최근 인공지능 스피커 시장이 성장하면서 사용자와 자연스러운 대화가 가능한 음성합성 기술에 대한 수요가 증가하고 있다. 따라서 다양한 음색의 목소리를 생성할 수 있는 다화자 음성합성 시스템이 필요하다. 자연스러운 음성을 합성하기 위해서는 대용량의 고품질 음성 DB로 학습하는 것이 요구된다. 그러나 많은 화자가 발화한 고품질의 대용량 음성 DB를 수집하는 것은 녹음 시간과 비용 측면에서 매우 어려운 일이다. 따라서 각 화자별로는 소량의 학습 데이터이지만 매우 많은 화자의 음성 DB를 사용하여 음성합성 시스템을 학습하고, 이로부터 다화자의 음색과 운율 등을 자연스럽게 표현하는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 화자인식 기술에서 사용하는 딥러닝 기반 x-vector 기법을 적용하여 화자 인코더를 구성하고, 화자 인코더를 통해 소량의 데이터로 새로운 화자의 음색을 합성하는 기술을 제안한다. 다화자 음성합성 시스템에서 텍스트 입력에서 멜-스펙트로그램을 합성하는 모듈은 Tacotron2로, 합성음을 생성하는 보코더는 로지스틱 혼합 분포가 적용된 WaveNet으로 구성되어 있다. 학습된 화자 임베딩 신경망에서 추출한 x-vector를 Tacotron2에 입력으로 추가하여 원하는 화자의 음색을 표현한다.
In this paper, we introduce the automatic speaker identification system 'SPO(Supreme Prosecutors Office) Verifier'. SPO Verifier is a GMM(Gaussian mixture model)-UBM(universal background model) based automatic speaker recognition system and has been developed using Korean speakers' utterances. This system uses a channel compensation algorithm to compensate recording device characteristics. The system can give the users the ability to manage reference models with utterances from various environments to get more accurate recognition results. To evaluate the performance of SPO Verifier on Korean speakers, we compared this system with one of the most widely used commercial systems in the forensic field. The results showed that SPO Verifier shows lower EER(equal error rate) than that of the commercial system.
In this paper, we compare the performance of several speaker adaptation methods for a HMM-based Korean speech synthesis system with small amounts of adaptation data. According to objective and subjective evaluations, a hybrid method of constrained structural maximum a posteriori linear regression (CSMAPLR) and maximum a posteriori (MAP) adaptation shows better performance than other methods, when only five minutes of adaptation data are available for the target speaker. During the objective evaluation, we find that the duration models are insufficiently adapted to the target speaker as the spectral envelope and pitch models. To alleviate the problem, we propose the duration rectification method and the duration interpolation method. Both the objective and subjective evaluations reveal that the incorporation of the proposed two methods into the conventional speaker adaptation method is effective in improving the performance of the duration model adaptation.
The speech includes various kinds of information : language information, speaker's information, affectivity, hygienic condition, utterance environment etc. when a person communicates with others. All technologies to utilize in real life processing this speech are called the speech technology. The speech technology contains speaker's information that among them and it includes a speech which is known as a speaker recognition. DTW(Dynamic Time Warping) is the speaker recognition technology that seeks the pattern of standard speech signal and the similarity degree in an inputted speech signal using dynamic programming. ln this study, using TMS320C32 DSP processor, we are to embody this DTW and to construct a security system.
On this study, we improved diaphgram for micro speaker performance using Taguchi method in discrete design space. The design of diaphgram has an effect on performance of micro speaker such as, thickness of diaphgram, shape of diaphgram, etc. Therefore this study carried to decide shape of diaphgram and thickness of diaphgram for minimizing 2nd natural frequency of diaphgram using Taguchi method. we showed improved design factors that minimized 2nd natural frequency of diaphgram. Also, 2nd natural frequency of diaphgram for micro speaker is reduced up to 37 percent maintaining twist mode shape. From the results of ANOVA, 2nd natural frequency of diaphgram for micro speaker have an effect on position of the outer curved shape and thickness of diaphgram.
The aim of this paper is to analyze vowels in voice imitation and disguised voice, and to find the invariable phonetic features of the speaker. In this paper we examined the formants of monophthongs /a, u, i, o, {$\omega},{\;}{\varepsilon},{\;}{\Lambda}$/. The results of the present are as follows : $\circled1$ Speakers change their vocal tract features. $\circled2$ Vowels /a, ${\varepsilon}$, i/ appear to be proper for speaker recognition since they show invariable acoustic feature during voice modulation. $\circled3$ F1 does not change easily compared to higher formants. $\circled4$ F3-F2 appears to be constituent for a speaker identification in vowel /a/ and /$\varepsilon$/, and F4-F2 in vowel /i/. $\circled5$ Resulting of F-ratio, differences of each formants were more useful than individual formant of a vowel to speaker recognition.
Speech signal is distorted by channel characteristics or additive noise and then the performances of speaker or speech recognition are severely degraded. To cope with the noise problem, we propose a modified HMM decoder algorithm using SNR-based observation confidence, which was successfully applied for GMM in speaker identification task. The modification is done by weighting observation probabilities with reliability values obtained from SNR. Also, we apply PSO (particle swarm optimization) method to the confidence function for maximizing the speaker identification performance. To evaluate our proposed method, we used the ETRI database for speaker recognition. The experimental results showed that the performance was definitely enhanced with the modified HMM decoder algorithm.
On this study, we improved diaphgram for micro speaker performance using Taguchi method in discrete design space. The design of diaphgram has an effect on performance of micro speaker such as, thickness of diaphgram, shape of diaphgram, etc. Therefore this study carried to decide shape of diaphgram and thickness of diaphgram for minimizing 2nd natural frequency of diaphgram using Taguchi method. we showed improved design factors that minimized 2nd natural frequency of diaphgram. Also, 2nd natural frequency of diaphgram for micro speaker is reduced up to 37 percent maintaining twist mode shape. From the results of ANOVA, 2nd natural frequency of diaphgram for micro speaker have an effect on position of the outer curved shape and thickness of diaphgram.
In this paper we use a training algorithm, MCE (Minimum Classification Error), to improve the performance of a text-independent speaker identification system. The MCE training scheme takes account of possible competing speaker hypotheses and tries to reduce the probability of incorrect hypotheses. Experiments performed on a small set speaker identification task show that the discriminant training method using MCE can reduce identification errors by up to 54% over a baseline system trained using Bayesian adaptation to derive GMM (Gaussian Mixture Models) speaker models from a UBM (Universal Background Model).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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