Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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한국방송공학회 1998년도 학술대회
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pp.95-98
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1998
본 논문에서는 코퍼스 기반 음성합성시 각 음성 세그머트의 에너지 정규화가 합성된 음성의 음질에 미치는 영향에 대하여 연구한다. 음성합성에 사용되는 음성 세그먼트를 실제 자연 음성 데이터로부터 추출된 것으로 다양한 발음세기를 가진다. 따라서 이들을 조합하여 만든 합성음성의 음질은 일반적으로 음량이 고르지 못하고 듣기에 부자연스럽다. 이러한 문제를 해결하기 위해 음성합성시 음성 세그먼트의 에너지를 정규화하는 방법을 제안하고 정규화방법으로 최대진폭 정규화방식을 사용하였다. 녹음환경이 비교적 일정한 코퍼스와 그렇지 않은 환경에서 녹음된 코퍼스를 사용하여 정규화 없이 합성한 음성의 음질과 정규화를 거쳐서 합성한 음성의 음질을 비교한다. 실험결과 음성 세그먼트의 에너지를 정규화한 경우 합성음성의 음질이 개선되었다.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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한국음향학회 2004년도 춘계학술발표대회 논문집 제23권 1호
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pp.97-100
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2004
다중음성 합성시스템은 단일 화자의 음성을 입력받아 다양한 음색의 다중음성으로 합성을 해주는 음성합성 시스템이다. 기존의 다중음성 합성시스템의 출력인 다중 합성음은 피치만 변경된 음성으로 원 음성과 동일한 지속시간을 갖게 된다. 따라서 피치 변경된 음성간의 구분이 어렵게 되며 이러한 사항을 개선하고자 본 논문에서는 피치와 지속시간 변경에 의한 다중음성 합성시스템에서 관한 연구를 하였다. 본 논문에서는 시간 영역에서의 지속시간 변경법인 PSOLA방식을 적용하여 피치 변경된 음성의 지속시간을 변경하였다. 지속시간 변경을 적용한 다중음성 합성시스템을 이용하면 한 사람의 음원 목소리로 여러 사람이 응원하는 효과음을 낼 수 있는 합성기로 사용할 수 있고 영화의 효과음, 핸드폰의 음성 메시지 서비스 등에서 용이하게 사용될 것으로 예상하고 있다.
본 논문에서는 무제한단어 음성합성 시스템인 한소리에 대해서 간략히 기술하고 청취실험을 통한 성능평가에 대해 논한다. 음성합성시스템의 음질을 결정하는 주요 요소들은 합성의 기본단위, 합성방법, 음운학적 전처리방법 및 운율조절방법이다. 한소리 합성시스템은 반음소를 음성합성의 기본단위로 하고, 형식형태소를 이용 음성학적 전처리를 실행하며, 개선된 한국어 운율조절방법이 적용되고, 음성단편조합방식을 합성방식을 사용한다. 청취실험결과 매우 한소리 합성시스템의 합성음이 자연스러움을 알 수 있다.
Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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한국감성과학회 2003년도 추계학술대회 논문집
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pp.151-154
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2003
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.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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한국멀티미디어학회 2002년도 춘계학술발표논문집(상)
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pp.330-335
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2002
최근 컴퓨터와 인간간의 대화 수단으로 음성을 활용하는 기술인 음성정보기술이 발달함에 따라 대어휘 연속 음성 인식 및 무제한 어휘 음성 합성의 고도화를 위한 연구가 진행되고 있다. 음성 인식의 경우 HMM으로 대표되는 통계적 수법의 발달에 따라 시스템의 학습을 위해 대량의 음성데이터가 필요하며, 음성 합성의 경우에도 최근 대형의 음성 데이터 베이스로부터 임의 길이의 음성 부분을 골라내어 접속함으로써 좋은 합성 품질을 얻고 있다. 본 논문에서는 이러한 음성 인식 및 합성을 위해 공동으로 사용하기 위한 음성 데이터베이스의 발성 목록을 설계하고 설계된 결과에 대하여 논의한다.
