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.
배경 : 변환실성증(conversion aphonia/dysphonia)은 심리적 요인으로 인해 기질적 문제없이 기능적으로 발성장애를 보이는 경우로, 음성치료의 대상이 되는 것으로 알려져 왔다. 하지만 실제 임상의 예가 적어 상기 질환에 대해 진단적 기준 또는 음성 치료의 효과에 대한 보고가 적은 편이다. 본원에서는 지난 3년간(96/7-99/6) 총 5례만이 상기 진단을 받았고, 이들 중 4례에서 음성치료가 시행된 예가 있었다. 목적 : 변환실성증의 발성 양상과 감별기준, 음성치료의 중재 방법 및 효과를 사례를 통해 보고하고자 하였다. (중략)
본 논문에서는 자동 음성 인식기의 성능 저하를 일으키는 요인으로서 발성 속도의 변동에 따를 성능 저하를 보상하기 위한 기법을 제안하였다. 새로운 기법의 제안에 앞서서. 먼저 발성 속도의 변화에 따른 기존의 은닉 마코프 모델을 이용한 음성 인식기의 성능을 정량적으로 분석하였다. 이러한 분석을 통해 발성 속도에 따른 유의한 성능 저하를 관찰하고, 주어진 음성으로부터 발성 속도를 정량적으로 나타낼 수 있는 변수를 도입하였다. 발성 속도를 학습 시 사용한 음성과 유사하게 변화시키기 위해 본 논문에서는 음성 신호에 대한 시간축 변환을 사용하였으며, 최종적으로 발성 속도에 따라 선택적으로 시간축 변환을 적용하여 발성 속도의 변동에 따른 음성 인식의 성능 저하를 보상할 수 있는 기법을 제안하였다. 10자리의 이동통신용 전화번호를 이용한 음성 인식의 실험을 통해, 제안된 기법은 빠르게 발성하는 음성에 대해 15.5%의 오류율 감소를 가져오는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 임의의 화자가 발성한 음성을 다른 화자가 발성한 음성처럼 들리도록 변환하는 음성 변환 알고리즘을 제안하였다. 개인이 지니고 있는 음성의 특성을 변환하기 위해 성도 전달 함수의 특성을 변환 변수로 사용하였으며, 기존의 기법과 비교하여 목표 화자의 음성과 주관적, 객관적으로 더욱 유사한 변환음을 얻기 위한 새로운 방법을 제안하였다. 성도 전달 함수의 변환은 전체 특징 벡터 공간을 분류 한 뒤, 각 구획에 대한 선형 변환식을 통해 구현된다. 특징 변수로서 LPC 켑스트럼을 사용하였으며, 벡터 공간의 분류와 선형 변환식의 추정을 동시에 최적화시키는 분류-변환 알고리즘이 새로이 제안되었다. 제안된 음성 변환 기법의 성능을 평가하기 위해 3명의 남성 화자와 1명의 여성 화자로부터 수집된 약 150개의 문장을 사용하여 변환 규칙을 생성하였으며, 이를 동일한 화자가 발성한 다른 150개의 문장에 대해 적용하여 객관적인 성능 평가와 주관적 청취 테스트를 수행하였다.
본 논문에서는 발성장애아의 음성적 특징을 중심으로 컴퓨터 기반 발성훈련시스템을 설계 및 구현하였다. 본 발성훈련시스템은 선행훈련, 발성인지훈련, 발성강화훈련 단계로 구성되어 있으며, 발성장애 아동의 발성의 상황과 레벨을 분석하고 반복학습 및 개별학습이 가능하도록 하였다. 컴퓨터를 기반으로 발성장애아의 음성을 디지털 신호처리하기 위해 음성적 파라미터 즉, 음성의 강도, 음성의 고저, 유 무성음을 추출하였다. 추출된 음성적 파라미터는 이동체의 움직임 벡터 값으로 변환하여 이미지, 애니메이션, 게임적 요소와 같이 시각적으로 피드백 할 수 있도록 하였다.
원화자로부터 목표 화자의 음성으로 변환을 위해서는 음운 및 피치변환이 이루어져야 한다. 원 음성과 목표 음성 신호 사이에 따른 발성길이, 크기 및 피치 등의 운율 특성은 화자의 개인성 및 발성문장의 의도를 나타내는 주요 역할을 한다. 본 논문에서는 음성 변환을 수행하기 위하여 발성된 음성의 강세구(phrase)단위의 피치 검출을 통하여 템플릿을 추출하는 방법을 제안한다. 우선 한국어의 운율구에 대한 정보가 필요한 것인지, 한국어는 어떤 운율 구조를 갖는지에 대하여 알아본다. 마지막으로 어떻게 연속음성으로부터 한국어에 적당한 운율구 단위를 나눌 것인지, 즉 자동 세그멘테이션 및 레이블링에 대하여 분석한다. 또한 논문에서는 한국어 문장음성의 운율구를 강세구와 억양구로 나누고 육안으로 표시한 운율구 단위를 기준으로 이 운율구 단위에 적합한 특징을 추출하여 패턴을 작성한다.
