This paper presents an efficient speech interactive agent rendering smooth car navigation and Telematics services, by employing embedded automatic speech recognition (ASR), distributed speech recognition (DSR) and text-to-speech (ITS) modules, all while enabling safe driving. A speech interactive agent is essentially a conversational tool providing command and control functions to drivers such' as enabling navigation task, audio/video manipulation, and E-commerce services through natural voice/response interactions between user and interface. While the benefits of automatic speech recognition and speech synthesizer have become well known, involved hardware resources are often limited and internal communication protocols are complex to achieve real time responses. As a result, performance degradation always exists in the embedded H/W system. To implement the speech interactive agent to accommodate the demands of user commands in real time, we propose to optimize the hardware dependent architectural codes for speed-up. In particular, we propose to provide a composite solution through memory reconfiguration and efficient arithmetic operation conversion, as well as invoking an effective out-of-vocabulary rejection algorithm, all made suitable for system operation under limited resources.
최근에 무선통신망을 이용한 데이터 서비스가 폭넓게 제공되면서, 이동체(MS:mobile station)에 대한 위치정보나 교통상황 둥의 부가 정보 서비스가 제공되고 있다. 이와 같이 이동체가 자동차와 같은 운행수단일 때 사용자가 디스플레이 되는 문자정보를 확인하게 되면 운전의 안정성이 저하되어 실용적이지 못하다. 이를 위해서 문자를 음성으로 전환하여 주는 문자-음성변환기(text to speech : TTS)가 필요하다. 본 논문은 car navigation용 '한국어 무제한 어휘 음성합성기' 를 저가의 DSP chip(ADSP-2185)과 저용량의 4M bits ROM을 사용하여 low-cost system으로 하드웨어를 구성하였다. 본 연구에서 개발된 실시간 한국어 음성 합성기는 저가의 통신 단말기로서 사용 될 수 있으나, 반음절 연결부분의 연결이 불완전한 경우가 많았다. 그러나 종성이 없는 음절에 대해서는 명료도가 비교적 우수하였다.
최근 들어 스마트폰과 같은 휴대용 장치에 안드로이드 운영체제가 널리 탑재되면서, 안드로이드용 애플리케이션이 활발히 개발되고 있다. 본 논문에서는 텍스트를 음성으로 변환하는 안드로이드용 TTS(Text-to-Speech) 애플리케이션을 개발한다. 기존의 유사 TTS 애플리케이션들과 달리, 본 논문에서 개발한 애플리케이션은 사용자가 직접 입력한 임의의 텍스트를 음성으로 읽어주는 기능과 미리 저장되어 있는 전자책을 불러와 음성으로 읽어주는 기능을 모두 제공한다. 또한 한글과 영어를 모두 지원하기 때문에, 한글 텍스트와 영어 텍스트를 모두 사용할 수 있다. 따라서 본 애플리케이션은 여러 사용자에 의해 다양한 용도로 사용될 수 있다.
본 논문에서는 사용자들의 운동 능력과 영어 학습 능력 향상을 위한 앱을 개발한다. 지정한 시간에 알람을 울리고, 운동 및 학습을 완료하는 경우에만 알람이 종료한다. 알람이 활성화되면 사용자가 강제적으로 종료할 수 없는 기능을 선택할 수 있다. TTS 기능을 적용하여 알람이 활성화되었을 때, 안내 음성이 나오도록 설계하였다. 학습 기능에 STT를 적용하여 영어 단어와 문장을 마이크에 인식하는 방식의 영어 문제를 제시하였다. 또한, OpenAI를 활용하여 매일 자정 새로운 영어 문제를 생성하고 서버에 저장한다. 이러한 기능들은 사용자의 선택권을 보장하며 건강 증진 및 자기 주도적인 학습에 도움을 줄 것이다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권8호
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pp.3473-3487
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2020
In this paper, we present a new approach to creating speech animation with emotional expressions using a small set of example models. To generate realistic facial animation, two example models called key visemes and expressions are used for lip-synchronization and facial expressions, respectively. The key visemes represent lip shapes of phonemes such as vowels and consonants while the key expressions represent basic emotions of a face. Our approach utilizes a text-to-speech (TTS) system to create a phonetic transcript for the speech animation. Based on a phonetic transcript, a sequence of speech animation is synthesized by interpolating the corresponding sequence of key visemes. Using an input parameter vector, the key expressions are blended by a method of scattered data interpolation. During the synthesizing process, an importance-based scheme is introduced to combine both lip-synchronization and facial expressions into one animation sequence in real time (over 120Hz). The proposed approach can be applied to diverse types of digital content and applications that use facial animation with high accuracy (over 90%) in speech recognition.
