본 논문에서는 음성 신호가 지니고 있는 화자 의존적 특징 변수를 변환 시키는 음성 개성 변환 기법이 새롭게 제안되었다. 제안된 방법은 성도 전달 함수의 특성을 반영하는 켑스트럼 벡터와 여기 신호의 특성을 반영하는 피치 값을 변환 대상 변수로 삼았으며, 이들에 대한 변환 기법으로 다중 응답 분류 회귀 트리를 사용하였다. 다중 응답 분류 회귀 트리는 기존의 분류 회귀 트리를 다차원 확장시킨 형태로서, 반응값이 벡터 형태로 존재하는 분류 회귀 트리를 의미한다. 본 논문에서는 기존의 코드북 메핑 방법과 비교하여 제안된 기법의 성능을 평가하였으며, 분류 회귀 트리에 입력되는 관찰값을 다양하게 변화시켜 트리의 복잡도와 변환 성능을 정량적으로 분석하였다. 네 명의 화자를 이용한 음성 개성 변환 실험에서, 기존의 코드북 메핑과 비교하여 객관적으로 우수한 성능을 나타내었으며, 청취 테스트에서도 변환음이 목표로 하는 화자의 음성과 유사함을 관찰할 수 있었다.
자연스럽고 명료한 한국어 Text-to-Speech 변환 시스템을 위해서 음소의 지속 시간을 제어하는 일은 매우 중요하다. 음소의 지속 시간은 여러 가지 문맥 정보에 의해서 변화하므로 제어 규칙에 의존하기 보다 방대한 데이터베이스를 이용하여 통계적인 기법으로 음소의 지속 시간에 변화를 주는 요인을 찾아내려고 하는 것이 지금의 추세이다. 본 연구에서도 트리기반 모델링 방법중의 하나인 CART(classification and regression tree) 방법을 사용하여 회귀 트리를 생성하고, 생성된 트리에 기반하여 음소의 지속 시간 예측 모델과, 자연스러운 끊어 읽기를 위한 휴지 기간 예측 모델을 제안하고 있다. 실험에 사용한 음성코퍼스는 550개의 문장으로 구성되어 있으며, 이 중 428개 문장으로 회귀 트리를 학습시켰고, 나머지 122개의 문장으로 실험하였다. 모델의 평가를 위해서 실제값과 예측값과의 상관관계를 구하였더니 음소의 지속 시간을 예측하는 회귀 트리에서는 상관계수가 0.84로 계산되었고, 끊어 읽는 경계에서의 휴지 기간을 예측하는 회귀 트리에서는 상관계수가 0.63으로 나타났다.
본 논문에서는 한국어 TTS 시스템을 위한 에너지 궤적 생성 방법에 대해 설명한다. 에너지 궤적 생성을 위해 스칼라 회귀 트리를 확장한 벡터 회귀 트리를 제안하고 구현하였다. 벡터 회귀 트리는 특징 벡터로부터 목적 벡터를 예측할 수 있으며, 본 연구에서는 각 음소당 10개의 에너지 값을 예측한다. 실험을 위해 500 문장의 문장 코퍼스와 그 문장들을 발성한 음성 코퍼스를 수집하였고, 이중 300 문장을 이용하여 트리들을 학습하고 200 문장에 대해 실험하였다. 에너지 궤적의 예측 정확률을 높이기 위해 배깅 트리 (bagged tree)와 재구축 트리 (born again tree)도 함께 구현한 결과, 원음의 에너지 궤적과 예측된 에너지 궤적간의 상관계수가 0.803으로 기존의 방법보다 더 좋은 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문은 회귀트리에 기반을 둔 회귀 신경망을 제안한다. 회귀트리를 세 개의 계층을 갖는 전향 신경망에 사상하고, 첫 번째 계층에 다중특징 분할함수를 형성시켜 신경망이 보다 더 최적인 입력 공간의 분할을 갖도록 한다. 본 연구에서는 신경망 트레이닝을 위한 두 가지 지도 학습 알고리즘을 제안하여 단일특징 분할함수와 다중특징 분할함수에 실험한다. 