본 논문은 고음질의 대용량 코퍼스 기반 음성 합성기에 감정 음성 코퍼스를 추가하여 보다 다양한 합성음을 생성할 수 있는 방법에 관한 것이다. 파형 접합형 합성기에서 사용할 수 있는 형태로 감정 음성 코퍼스를 구축하여 기존의 일반 음성 코퍼스와 동일한 합성단위 선택과정을 통해 합성음을 생성할 수 있도록 구현하였다. 감정 음성 합성을 위해 태그를 사용하여 텍스트를 입력하고, 억양구 단위로 일치하는 데이터가 존재하는 경우 감정 음성으로 합성하고, 그렇지 않은 경우 일반 음성으로 합성하도록 하였다. 그리고 음성에서 운율을 구성하는 요소로 휴지기(break)가 있는데, 감정 음성의 휴지기는 일반 음성보다 불규칙한 특성이 있다. 따라서 합성기에서 생성되는 휴지기 정보를 감정 음성 합성에 그대로 사용하는 것이 어려워진다. 이 문제를 해결하기 위해 가변 휴지기(Variable break)[3] 모델링을 적용하였다. 실험은 일본어 합성기를 사용하였고, 그 결과 일반 음성의 휴지기 예측 모듈을 그대로 사용하면서 자연스러운 감정 합성음을 얻을 수 있었다.
확장 합성단위 기반 한국어 음성합성장치는 통상의 문자로 쓰여진 텍스트를 인간이 소리내어 읽듯이 기계에 의해 자동적으로 음성을 합성하는 시스템이다. 이 시스템은 1995년부터 수행하고 있는 "다중 매체 환경 하에서의 대화체 음성번역 통신 기술개발" 사업의 연구 결과물 중 하나로 1997년도에 개발되어 학습형 자동합성단위 생성기 및 영역의존 음성합성기 기술을 전수할 예정이다.
무제한 음성합성기를 구현하기 위하여 꼭 필요한 음성분석장치의 개발에 대하여 논하엿다. 이 분석장치는 신호처리 보드를 사용하여 PC에서 사용할 수 있도록 되어 있으며, 음성의 A/D, D/A 및 spectrogram display는 물론 pitch pulse 위치를 Glottal instint closure에 맞추어 삽입할 수 있어 linear prediction base의 무제한 합성기에서 필요한 음성 data base를 구축하기 용이하도록 개발하였다. 또한 음성인식을 위한 음성 DB나 현재 사용중인 ARS를 구축하고자 할 때에도 적은 노력과 시간이 소요되도록 하였다.
음성 합성이란 기계적인 장치나 전지회로 또는 컴퓨터 모의를 이용하여 자동으로 음성파형을 생성해 내는 것으로 정의한다. 음성 합성에 대한 연구는 다른 음성에 관련된 기술들보다 가장 먼저 연구된 기술이다. 음성 합성기는 PC의 보급이 확대되고 통신 시장이 컴짐에 따라 그 응용 분야가 점차 확대되어 가고 다양한 방식의 음성 합성 기법에 관한 연구가 이루어지고 있다. 일반적으로 자연스러운 대화를 할 때나 글을 읽을 때의 음성에는 퍼지, 지속시간, 에너지 등의 운율 정보가 포함되어 있다. 따라서, 문장을 합성하는 경우 운율정보를 합성음에 반영하면 보다 명확한 의미 전달과 다양한 발성변환이 가능해 진다. 본 논문에서는 시간영역에서 PSOLA 합성방식에 의한 피치 변경과 지속시간 변경을 이용하여 다양한 발성변환에 따른 다중음성 합성기를 구현하였다.
본 논문에서는 한국어 합성기의 명료도 및 자연성 평가방안에 대한 개략적인 설명과 이 방안을 실제로 2종류의 서로 다른 한국어 합성기에 적용한 결과를 요약하였다. 한편, 이러한 평가결과를 바탕으로 실제로 이루어진 음질 개선 실 예를 소개하는 한편 향후 한국어 합성기의 성능 개선 방향을 제안하였다.
본 논문에서는 일한 음차 변환을 이용한 음성인식 및 합성기를 구현하였다. 음성인식의 경우 CV, VCCV, VCV, VV, VC 단위를 사용하였다. 이와 같이 단위별로 미리 구축된 모델을 결합함으로써 음성인식 시스템을 구축하였다. 따라서 일한 음차 변환을 적용하게 되면 인식 대상이 일어단어일 경우에도 이를 한글 발음으로 변환한 후 그에 해당하는 모델을 생성함으로써 인식이 가능하다. 음성 합성기의 경우 합성에 필요한 한국어 음성 데이터 베이스를 구축하고, 입력되는 텍스트에 따라 이를 연결하여 합성음을 생성한다. 일어가 입력될 경우 일한 음차 변환 규칙을 이용하여 입력된 일어 발음을 한글로 바꾸어 준 후 입력하게 되므로 별도의 일어 합성기 없이도 합성음을 생성할 수 있다.
