음성 합성기의 합성음의 자연감을 높이기 위해 자연음에 내재하는 정확한 운율 법칙을 구하여 음성합성 시스템에서 이를 구현해 주어야 한다 무제한 어휘 음성합성 시스템의 문-음성 합성기에서 필요한 운율 법칙은 언어학적 정보를 이용해 구하거나, 자연음에서 추출하고 있다 그러나 추출한 운율 법칙이 자연음에 내재하는 모든 운율 법칙을 반영하지 못했거나, 잘못 구현되는 경우에는 합성음의 자연성이 떨어지게 된다. 이런 점을 고려하여 본 논문에서는 한국어 자연음을 분석하여 추출한 운율 정보를 인공 신경망이 학습하도록 하고 훈련을 마친 인공 신경망에 문장을 입력하고, 출력으로 나오는 운율 정보와 자연음의 운율 정보를 비교한 결과 제안한 인공 신경망이 자연음에 내재하고 있는 운율을 학습할 수 있음을 알 수 있었다. 운율의 3대 요소는 피치 , 지속시간, 크기의 변화이다. 제안한 인공 신경망이 한국어 문장의 음소 열을 입력으로 받아들이고, 각 음소의 지속시간에 따른 피치변화와 크기 변화를 출력으로 내보내면 자연음을 분석해 구한 각 음소의 운율 정보인 목표 패턴과 출력 패턴 의 오차를 최소화하도록 인공 신경망의 가중치를 조절할 수 있도록 설계하였다. 지속시간에 따른 각 음소의 피치와 크기 변화를 학습시키기 위해 피치 및 크기 인공 신경망을 구성하였다. 이들 인공 신경망을 훈련시키기 위해 먼저 음소 균형 문장 군을 구축하여야 하고, 이들 언어 자료를 특정 화자가 일정 환경에서 읽고 이를 녹음하여 , 분석하여 구한운율 정보를 운율 데이터베이스로 구축하였다. 문장 내의 각 음소에 대해 지속 시간과 피치 변화 그리고 크기 변화를 구하고, 곡선 적응 방법을 이용하여 각 변화 곡선에 대한 다항식 계수와 초기 값을 구해 운율 데이터베이스를 구축한다. 이 운율 데이터베이스의 일부는 인공 신경망을 훈련시키는데 이용하고, 나머지로 인공 신경망의 성능을 평가하여 인공 신경망이 운율 법칙을 학습할 수 있었다. 언어 자료의 문장 수를 늘리고 발음 횟수를 늘려 운율 데이터베이스를 확장하면 인공 신경망의 성능을 높일 수 있고, 문장 내의 음소의 수를 감안하여 인공 신경망의 입력 단자의 수는 계산량과 초분절 요인을 감안하여 결정해야 할 것이다
본 논문에서는 항공편 예약이라는 제한 영역에서의 연속음성인식 시스템을 위한 후처리 본 논문에서는 항공편 예약이라는 제한 영역에서의 연속음성인식 시스템을 위한 후처리 방안을 제시한다. 제안하는 후처리 방안은 200 문장의 항공편 예약 텍스트 데이터를 이용하여 문형 정보를 추출한 뒤 특정 문형별로 분류하였다. 분류된 문형과 음성인식 후의 문장을 비교하여 가장 유사한 문형을 추론한다. 추론한 특정 문형에서 나올 수 있는 형태소를 형태소들간의 N-gram 정보가 수록된 데이터베이스를 이용하여 형태소를 수정하고 보완한 결과를 최종 문장으로 출력한다.
전화망 음성 인식 시스템에서 사용할 수 있는 데이터베이스 구축의 질과 양은 인식 시스템의 성능에 중대한 영향을 미친다. 따라서, 전화망 음성 데이터 베이스 구축에 관한 효과적인 방법들이 연구되고 있다. 본 논문은 공용으로 사용할 수 있는 음성 데이터 베이스의 전화망 변환 방법 및 활용 방안에 대하여 소개한다.
코퍼스 기반 음성합성방식은 그 합성음의 자연성이 매우 우수하여 널리 사용되고 있으나 대용량의 데이터베이스 (DB)를 사용하기 때문에 그 적용분야가 매우 제한적이다. 본 연구에서는 이러한 코퍼스 기반 음성합성기의 대용량 DB 문제를 해결하기 위한 방안으로서 DB 축소 방법 대한 알고리듬을 제안하고 평가하였다. 본 논문에서는 DB 축소 알고리듬으로서 세 가지 방법을 제안하였는데, 첫 번째는 Modified K-means 군집화를 이용한 DB 축소 알고리듬이고 다음은 적절한 문장 셋을 정의하고 이 문장 셋을 합성할 때 사용된 단위들을 이용하는 방법이다. 마지막으로는 대용량 문장 셋을 정의하고 해당 문장을 음성합성하고, 음편들의 사용 빈도수를 고려하여 군집화를 하는 것이다. 세 가지 방법을 이용하여 합성 DB를 유사한 크기로 축소하였을 때, 대용량 문장 셋과 빈도를 고려한 세 번째 방법이 가장 우수한 음질을 보였다. 또한 마지막 방법은 합성음의 음질은 저하시키지 않으면서 합성 DB만을 감소시키는 성능을 보여, 제안된 방법의 타당함을 입증할 수 있었다.
