• 한국음향학회:학술대회논문집
• /
• 한국음향학회 1999년도 학술발표대회 논문집 제18권 1호
• /
• pp.7-10
• /
• 1999

본 논문에서는 logatom 기반 무제한 한국어 TTS 시스템 구현을 제안한다. 이를 위하여 한국어를 대표할 만한 문서코퍼스를 선택하여 분석하고 이를 바탕으로 합성에 필요한 logatom을 설계한다. 일반적으로 음성코퍼스를 통해 음성세그먼트를 추출하여 접속에 기반한 TTS 시스템에서는 음성세그먼트를 의미있는 단어 또 는 어절로부터 추출한다. 하지만 음성세그먼트 추출시 고려되는 사항은 합성단위에 기초한 음소간의 결합형태이므로 본 논문에서는 음성세그먼트 추출을 위하여 무의미한 음소열인 logatom을 설계한다. Logatom은 문장 세그먼트의 어절내 위치와 문서코퍼스 분석 결과 얻어진 음소간의 결합형태를 기반으로 설계된다. 제안된 시스템의 합성음질을 평가하기 위하여 CVC 기반 logatom을 사용하여 임의의 문장을 합성해 본 결과 대부분의 음성세그먼트 접속이 자음에서 이루어지고 어절의 위치를 고려한 logatom 설계로 인하여 어절 내에서는 비교적 자연스러운 합성음을 얻을 수 있었다.

• 한국음향학회지
• /
• 제22권8호
• /
• pp.703-710
• /
• 2003

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.

• 한국음향학회지
• /
• 제29권3호
• /
• pp.209-215
• /
• 2010

최근 광대역 무선 통신망의 보급과 소형 저장매체의 대용량화로 인하여 이동형 단말기가 주목 받고 있다. 이로 인해 이동형 단말기에 문자정보를 청취할 수 있도록 문자를 음성으로 변환해 주는 TTS(Text-to-Speech) 기능이 추가되고 있다. 사용자의 요구사항은 고음질의 음성합성이지만 고음질의 음성합성은 많은 계산량이 필요하기 때문에 낮은 성능의 이동형 단말기에 는 적합하지 않다. 본 논문에서 제안하는 분산형 음성합성기 (DTTS)는 고음질 음성합성이 가능한 코퍼스 기반 음성합성 시스템을 서버와 단말기로 나누어 구성한다. 서버 음성합성 시스템은 단말기에서 전송된 텍스트를 데이터베이스 검색 후 음성파형 연결정보를 생성하여 단말기로 전송하고, 단말기 음성합성 시스템은 서버 음성합성 시스템에서 생성된 음성파형 연결정보와 단말기에 존재하는 데이터베이스를 이용하여 간단한 연산으로 고음질 합성음을 생성할 수 있는 시스템이다. 제안하는 분산형 합성기는 단말기에서의 계산량을 줄여 저가의 CPU 사용, 전력소모의 감소, 효율적인 유지보수를 할 수 있도록 하는 장점이 있다.

• 대한음성학회:학술대회논문집
• /
• 대한음성학회 2003년도 5월 학술대회지
• /
• pp.87-90
• /
• 2003

In order to produce high quality synthesized speech, it is very important to get an accurate grapheme-to-phoneme conversion and prosody model from texts using natural language processing. Robust preprocessing for non-Korean characters should also be required. In this paper, we analyzed Korean texts using a morphological analyzer, part-of-speech tagger and syntactic chunker. We present a new grapheme-to-phoneme conversion method, i.e. a dictionary-based and rule-based hybrid method, for unlimited vocabulary Korean TTS. We constructed a prosody model using a probabilistic method and decision tree-based method.

• 대한음성학회:학술대회논문집
• /
• 대한음성학회 2003년도 10월 학술대회지
• /
• pp.175-179
• /
• 2003

In order to produce a high quality (intelligibility and naturalness) synthesized speech, it is very important to get an accurate grapheme-to-phoneme conversion and prosody model. In this paper, we analyzed Chinese texts using a segmentation, POS tagging and unknown word recognition. We present a grapheme-to-phoneme conversion using a dictionary-based and rule-based method. We constructed a prosody model using a probabilistic method and a decision tree-based error correction method. According to the result from the above analysis, we can successfully select and concatenate exact synthesis unit of syllables from the Chinese Synthesis DB.

• 한국음향학회지
• /
• 제41권3호
• /
• pp.359-366
• /
• 2022

본 논문에서는 콘포머 기반 FastSpeech2를 이용한 한국어 메뉴 음성합성기를 제안한다. 콘포머는 본래 음성 인식 분야에서 제안된 것으로, 합성곱 신경망과 트랜스포머를 결합하여 광역과 지역 정보를 모두 잘 추출할 수 있도록 한 구조다. 이를 위해 순방향 신경망을 반으로 나누어 제일 처음과 마지막에 위치시켜 멀티 헤드 셀프 어텐션 모듈과 합성곱 신경망을 감싸는 마카론 구조를 구성했다. 본 연구에서는 한국어 음성인식에서 좋은 성능이 확인된 콘포머 구조를 한국어 음성합성에 도입하였다. 기존 음성합성 모델과의 비교를 위하여 트랜스포머 기반의 FastSpeech2와 콘포머 기반의 FastSpeech2를 학습하였다. 이때 데이터셋은 음소 분포를 고려한 자체 제작 데이터셋을 이용하였다. 특히 일반대화 뿐만 아니라, 음식 주문 문장 특화 코퍼스를 제작하고 이를 음성합성 훈련에 사용하였다. 이를 통해 외래어 발음에 대한 기존 음성합성 시스템의 문제점을 보완하였다. ParallelWave GAN을 이용하여 합성음을 생성하고 평가한 결과, 콘포머 기반의 FastSpeech2가 월등한 성능인 MOS 4.04을 달성했다. 본 연구를 통해 한국어 음성합성 모델에서, 동일한 구조를 트랜스포머에서 콘포머로 변경하였을 때 성능이 개선됨을 확인하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2012년도 제24회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.77-83
• /
• 2012

