음성 DB는 음성학, 음성인식, 음성합성 등을 연구할 때 가장 기본적으로 필요한 요소이다. 음성 DB의 양과 질이 개발하고자하는 시스템의 성능을 좌우한다고 할 정도로 음성 DB의 중요성 및 역할은 막중하다. 최근 음성포탈을 비롯한 다양한 전화 서비스 기술의 발달로 인하여 전화 음성 DB 수집의 필요성이 시급한 상황이다. 기존 CTI 분야의 IVR 애플리케이션 전화음성 DB 수집 시스템은 C/C++언어나 전용 개발 도구를 사용하여 이루어져 왔으며, 이로 인하여 각 응용서비스간 자원의 재활용이 어려운 실정이며 많은 인력과 시간을 필요하다는 문제점을 가지고 있다. 그러나, VoiceXML의 전화 음성 DB 수집시스템은 XML에 내포된 태그형식을 갖는 언어로써 쉽고, 간단한 문법체계를 가지고 있어 조금만 노력을 기울이면 손쉽게 작성할 수 있어 인력과 시간을 절약할 수 있는 장점을 가지고 있다. 또한 단지 웹서버에 연결된 DB의 내용만을 변경함으로써 다양한 전화 음성 DB를 수집할 수 있는 장점을 가지고 있다. 본 논문에서는 음성인식이나 음성합성 등 음성정보처리기술의 개발에 가장 중요한 요소인 음성 DB를 Voiceful을 사용하여 전화 음성 DB를 수집하는 시스템을 소개한다.
본 논문은 ETRI 음성정보연구센터에서 추진하고 있는 공통음성 DB 구축에 관하여 기술한다. 총 3 년(2001 11-2004. 10) 동안 음성인식, 음성합성, 화자인식 등 다양한 용도의 음성 DB 를 수집할 예정이며, 1년차인 2002 년에는 총 14 종의 음성 DB 를 수집할 계획이다. 공통 음성 DB 는 다양한 통신망(마이크, 헤드셋, VoIP, 유무선 전화망), 지역, 성별, 발성환경(사무실, 지하철, 도로 등)을 고려하여 설계하였으며, 발성대상은 숫자, 단어, 문장이고, 발성방법은 자유발화, 대화체, 낭독체 등 다양한 스타일의 음성 DB 로 구성되어 있다. 이에 본 논문에서는 총 14 종에 해당하는 공통음성 DB 의 구축내역과 구축방안 및 DB 구축 일정에 관해 기술하고자 한다.
본고에서는 산업용 음성 DB를 위한 XML 기반 메타데이터의 표준화에 대한 현재 상황과 표준화 활동에 대하여 소개한다. 산업용 음성 DB는 구축에 많은 시간과 비용을 요구하며, 양질의 음성 처리 시스템 (인식/합성/인증)의 개발을 위해서는 가능한 많은 양의 음성 데이터가 필요하다. 산업용 음성 DB 메타데이터 표준화는 서로 다른 기관에서 구축한 음성 DB의 공유와 재사용을 원활히 하기 위하여, 2004년 9월부터 요구사항 분석을 시작하여, 2005년 3월 초안이 완성되었다. 본 표준안은 음성 DB 메타데이터의 구조를 XML 기반으로 정의한 것이며, 음성 파일 이름, 화자 식별자, 음소 기호와 같은 구조 외의 표준화 대상에 대해서는 다루지 않는다. 이미 ETRI와 SiTEC [5]에서 XML 기반의 메타데이터 구조와 내용 표준안을 제안한 바 있으나. [5]에서 제안한 구조는 평면 구조를 취하고 있어 내용의 중복성등의 단점이 있어, 이를 보완하여 음성 DB 데이터 모델을 객체지향 방식으로 설계하였다.
자연스런 대화체 발화를 합성해 낼 수 있는 음성합성기를 개발하고, 무한대 어휘의 대화체 발화를 인식할 수 있는 음성인식기를 개발하기 위해서는 정교하게 제작된 방대한 양의 대화체 음성 및 운율 DB를 필수적으로 갖춰야한다. 이 논문에서는 대화체 음성 자료의 수집 방법과 대화체 음성 및 운율 DB 제작 방법에 관해 자세하게 논의한다.
본 논문에서는 ETRI 의 음성정보연구센터에서 추진하고 있는 공통 음성 DB 구축을 위한 발성목록의 설계 방법 및 그 내용에 대해 기술한다. 이 공통 음성 DB는 국내의 학계와 연구기관, 산업체에 배포하여 음성기술개발에 활용될 수 있도록 하려는 목적으로 구축되는 대규모의 DB인 만큼, 다양한 활용 분야를 고려하여 설계되었다. 따라서 내용적으로 중립성을 유지하면서도 효율성과 기능성을 고려하여 설계한 것이 이번 발성목록 설계의 특징이라고 할 수 있다. 이번 발성목록은 크게 음성 인식용 DB 와 낭독체 합성용 DB, 대화체 합성용 DB, 그리고 화자 인식용 DB 분야로 나뉘어진다. 이 논문에서는 각 DB 종류별로 발성 목록의 내용과 작성 방법, 그리고 이들을 작성함에 있어서 고려된 사항 등을 기술한다.