본 논문에서는 영한 음차 변환을 이용한 음성인식 및 합성기를 구현하였다. 음성인식의 경우 CV(Consonant Vowel), VCCV, VCV, VV, VC 단위를 사용하였다. 위의 단위별로 미리 구축된 모델을 결합함으로써 무제한 음성인식 시스템을 구축하였다. 따라서 영한 음차 변환을 이용하게 되면 인식 대상이 영어단어일 경우에도 이를 한글 발음으로 변환한 후 그에 해당하는 모델을 생성함으로써 인식이 가능하다. 음성 합성기의 경우 합성에 필요한 한국어 음성 데이터 베이스를 구축하고, 입력되는 텍스트에 따라 이를 연결하여 합성음을 생성한다. 영어가 입력될 경우 영한 음차 변환을 이용하여 입력된 영어발음을 한글로 바꾸어 준 후 입력하게 되므로 별도의 영어 합성기 없이도 합성음을 생성할 수 있다.
최근 광대역 무선 통신망의 보급과 소형 저장매체의 대용량화로 인하여 이동형 단말기가 주목 받고 있다. 이로 인해 이동형 단말기에 문자정보를 청취할 수 있도록 문자를 음성으로 변환해 주는 TTS(Text-to-Speech) 기능이 추가되고 있다. 사용자의 요구사항은 고음질의 음성합성이지만 고음질의 음성합성은 많은 계산량이 필요하기 때문에 낮은 성능의 이동형 단말기에 는 적합하지 않다. 본 논문에서 제안하는 분산형 음성합성기 (DTTS)는 고음질 음성합성이 가능한 코퍼스 기반 음성합성 시스템을 서버와 단말기로 나누어 구성한다. 서버 음성합성 시스템은 단말기에서 전송된 텍스트를 데이터베이스 검색 후 음성파형 연결정보를 생성하여 단말기로 전송하고, 단말기 음성합성 시스템은 서버 음성합성 시스템에서 생성된 음성파형 연결정보와 단말기에 존재하는 데이터베이스를 이용하여 간단한 연산으로 고음질 합성음을 생성할 수 있는 시스템이다. 제안하는 분산형 합성기는 단말기에서의 계산량을 줄여 저가의 CPU 사용, 전력소모의 감소, 효율적인 유지보수를 할 수 있도록 하는 장점이 있다.
한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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pp.344-349
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1998
음성/언어학적 및 음성의 과학적 연구를 위해서는 대량의 음소 단위 분절 레이블링된 데이터베이스 구축이 필수적이다. 따라서, 본 논문은 음성 합성용 DB 의 구축 및 합성 단위 자동 생성 연구의 일환으로 자동 음소 분할기의 경계오류를 보상할 목적으로 MLP 기반 호처리기가 포함된 음소 분할 방식을 제안한다. 최근 자동 음소 분할기의 성능 향상으로 자동 분절 결과를 이용하여 음성 합성용 운율 DB를 작성하고 있으나, 여전히 경계오류를 수정하지 않고서는 합성 단위로 직접 사용하기 어렵다. 이로 인해 보다 개선된 자동 분절 기술이 요구된다. 따라서, 본 논문에서는 음성에 내제된 음향적 특징을 다층 신경회로망으로 학습하고, 자동 분절기 오류의 통계 특성을 이용하여 자동 분절 경계 수정에 용이한 방식을 제안한다. 고립단어로 발성된 합성 데이터베이스에서, 제안된 후처리기를 도입 후, 기존 자동 분절 시스템이 분할율에 비해 약 25% 의 향상된 성능을 보였으며, 절대 오류는 약 39%가 향상되었다.
자연스런 대화체 발화를 합성해 낼 수 있는 음성합성기를 개발하고, 무한대 어휘의 대화체 발화를 인식할 수 있는 음성인식기를 개발하기 위해서는 정교하게 제작된 방대한 양의 대화체 음성 및 운율 DB를 필수적으로 갖춰야한다. 이 논문에서는 대화체 음성 자료의 수집 방법과 대화체 음성 및 운율 DB 제작 방법에 관해 자세하게 논의한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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