In this paper, we propose a concatenation-based speech synthesizer using CVC(consonant-vowel-consonant) speech segments extracted from an undesigned continuous speech corpus. Natural synthetic speech can be generated by a proper modelling of coarticulation effects between phonemes and the use of natural prosodic variations. In general, CVC synthesis unit shows smaller acoustic degradation of speech quality since concatenation points are located in the consonant region and it can properly model the coarticulation of vowels that are effected by surrounding consonants. In this paper, we analyze the characteristics and the number of required synthesis units of 4 types of speech synthesis methods that use CVC synthesis units. Furthermore, we compare the speech quality of the 4 types and propose a new synthesis method based on the most promising type in terms of speech quality and implementability. Then we implement the method using the speech corpus and synthesize various examples. The CVC speech segments that are not in the speech corpus are substituted by demonstrate speech segments. Experiments demonstrate that CVC speech segments extracted from about 100 Mbytes continuous speech corpus can produce high quality synthetic speech.
Kim, Jin-Woo;Min, So-Yeon;Na, Deok-Su;Bae, Myung-Jin
The Journal of the Acoustical Society of Korea
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제29권3호
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pp.209-215
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2010
Recently portable terminal is received attention by wireless networks and mass capacity ROM. In this result, TTS(Text to Speech) system is inserted to portable terminal. Nevertheless high quality synthesis is difficult in portable terminal, users need high quality synthesis. In this paper, we proposed Distributed TTS (DTTS) that was composed of server and terminal. The DTTS on corpus based speech synthesis can be high quality synthesis. Synthesis system in server that generate optimized speech concatenation information after database search and transmit terminal. Synthesis system in terminal make high quality speech synthesis as low computation using transmitted speech concatenation information from server. The proposed method that can be reducing complexity, smaller power consumption and efficient maintenance.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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제14권8호
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pp.3992-3998
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2013
This paper is related to the method of adding a emotional speech corpus to a high-quality large corpus based speech synthesizer, and generating various synthesized speech. We made the emotional speech corpus as a form which can be used in waveform concatenated speech synthesizer, and have implemented the speech synthesizer that can be generated various synthesized speech through the same synthetic unit selection process of normal speech synthesizer. We used a markup language for emotional input text. Emotional speech is generated when the input text is matched as much as the length of intonation phrase in emotional speech corpus, but in the other case normal speech is generated. The BIs(Break Index) of emotional speech is more irregular than normal speech. Therefore, it becomes difficult to use the BIs generated in a synthesizer as it is. In order to solve this problem we applied the Variable Break[3] modeling. We used the Japanese speech synthesizer for experiment. As a result we obtained the natural emotional synthesized speech using the break prediction module for normal speech synthesize.
음성정보처리 기술은 사람의 말을 음향, 언어, 심리학 및 공학적인 측면에서 연구하여 사람과 기계사이의 인터페이스를 자연스럽게 하는 것을 목표로 하고 있으며, 음성인식, 음성합성 및 언어처리 기술로 이루어져 있다. 음성인식기술이란 사람의 말을 이해하는 것뿐만 아니라 화자를 식별하고 인증하는 기술도 포함하고 있으며, 음성합성 기술이란 문자로부터 음성을 생성하는 기술을 의미한다. 그리고 언어처리 기술은 음성인식, 음성합성기술 속에 포함될 수 있으나 최근 마크업 언어를 활용하여 음성인식, 합성 등을 제어하는 경향이 도래함에 따라 언어처리 기술을 따로 분류하기도 한다[1][2].(중략)
Recent advances in text-to-speech (TTS) technology have significantly improved the quality of synthesized speech, reaching a level where it can closely imitate natural human speech. Especially, TTS models offering various voice characteristics and personalized speech, are widely utilized in fields such as artificial intelligence (AI) tutors, advertising, and video dubbing. Accordingly, in this paper, we propose a one-shot multi-speaker TTS system that can ensure acoustic diversity and synthesize personalized voice by generating speech using unseen target speakers' utterances. The proposed model integrates a speaker encoder into a TTS model consisting of the FastSpeech2 acoustic model and the HiFi-GAN vocoder. The speaker encoder, based on the pre-trained RawNet3, extracts speaker-specific voice features. Furthermore, the proposed approach not only includes an English one-shot multi-speaker TTS but also introduces a Korean one-shot multi-speaker TTS. We evaluate naturalness and speaker similarity of the generated speech using objective and subjective metrics. In the subjective evaluation, the proposed Korean one-shot multi-speaker TTS obtained naturalness mean opinion score (NMOS) of 3.36 and similarity MOS (SMOS) of 3.16. The objective evaluation of the proposed English and Korean one-shot multi-speaker TTS showed a prediction MOS (P-MOS) of 2.54 and 3.74, respectively. These results indicate that the performance of our proposed model is improved over the baseline models in terms of both naturalness and speaker similarity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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