실험결과, 제안된 회귀 신경망은 기존의 단일특징 분할 회귀트리 및 단일특징 분할 회귀신경망보다 학습능력이 우수함을 입증한다. 또한 본 논문에서 제안한 알고리즘이 학습 능력을 저하시키지 않으면서도 효과적으로 과성장한 회귀트리를 가지치기 할 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 트리 기반 모델링 기법 중 하나인 CART(Classification And Regression Trees) 방법을 이용하여, 운율구 추출, 운율구 사이의 휴지 기간, 음소 지속 시간을 모델링 하고자 한다. 총 400문장(약 33분)의 코퍼스를 수집한 후, 그 중 240문장(약 20분)을 이용하여 결정 트리와 회귀 트리를 학습시키고 160문장(약 13분)에 대해 실험하였다. 운율구 경계를 결정하는 결정 트리의 오류율은 14.6%이었고, 운율구 사이의 휴지 기간과 음소 지속 시간을 예측하는 회귀 트리들의 평균 제곱 오류근(RMSE)이 각각 132.61msec, 21.97msec이었다.
심화되는 경쟁환경에서 우위를 점하기 위해서는 제조 시스템의 수행도를 관리하고 개선하는 활동이 필요하다. 본 연구는 페트리넷(Petri net)과 시뮬레이션을 사용하여 제조 시스템 수행도의 하나인 산출율을 향상시키는 방법론을 제안하였다. 시뮬레이션은 제조 시스템의 수행도 평가에 많이 사용되나, 시스템의 개선방향에 대한 분석 능력이 취약하다. 한편, 페트리넷은 정확한 분석을 수행할 수 있으나, 대상 시스템이 복잡해짐에 따라 분석 능력이 현저히 감소된다. 본 연구에서는 페트리넷의 복잡도를 증가시키는 주요 원인 중 하나인 자원 공유를 분리된 페트리넷으로 표현함으로써 페트리넷의 분석 능력을 유지하고자 하였다. 또, 이를 바탕으로 자원 공유에 관련된 파라미터에 대한 회귀분석모형을 도출하였다. 이 회귀분석모형에 대한 최적화 과정에 의해 자원의 적절한 배치 혹은 제품비율에 대한 개선 방향을 얻어낼 수 있다. 이러한 페트리넷 기반 분석 방법과 시뮬레이션 방법을 동시에 사용함으로써 시뮬레이션 모형에서 산출율을 개선할 수 있으며, 실제 제조 시스템에 적용할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 한국어 TTS시스템을 위한 운율구 추출, 운율구 사이의 휴지 기간, 음소의 지속 시간 모델링 방법을 설명한다. 실험을 위해 여러 장르로 구성된 400문장을 선 정하고, 이를 전문 여성 아나운서가 발성하였다. 녹음된 음성 신호에 대해 음소 및 운율구 경계를 결정하고, 문장에 대해서는 형태소 분석, 발음표기 변환, 구문 분석을 수행하였다. 400문장(약33분) 중 240문장(약20분)을 이용하여 결정 트리 및 회귀 트리를 학습시킨 후, 160분장(약13분)에 대해 실험하였다. 운율 모델링을 위한 특징들이 제안되었고, 학습된 트리 들을 해석함으로써 특징들의 유효성이 평가되었다. 실험 문장에 대해 운율구 경계의 유무를 결정하는 결정 트리의 오류율은 14.46%이었고, 운율구 사이의 휴지 기간과 음소 지속 시간 을 예측하기 위한 회귀 트리들의 평균 제곱 오류근(RMSE)이 각각 132msec, 22msec이었다. 수집된 모든 자료(400문장)로 학습한 결과, 운율구 경계 결정 오류율, 휴지 기간 및 지속시 간 RMSE의 10-fold cross-validation 추정치가 각각 13.77%, 127.91msec, 21.54msec이었다.