한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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pp.363-366
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1998
음성언어처리기술의 응용이 활발해져 감에 따라 각국에서는 이들 기술의 성능을 객관적으로 평가하기 위한 국제적인 협력활동이 활발하다. 본고에서는 이들 음성 DB 및 음성 입출력 평가법 관련 국제협력활동을 소개하고 국내에서도 이에 적극적으로 대응하기 위한 방안을 제안하고자 한다.
대용량 음성 DB를 사용하는 음편접합 TTS는 부가적인 신호처리 기술을 거의 사용하지 않고, 문맥을 반영하는 여러 합성유닛들을 결합해 합성음을 생성하기 때문에 높은 자연성을 가진다는 장점이 있다. 그러나 자연성, 개인성, 어조, 감정구현 등에서 활용성을 높이기 위해서는 음성DB의 크기가 비례적으로 증가하게 되므로 음운환경과 음향적 특성이 유사한 다수의 음편들을 제거하여 음성DB의 크기를 감축하기 위한 연구가 필수적이다 본 논문에서는DB감축을 위해 결정 트리 기반의 새로운 음소 군집화 방법을 이용하여 한국어 TTS용 합성단위음편 데이터베이스 구축 방법을 제안한다. 그리고 클러스터링방법에 대한 성능 평가를 위해서 언어 처리기, 운율 처리기, 음편 선택기, 합성음 생성기, 합성단위 음편데이터베이스, 음성신호 출력기로 구성되는 한국어 TTS 기본 시스템을 이용하여 합성음을 생성하였고 트리 클러스터링 방법 CM1, CM2와 전체 DB (Full DB)와 감축된 DB(Reduced DB)의 4가지 조합별로 제작된 음편 데이터베이스를 이용하여 각 조합에 대한 MOS 테스트를 수행하였다. 실험결과 제안된 방법을 사용할 경우 전체 음성DB의 크기를 23%로 줄일 수 있었고, 청취실험 결과 높은 MOS를 보이므로 향후 소용량 DB TTS에 적용 가능성을 보였다.
본 연구는 운율을 기반으로 감정을 인식하는 능력을 측정할 때 이용할 수 있는 한국형 감정 음성 데이터베이스(Korean Affective Voice Database, 이하 KAV DB)를 개발하고, 해당 DB가 의사소통장애 관련 임상과 연구에서 활용될 수 있는지를 점검하기 위하여 신뢰도, 민감도, 특이도를 산출하여 그 타당성을 살펴보았다. 본 연구에서는 배우 2명(남 1명, 여 1명)이 의미적으로 중립적인 문장 10개를 행복, 분노, 공포, 슬픔, 놀람, 중립의 6개 정서로 표현하도록 하여 음성을 녹음하였다. 녹음된 음성 중에서 목표 정서가 잘 표현된 문장을 선별하여 타당도 점검을 위한 음성파일 세트를 구성하였으며, 청자 31명(남 14명, 여 17명)이 시각적 아날로그 평정법을 이용하여 각 음성에서 6개의 정서가 얼마나 반영되었는지 평정하도록 하였다. 그 결과, KAV DB에 대한 청자의 내적 일관성 신뢰도는 .872, 전체 민감도 82.8%, 전체 특이도 83.8%였다. 이를 통하여, 타당도가 확보된 KAV DB는 감정 음성 인식 및 산출과 관련된 연구와 임상 콘텐츠 제작 등에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
삼성종합기술원의 음성 인식, 합성 분야의 음성 데이터 베이스 구축 현황과 향후 연구 방향에 대하여 기술한다. 삼성종합기술원에서는 1989년 한국어 문음 변환기술 개발을 시작하여 그 동안 남성음, 여성음 합성 시스템을 발표하였고, 최근에는 시각장애자용 컴퓨터를 개발하여 전국 13개 시각 장애자 학교에 기정한 바 있다. 음성 인식 분야는 100 단어 내외으 소용량 화자 종속 시스템을 개발하여 키폰용 음성인식 다이얼 장치를 실용화하였다. 약 5년여에 걸친 연구 결과 자체적으로 구축하게 된 음성 DB는 크게 남, 여 합성용 DB와 인식용 DB로 요약할 수 있다. 이러한 경험을 바탕으로 향후 국내외 대학, 연구소 등과 공동연구를 통해 상품화 수준의 문음 변환기술과 대용량, 화자독립 음성인식 시스템을 개발하고자 한다. 궁극적으로는 휴대용 통역기의 요소 기술을 확보하여 제한된 영역에서 자동 통역기를 상품화하는데 이바지할 계획이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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