음소단위의 포만트 합성방식을 이용하여 한국어의 규칙합성에 대해 시험하였다. 포만트 합성방식으로는 Klatt가 제안한 직/병렬 합성기를 수정하여 사용하였으며, 운율 정보를 나타내는 피치값의 제어는 Fujisaki 모델을 이용하였다. 합성에 사용되는 각 파라미터들이 합성음의 음질 및 파형에 미치는 영향을 분석할 수 있도록 합성 파라미터와 음성파형 및 스펙트로그램을 화면에 나타내고 마우스를 이용하여 파라미터 값을 사용자가 적절히 변경한 후 합성할 수 있는 포만트 방식의 합성 Tool을 개발하였으며, 이를 이용하여 한국어 문자/음성변환 시스템을 지속적으로 연구하고자 한다.
디지틀 피아노에서 PCM 방식의 음원 합성을 위한 압축 알고리듬을 제안하였다. 디지틀 피아노는 매우 높은 음질을 필요로 한다. 따라서 FM 방식보다는 PCM 방식의 음원 합성 알고리듬이 주로 사용되어져 왔다. 그러나 PCM 방식은 많은 메모리가 필요한 단점이 있다. 본 논문에서는 피아노 음원을 청각적으로 왜곡이 없도록 압축, 저장하여 음원 데이터를 줄였다. 또한 피아노 음의 시간 영역 특성에 따라 비트 할당을 달리하여 음질을 향상시킬 수 있었다. 이와 같이 부호화할 경우 약 15 : 1 ~ 20 :1로 원음을 압축하여도 지각적으로 원음과 동일한 복원음을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 국어 분절음 특성에 맞는 음성 데이터베이스의 모형을 제시하고자 한다. 음성 데이터 베이스는 1) 각 음의 고유음가정보, 2) 인접음 정보, 3) 빈도수에 따른 확률정보를 포함해야 한다. 이 요건을 충족시키기 위해 본 모형은 1) 음운 단위별로 Labeling 하여, 고유음과 인접음 정보를 편집하고, 2) 음운 규칙과 제약정보에 의해 Phoneme Balanced Words를 작성하여, 허용되는 인접음을 취하고, 허용되지 않는 인접음을 탈락시키며 3) 시스템 평가시, 빈도수가 shb은 음과 음소열의 우선적인 인식 및 합성을 우월하게 평가한다는 고정서, 4) 데이터 집적시, 데이터의 음운기능의 중복과 편중을 피함으로서 데이터량을 간소화할 수 있다는 경제성을 들 수 있다.
본 논문에서는 양질의 규칙합성을 얻기 위하여, 유성음에 대한 여기신호로 임펄스 스펙트럼과 노이즈 스펙트럼을 다중대역으로 혼합하여 생성한 여기신호를 규칙합성에 적용하는 방법을 제안한다. 이 방법에서는, 분석합성에서 각 프레임별로 요구되었던 혼합여기신호에 대한 정보량 문제를 해결하기 위해 유성음의 정상부분의 한 프레임에 대해 혼합여기신호를 구하여 규칙합성에 적용하였고, 정보량을 더욱 줄이는 방안으로, 켑스트럼 유클리디안 거리를 이용하여 유성음을 분류하여, 각 그룹에 대한 대표 여기신호를 규칙합성의 여기신호로 사용하였다. 제안된 방법으로 음성을 합성한 결과 양질의 합성음을 얻을 수 있음을 확인하였다.
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.