발성기구의 생리학적 연구나 발성장애의 병태를 검사함에 있어서 폐로부터 송출되는 호기의 에너지가 성문에 있어서 어느 정도로 목소리의 음원으로 변환되는 지를 아는 것은 대단히 중요하다. 이것을 알기 위해서는 발성시의 호기류율과 함께 성문하에 있어서의 호기압을 측정하여 발성된 목소리의 강도와의 관계를 조사할 필요가 있다. 기류 저지법을 이용한 발성시의 공기역학적 검사법은 발성장애에 대한 공기역학적 검사의 한 방법으로, 기류 저지법을 사용한 발성시의 호기압(폐내압)측정을 호기류율, 목소리 강도, 높이의 측정과 조합시키는 방법으로 장치는 기류저지용의 회전 셧터를 발성기능 검사장치의 mouth piece에 접촉시킨 것이다. (중략)
본 논문에서는 임의의 음성을 특정 화자가 발성한 것처럼 들리도록 변환하는 음성 개성 변환 알고리즘에 대해 연구하였다. 제안된 기법은 화자의 음성을 LPC 켑스트럼, 피치, 발성 속도를 사용하여 표현하였으며 각각에 대한 변환 규칙을 생성하여 변환을 수행하였다. LPC 켑스트럼은 혼합 가우시안 모델을 이용한 확률적으로 모델링하고, 두 화자간의 대응관계를 조건 확률로 나타내었다. 확률적인 모델링에 필요한 각종 파라메터들을 얻기 위해 최대 가능도 기법이 사용되었으며, 변환 LPC 켑스트럼은 최소 자승 오차 방법에 근거하여 얻어지도록 하였다. 운율 변환을 위한 변수로 본 논문에서는 피치와 발성 속도를 사용하였으며, 두 음성간의 평균값 비율을 사용하여 운율 변환을 수행하였다. 제안된 기법은 기존 벡터 양자화 기반의 기법과 비교에서, 객관적인 척도로 사용한 평균 켑스트럼 거리 감소율, 가능도 증가율 면에서 우수한 성능을 나타내었다. 주관적인 테스트에서도 기존의 방법과 유사한 인식율을 얻었으며 특히 완만하게 변화하는 스펙트럼 궤적에 따른 고음질이 얻어짐을 확인할 수 있었다.
본 논문은 전화기의 수화기에서 들리는 상대방의 목소리를 디지털 발성처리기술을 적용하여 억양이 강하지 않고 부드러운 소리(소프트사운드, soft-sound)로 통화하는 방식을 새로이 제안한 것이다. 실시간 친절전화기의 구현에 있어 메모리 점유율을 음성신호의 지속시간을 제어함으로써 효율적인 소프트웨어 및 하드웨어 구현을 위한 방법을 제안한다. 목소리 신호의 특징 추출을 수행하여 발성자의 특성정보는 그대로 유지하면서 발성자의 의미정보를 친절하게 변경하는 것으로서, 발성자의 발성특성에서 지속시간을 조절하여 슬로우-목소리를 구현하거나, 발성 지속시간의 지연을 유성 및 비유성 구간으로 구분하여 처리를 다르게 하는 등의 발성 변환법을 전화기에 구현하여 상대방 목소리가 친절하게 들리도록 하는 친절기능을 부가한 전화기를 구현한다.
본 논문에서는 임의의 사람이 발성한 음성을 마치 다른 사람이 발성한 것처럼 들리도록 하는 음성변환 기술에 대하여 설명하고, 화자간의 성도 특성과 여기신호 특성 파라미터 변환을 독립적으로 수행하기 위한 변환방법을 실험한다. 성도 특성 파라미터 변환은 입력되는 음성신호에서 LPC (Linear Predictive Cofficient)켑스트럼을 추출하여 선형다변회귀모델에 적용하여 수행하고, 여기신호 특성 파라미터 변환은 잔차신호를 추출하여 LP-PSOLA (Linear Predictive-Pitch Synchronous Overlap and Add) 합성방식을 이용한 화자간의 평균 피치주기 변환으로 수행된다. 실험결과는 선형다변회귀모델과 LP-PSOLA 합성방식을 이용하여 변환된 음성이 대상화자의 음성에 유사함을 보여준다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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