본 논문에서는 한국어 Trainable TTS System의 자연스러운 음성 합성을 위해 400문장(어절수 : 6,220, 음운수: 총43,701: 자음 23,899,모음: 19,802)에 대하여 단일 남성화자가 발성한 문 음성 데이터를 음운레벨세그먼트, 음운 라벨링 ,어절간의 띄어쓰기 ,어절에 대한 음운별 품사가 태깅된 문 음성 코퍼스를 사용하여 음운 환경과 품사에 의하여 음운의 지속시간이 어떻게 변화하는가에 대하여 통계적으로 분석하였다. 그리고 음운 지속시간을 보다 정교하게 예측하기 위하여, 각 음운에 대한 고유 지속시간의 영향이 배제된 정규화 음운지속시간에 대한 회귀트리를 이용하여 정규화 지속시간에 영향을 미치는 특징요소들 간의 관계를 통계적인 방법으로 분석하였다. 그 결과 문법적인 특징요소를 나타내는 요소들간에 서로 상관이 높게 나타나는 것을 알 수 있었다 그리고 이러한 경우 유사한 특징 요소들간에 상관이 1에 가까울 정도로 상관이 높은 요소들의 경우 예측지수가 낮은 요소들을 제거하여도 지속시간변화에 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다. 그 결과 문법적 성질이 유사한 특징 요소들을 회귀트리를 통해 모델링할 경우에 요소들간의 상관정도를 분석하여 최소한의 특징요소들을 선택 할 수 있는 방법을 제시하였다 그리고 이를 토대로 한 정규화 회귀트리의 모델링이 지속시간 회귀트리 모델링보다 우수함을 입증하였다.
영화의 흥행 요소를 파악하여 영화의 흥행 여부를 예측하는 것은 영화의 수익성 부분에서 아주 중요하다. 영화 시장이 과거와는 다르게 증가함에 따라, 다양한 영화 흥행에 관한 예측 연구들이 개발되었다. 본 논문에서는 영화 흥행 요소들을 수집하고 다중회귀 분석을 통해서 유의수준을 만족하는 흥행 요소들을 선택한다. 그 후, 이러한 요소들을 예측 방법들의 입력값으로 사용하여 영화 흥행을 예측한다. 성능을 비교하기 위해 본 논문에서 제안한 방법과 현재 개발된 영화 흥행 예측 방법(다중회귀, 의사결정트리, 인공신경망)들을 정확도와 평균제곱근오차를 통해 예측 모형의 성능을 비교한다. 그 결과, 다중 회귀 분석을 통해 유의한 흥행요소들만을 고려한 예측 방법의 정확도가 모든 흥행 요소들을 고려한 예측 방법보다 평균 8.2% 향상되었고, 현재까지 개발된 영화 흥행 예측 방법보다 더 높은 예측 성능을 보여준다.
한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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pp.99-104
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1998
한국어의 자연스러운 음성합성을 위해 280문장에 대하여 남성화자 1명이 발성한 문음성 데이터를 음운 세그먼트, 음운 라벨링, 음운별 품사 태깅하여 음성 코퍼스를 구축하였다. 이 문 음성 코퍼스를 사용하여 음운환경, 품사 뿐만 아니라 구문 구조에 이하여 음운으 lwlthrtlrks이 어떻게 변화하는가에 대하여 xhdrPwjrdfmh 분석하였다. 음운 지속시간을 보다 정교하게 예측하기 위하여, 각 음운의 고유 지속시간의 영향이 배제된 정규화 음운지속시간을 회귀트리를 이용하여 모델화하였다. 평가결과, 기존의 회귀트리를 이용한 음운지속시간 모델에 의한 예측오차는 87%정도가 20ms 이내 이었지만, 정규화 음운 지속시간 모델에 의한 예측 오차는 89% 정도가 20ms 이내로 더욱 정교하게 예측되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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