퍼지 벡터 양자화기 사상화와 신경망에 의한 화자적응 음성합성

Speaker-Adaptive Speech Synthesis based on Fuzzy Vector Quantizer Mapping and Neural Networks

  • 이진이 (충남산업대학교 전자공학과) ;
  • 이광형 (숭실대학교 전자공학과)
  • Lee, Jin-Yi (Dept.of Electronics Eng, Chungnam Sanup University) ;
  • Lee, Gwang-Hyeong (Dept. of Electronics Engineering Soo Sil University)
  • 발행 : 1997.01.01

초록

본 연구에서는 퍼지사상화(fuzzy mapping)와 FLVQ(fuzzy learning vector quantization)에 의한 사상된(mapped)코드북을 사용하는 화자적용 음성합성 알고리즘 을 제안하고, 기존의 음성합성결과와 비교한다. 입력화자와 기준화자의 코드북은 FLVQ 방법으로 작성한다. 사상된 코드북은 퍼지 히스토그램을 작성하여 이들을 선형 결합함으로써 얻어지는 퍼지 사상화에 의하여 작성된다. 대응 코드벡터의 퍼지 히스 토그램은 동일 입력벡터에 대해 선택된 입력화자의 코드벡터와 기준화자의 코드벡터 사이의 DTW(dynamic time warping)을 행하여 대응하는 코드벡터들의 소속값 (membership value)을 누적하여 얻는다. 음성합성시에는 사상된 코드북을 사용하여 입력화자의 음성을 퍼지벡터 양자화한 다음, FCM(fuzzy c means) 합성규칙을 사용하 여 사상된 코드북내의 코드벡터가 아닌 새로운 하나의 합성벡터를 얻게 되어 좀 더 입력화자에 적응된 합성음을 얻게 된다. 이 기술의 성능평가는 성별이 서로 다른 화 자를 입력화자 및 기준화자로 선정하여 입력화자의 음성에 가까운 정도로 평가하였으 며 그 결과 기존의 음성합성보다 입력화자에 더 적용된 합성음을 얻었다.

This paper is concerned with the problem of speaker-adaptive speech synthes is method using a mapped codebook designed by fuzzy mapping on FLVQ (Fuzzy Learning Vector Quantization). The FLVQ is used to design both input and reference speaker's codebook. This algorithm is incorporated fuzzy membership function into the LVQ(learning vector quantization) networks. Unlike the LVQ algorithm, this algorithm minimizes the network output errors which are the differences of clas s membership target and actual membership values, and results to minimize the distances between training patterns and competing neurons. Speaker Adaptation in speech synthesis is performed as follow;input speaker's codebook is mapped a reference speaker's codebook in fuzzy concepts. The Fuzzy VQ mapping replaces a codevector preserving its fuzzy membership function. The codevector correspondence histogram is obtained by accumulating the vector correspondence along the DTW optimal path. We use the Fuzzy VQ mapping to design a mapped codebook. The mapped codebook is defined as a linear combination of reference speaker's vectors using each fuzzy histogram as a weighting function with membership values. In adaptive-speech synthesis stage, input speech is fuzzy vector-quantized by the mapped codcbook, and then FCM arithmetic is used to synthesize speech adapted to input speaker. The speaker adaption experiments are carried out using speech of males in their thirties as input speaker's speech, and a female in her twenties as reference speaker's speech. Speeches used in experiments are sentences /anyoung hasim nika/ and /good morning/. As a results of experiments, we obtained a synthesized speech adapted to input speaker.

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