAN
+- [[Speech-Recognition-Foundations]], [[Signal-[[Processing]]-Foundations]], [[Natural-Language-Processing-NLP]], [[Generative-Adversarial-Networks]]-GAN
 - **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Text-to-Speech-Synthesis.md