문장내 휴지구간의 위치와 길이는 합성음의 자연성을 결정짓는 주요 운율 파라미터 중 하나이다. 본 연구에서는 한국어 음성합성기의 합성음 생성에서 자연성 개선을 위해서 문장내 끊어읽기 위치 및 길이를 추정하기 위한 방법을 제안한다. 먼저 실제 발화에서 끊어 읽기가 발생하는 요인을 검토하였다. 그리고 이들 요인에 부합하여 텍스트에 4단계의 끊어 읽기를 표기함으로써 다량의 데이터를 확보하고 이를 이용한 NN 학습 결과와 HMM 추정 기의 성능을 비교 검토한다. 현재까지의 결과로는 NN 학습의 경우 끊어읽기 없는 경우와 긴 끊어읽기의 추정에서는 우수한 예측능력을 보이지만 짧은 끊어읽기, 중간 끊어읽기의 경 우는 HMM의 성능이 우수한 것으로 판명되었다. 전반적인 성능에서는 HMM이 우수하며 끊어읽기 종류에 따라 추정오차가 10∼25%로서 안정적인 결과를 얻었으며 TTS에의 활용 가능성을 보였다.
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.
포만트형 합성기에 사용될 반음절 데이터 베이스의 구성과 필요한 파라미터의 추출 과정에 대하여 논한다. 포만트 합성기는 많은 구동 파라미터를 필요로 하기 때문에 저장 장소를 절약하기 위해서 적절한 합성단위의 선택과 합성단위의 효율적인 표현이 필요하다. 본 연구에서는 포만트 합성기에 있어서 합성음의 음질에 큰 영향을 미치는 포만트궤적의 추출과 데이터베이스의 구성에 대하여 기술한다.
물리적 모델링 기반 음 합성 알고리즘은 음 합성 시 많은 연산량을 요구하며 이는 실시간 음 합성을 저해한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 물리적 모델링 기반 현악기 사운드 엔진을 멀티코어 프로세서에 구현하고, 사운드 엔진을 위한 최적의 멀티코어 프로세서 구조를 제안한다. 대상 현악기의 단위음을 합성하기 위해 각 프로세싱 엘리먼트 (processing element, PE)당 합성하는 샘플 (sample-per-processing element, SPE) 수를 변화시키는 실험을 통해 시스템의 성능 (system performance), 시스템 면적 효율 (area efficiency), 에너지 효율 (energy efficiency)을 각각 측정하고, 측정된 결과를 바탕으로 최적의 멀티코어 프로세서 구조를 선택하였다. 모의실험 결과, 어쿠스틱 기타는 SPE가 5,513과 2,756일 때 가장 높은 시스템 면적 효율과 에너지 효율을 보였으며, 클래식 기타는 SPE가 22,050과 5,513일 때 시스템 면적 효율과 에너지 효율이 가장 높았다. 또한 이를 이용하여 44.1 kHz의 샘플링율을 갖도록 대상 악기의 단위음을 합성한 결과 원음과 스펙트럼에서 매우 유사함을 확인할 수 있었고, 울산대학교 대학원생 및 교수 10명을 대상으로 실시한 MUSHRA 주관 청취 테스트에서도 좋은 결과를 얻었다.
MBE(Multi-Band Excitation) 음성부호화 방식은 프레임 단위로 유/무성음을 구분하는 기존의 분석-합성 방식과는 달리 한 프레임 내에서의 주파수 영역을 여러 대역으로 나누고, 각 대역별로 유/무성음 구간을 판정하여 그에 맞는 여기신호를 이용하여 음성을 합성한다. 이러한 MBE 방식은 프레임 단위로 유/무성음을 구분하는 기존의 방식들이 갖는 합성음의 buzziness 영향이나 잡음이 섞인 음성을 분석할 때 생길 수 있는 유/무성음 판정 오류의 영향을 최소화함으로써 음질 향상을 이룰 수 있다. IMBE-LP 방식은 MBE 방식을 이용하여 2.4 kbps의 저전송률을 얻기 위한 음성부호화 알고리즘으로 MBE 모델에서 사용되는 각 대역별 스펙트럼 정보를 LP(Linear Prediction) 계수로 모델링 한다. 본 연구에서는 2.4 kbps IMBE-LP 알고리즘을 구현하고, 주파수대역 정보를 이용하여 분석프레임의 음성특성에 따라 LP차수를 달리 함으로써 전송률을 줄일 수 있는 방법을 제안하고 실험하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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