본 연구에서는 로봇의 자동 동화구연을 목표로 발화문장 상의 감정 파악 및 등장인물 별 다앙한 TTS 보이스 선택에 활용 가능한 발화문장의 화자 파악문제를 다룬다. 본 연구에서는 기존 규칙기반 방법론에서 많이 활용되어온 자질인 후보의 위치, 화자 후보의 주격/목적격 여부, 발화동사 존재 여부를 비롯하여 동화에 자주 나타나는 등장인물의 의미적 분류 및 등장인물의 등장/퇴장과 관련된 동사들을 추가 자질로 활용한다. 사람 및 동식물, 무생물이 모두 화자가 될 수 있는 동화 코퍼스에서 제안한 자질들을 활용하여 의사결정트리로 학습 및 검증한 결과 규칙기반의 베이스라인 방법에 비해 최대 49%의 정확도가 향상되었고, 제안한 방법론이 데이터의 변화에도 강인한 것을 확인할 수 있었다.

• 한국음향학회지
• /
• 제21권3호
• /
• pp.285-292
• /
• 2002

문자-음성 합성기 (Text-To-Speech, TTS)에서 해결되어야 할 문제점 중의 하나는 음소의 연결 부위에서 발생하는 불연속성이다. 이러한 문제점을 해결하기 위한 방안으로 본 논문에서는 저역 여파기를 이용한 스무딩 기법을 적용하였다. 제안된 스무딩 기법은 스무딩의 정도를 제어하는 필터 계수를 현재 합성하고자 하는 문맥에 따라 결정하여, 경계에서의 불연속성을 효과적으로 제거하고 스무딩으로 인하여 발생할 수 있는 음성의 왜곡을 억제하였다. 스무딩 정도는 현재 합성된 음성의 불연속 정도와 주어진 문맥으로부터 예측된 불연속 정도를 통해 결정하였으며, 문맥으로부터 불연속 정도의 예측은 음소 정보를 입력, 불연속 값을 출력으로 하는 CART(Classification And Regression Tree)를 통해 이루어진다. 제안된 기법의 성능 평가를 위해 코퍼스 기반 연결(corpus-based concatenative) 문자-음성 합성기를 기본 시스템으로 사용하였으며, 청취 테스트에서 60%이상 의 청취자가 제안된 스무딩 기법을 통해 합성된 음성이 스무딩 기법이 사용되지 않은 경우와 비교하여 명료성과 자연성 면에서 우수하다고 판단하였다.

• 한국음향학회지
• /
• 제26권8호
• /
• pp.403-408
• /
• 2007

대용량 코퍼스를 이용하는 합성단위 선택(unit selection) 기반 합성기에서 break는 자연성 및 명료성에 큰 영향을 미치는 파라미터로 unit selection 과정에서 음소 정보와 함께 중요한 특징으로 사용된다. 일본어는 피치의 상대적 높낮이로 표현되는 악센트를 가지는 언어이고, 악센트의 변화에 따라 AP(Accentual Phrase)가 결정되고 AP 경계에서 break가 형성된다. break는 규칙 기반 방식이나 통계적 방식인 J-ToBI를 이용하여 예측 할 수 있으나 다양성으로 인해 정확한 예측이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 다양한 운율 정보를 포함하고 있는 대용량 코퍼스의 장점을 이용하기 위해 break를 고정 break와 유동 break로 나누어 합성단위 검색을 수행한다. 실험 결과 제안한 합성단위 선택 방법으로 합성음의 자연성을 향상 시킬 수 있었다.

• 한국음향학회지
• /
• 제18권6호
• /
• pp.84-88
• /
• 1999

음소별 지속시간의 정확한 예측은 TTS 시스템의 자연성을 향상시키는데 중요한 역할을 한다. 기존의 한국어 음소 지속 시간의 모델링을 위해 사용된 특징 변수에는 음소 문맥 정보, 품사 정보, 운율구 내에서의 위치 정보 등이 있다. 본 논문에서는 음소별 성조 정보 값을 새로운 특징 변수로 정의하여 예측 성능을 향상시키고자 한다. 성조 정보의 표현을 위해 두 개의 비경계 성조와 여섯 개의 경계 성조를 정의한 후, 400문장의 음성 코퍼스에 음절별 표기를 수행하였다. 성조 정보를 이용한 지속 시간 예측을 위해, 출력노드에서 음소의 지속 시간을 실수 형태로 출력하는 신경망을 구성하고 이를 오류 역전파 알고리즘으로 학습시켰다. 실험 결과, 성조 정보를 사용하는 경우 실험 데이터에 대해 예측값과 실제값 사이의 상관계수로 0.863을 얻을 수 있었으며 이는 성조를 사용하지 않는 경우에 비해 향상된 성능을 나타내었다.