Break Strength Prediction Using Maximum a Posterior Probability

MAP 확률을 이용한 끊어 읽기 강도 예측

본 논문은 자연스러운 합성음 생성을 위한 끊어 읽기 강도 예측에 관한 것으로, 문장에 대한 품사열이 주어졌을 때 Posteriori 확률을 최대화하는 끊어 읽기 강도를 비터비 디코딩으로 예측한다. 훈련용 데이터는 여성화자 1인이 발성한 2,100 문장이며, 음성 데이터로부터 휴지길이(pause)에 따라 끊어 읽기 강도를 2단계로 할당하고, 텍스트에서는 30개의 품사 태그 심볼을 이용하여 형태소분석 및 태깅을 수행하였다. 관측확률은 3개 연속하는 품사열이 발생할 확률로 하고 끊어 읽기 강도 천이확률은 bigram으로 했을 때, cross validation 방법으로 성능 평가를 수행하였다 평가결과, 훈련데이타에 대해서는 $89.7\%$, 테스트 데이터에 대해서는 $84.9\%$의 예측정확률을 보였다.