As two dimensional bar code can collect data and information quickly, it is used and recognized as a useful tool for the many industrial application field. But the information capacity of two dimensional bar code is still limited. Recently, the two dimensional AD bar code (analog-digital code) that can increase its application range and overcome capacity limitation is developed. In this paper, we implement an effective system which can transform text information into voice using two dimensional AD bar code and TTS(Text To Speech). It can be transmitted to blind people by capturing the AD bar code on the papers or the books.
In this paper, we present a method of generating intonation contour for Korean text-to-speech (TTS) system and a method of synthesizing emotional speech, both based on Soft template mark-up language (Stem-ML), a novel prosody generation model combining mark-up tags and pitch generation in one. The evaluation shows that the intonation contour generated by Stem-ML is better than that by our previous work. It is also found that Stem-ML is a useful tool for generating emotional speech, by controling limited number of tags. Large-size emotional speech database is crucial for more extensive evaluation.
In this paper, we present an improved TTS synthesis system using articulatory synthesis and concatenative synthesis. In concatenative synthesis, segments of speech are excised from spoken utterances and connected to form the desired speech signal. We adopt LPC as a parameter, VQ to reduce the memory capacity, and TD-PSOLA to solve the naturalness problem.
이 논문에서는 대용량 음성 데이터베이스를 기반으로 하는 한국어 문장/음성변환시스템의 구현에 관해 기술한다. 기존 소량의 음성데이타를 이용하여 운율조절을 통해 합성하는 방식은 여전히 기계음에 가까운 합성음을 생성하고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 대용량 음성 데이터베이스를 기반으로 하여 운율처리없이 합성단위 선정/연결에 의해 합성음질을 향상시키고자 한다. 대용량 음성 데이터베이스는 다양한 운율변화를 포함하도록 문장단위를 녹음하며 이로부터 복수개의 합성단위를 추출, 구축한다. 합성단위는 음성인식기를 훈련, 자동으로 음소분할하여 생성하며, 래링고그라프 신호를 이용하여 정교한 피치를 추출한다. 끊어 읽기는 휴지길이에 따라 4단계로 설정하고 끊어읽기 추정은 품사열의 통계정보를 이용한다. 합성단위 선정은 운율/스펙트럼 파라미터를 이용하여 비터비 탐색을 수행하게 되며 유클리디언 누적거리가 최소인 합성단위열을 선정/연결하여 합성한다. 또한 이 논문에서는 고품질 음성합성을 위해 특정 서비스 영역에 더욱 자연스러운 합성음을 생성할 수 있는 영역의존 음성합성용 데이터베이스를 제안한다. 구현된 합성시스템은 주관적 평가방법으로 명료도와 자연성을 평가하였고 그 결과 대용량 음성 데이터베이스를 기반으로한 합성방식의 성능이 기존 반음절단위를 사용한 합성방식보다 더 나은 성능을 보임을 알 수 있었다.
본 논문에서는 기존의 text-to-speech(TTS) 합성방식이 미리 정해진 화자에 의한 단조로운 합성음을 가지는 문제를 극복하기 위하여, 임의의 화자의 음색을 표현할 수 있는 화자 변환(Voice Conversion) 기능을 구현하였다. 구현된 방식은 화자의 음향공간을 Gaussian Mixture Model(GMM)로 모델링하여 연속 확률 분포에 따른 화자 변환을 가능케 했다. 원시화자(source)와 목적화자(target)간의 특징 벡터의 joint density function을 이용하여 목적화자의 음향공간 특징벡터와 변환된 벡터간의 제곱오류를 최소화하는 변환 함수를 구하였으며, 구해진 변환 함수로 벡터 mapping에 의한 스펙트럼 포락선을 변환했다. 운율 변환은 음성 신호를 정현파 모델에 의해서 모델링하고, 분석된 운율 정보(피치, 지속 시간)는 평균값을 고려해서 변환했다. 성능 평가를 위해서 VQ mapping 방법을 함께 구현하여 각각의 정규화된 켑스트럼 거리를 구해서 성능을 비교 평가하였다. 합성시에는 ABS-OLA 기반의 정현파 모델링 방식을 채택함으로써 자연스러운 합성음을 생성할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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