한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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pp.350-355
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1998
감정을 표현하는 음성 합성 시스템을 구현하기 위해서는 감정음성에 대한 분석이 필요하다. 본 논문에선,s 평상, 화남, 기쁨, 슬픔의 네 가지 감정에 대한 음성 데이터에 대해 음절 세그먼트, 라벨링을 행한 감정 음성 데이터베이스를 구축하였고, 감정표현이 음성에 영향을 미치는 요인에대하여, 운율, 음운적인 요소로 나누어 분석하였다. 또한 기본 주파수, 에너지, 음절지속시간에 대한 분석과 감정 음성의기본 주파수, 에너지, 음절지속시간, 스펙트럼 포락의 인지 정도를 측정하기 위하여 평상 음성에 감정 음성의 운율 요소를 적용하는 음성을 합성하여 ABX 방법으로 평가하였다. 그 결과, 기본 주파수의변화가 73.3%, 음절지속시간은 43.3% 로 올바른 감정으로 인지되었으며, 특히 슬픈 감정에서 음절지속시간은 76.6%가 올바르게 감정을 나타내는 것으로 인지되었다.
음성 다이얼링 시스템은 화자의 음성을 인식하여 원하는 전화번호로 자동으로 전화를 걸어주는 시스템으로 주로 이동 전화나 휴대형 통신 장비에 유용하게 사용된다. 개인 음성 다이얼링 시스템의 경우, 다이얼링에 사용되는 모든 구문은 사용자가 선택하고 사용자의 음성을 사용하여 학습되어 음성 인식을 위한 HMM을 생성한다. 이러한 시스템은 화자독립 시스템보다 매우 적은 메모리 공간과 계산량으로 구현이 가능하다. 그러나 이러한 시스템은 학습시 각 단어랑 2-3개의 음성만을 사용하므로 음성인식 시스템의 성능을 개선하기 위한 각 상태에서의 상태지속분포을 추정하기는 매우 어렵다. 따라서 본 논문에서는 성능개선을 위한 후처리기를 제안하였다. 전화선을 통하여 구성된 데이터베이스를 이용한 실험에서 제안된 후처리기가 인식 시스템의 성능을 향상시킴을 확인하였다.
본 논문에서는 잡음 환경에서 강인한 음성 인식을 위하여 특징 보상 기법의 성능을 향상시킬 수 있는 방법을 제안한다. 기존의 음성 모델 기반의 특징 보상 기법에서 이용되는 오염 음성 모델 추정 방식은 입력 음성에 대한 변별력 있는 사후 확률 예측을 보장하지 못하며, 부정확하게 계산된 사후 확률은 복구된 음성에서 명료도 하락의 문제를 일으킨다. 제안하는 기법에서는 오염 음성 모델 추정 과정에 분별적 훈련 방식의 하나인 최소 분류 오류 (MCE) 훈련 기법을 도입한다. MCE 훈련 기법을 적용하기 위해 변별력 하락의 가능성을 가지는 '경쟁 요소' 를 결정하는 기법을 제안한다. 병렬결합된 혼합 모델 (PCMM) 기반의 특징 보상에 MCE 훈련 기법을 적용하는 과정을 제안하고 변별력 향상의 영향을 관찰한다. Aurora 2.0 데이터베이스와 실제 자동차 주행 환경에서 수집된 음성 데이터베이스에 대한 성능 평가를 실시한다. 실험 결과는 제안한 기법이 음성 인식 성능 향상에 도움이 되는 것을 입증한다.
본 논문에서는 비정형 단위를 사용한 음성 합성 시스템의 합성음에 대한 자연성을 향상시키기 위한 휴지 구간 추출 및 휴지 지속시간 예측 모델을 제안한다. 제안된 휴지 지속시간 예측 모델은 트리 기반 모델링 기법 중 하나인 CART (Classification And Regression Trees)방법을 이용하였다. 이를 위해 남성 단일 화자가 발성한 6,220개의 어절경계 포함하는 총 400문장의 문 음성 데이터베이스를 구축하였고, 이 데이터베이스로부터 V-fold Cross-Validation 방법에 의해 최적의 트리를 결정하였다. 이 모델을 평가한 결과, 휴지 구간 추출 정확율은 $81\%$로 휴지 구간 존재 추출 정확율은 $83\%, 휴지 구간 비존재 추출 정확율은 $80\%이었고, 실 휴지지속시간과 예측 휴지지속시간과의 다중상관 계수는 0.84로, 오차 범위 20ms 이내에서 의 정 확율은 $88\%$ 이었다. 또한, 휴지지속시간을 예측하여 적용한 합성음을 청취 실험한 결과 자연 음성과 대체적으로 유사하게 나타났다.
인터넷 기반의 전화서비스 연구가 진행이 되면서, 음성과 데이터의 통합을 이루고자 하는 연구가 진행이 되었으며, 기존 데이터 통신망은 통합된 망 환경으로 진화하게 되었다. 통합망에서 음성 서비스를 위한 호 제어기는 다양한 단말의 요구 조건을 수용하여야 하며, 특히 음성 서비스 제어를 위한 표준화된 프로토콜들을 수용할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 통합망에서 다양한 프로토콜을 수용할 수 있는 통합망 호 제어기의 구조를 제시한다. 특히 데이터베이스 관리 시스템을 이용하여 망 관리 정보기반의 호 제어기를 설계하며, 망 관리 정보를 바탕으로 호 제어기 기능 블록들이 운용이 되도록 설계한다. 본 연구의 결과로 제시된 통합 호 제어기의 모델을 바탕으로 구내망의 호 제어기를 개발하고자한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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