본 논문에서는 음성의 스펙트럼 형태는 유지하면서 음성을 기계적인 음성으로 변환시키기는 실시간 음성 변환 방법을 제안하였다. 이러한 목적을 위하여 LPC 분석 및 합성 방법을 사용하여 변환된 음성의 스펙트럼은 유지하였고 합성된 음성의 피치는 자유롭게 변경되도록 하였다. 제안된 방법에서는 변환된 음성이 보다 자연스럽게 들리게 하기 위하여 여기 신호 발생기에 이득 정합 방법을 적용하였다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여 음성 변환 실험을 수행하였다. 실험 결과에서 원 음성 신호는 원 화자의 신원을 알기가 어려운 기계적인 음성 신호로 바뀌는 것을 알 수 있었고 피치의 심한 변화에도 변환된 음성의 의미는 정확히 전달될 수 있었다. 제안된 시스템은 시스템의 실시간으로 구현될 수 있는지 확인하기 위하여 TI TMS320C6711DSK 보드를 사용하여 구현되었다.
하나의 합성기에서 감정이 표현되지 않는 기본 음성과 여러 감정 음성을 함께 합성하는 경우 음색을 유지하는 것이 중요해 진다. 감정이 과도하게 표현된 녹음 음성을 사용하여 합성기를 구현하는 경우 음색이 유지되지 못해 각 합성음이 서로 다른 화자의 음성처럼 들릴 수 있다. 본 논문에서는 감정 레벨을 조절하는 HMM 기반 음성 합성기를 구현하기 위해 구축한 음성데이터의 음색 변화를 분석하였다. 음성 합성기를 구현하기 위해서는 음성을 녹음하여 데이터베이스를 구축하게 되는데, 감정 음성 합성기를 구현하기 위해서는 특히 녹음 과정이 매우 중요하다. 감정을 정의하고 레벨을 유지하는 것은 매우 어렵기 때문에 모니터링이 잘 이루어져야 한다. 음성 데이터베이스는 일반 음성과 기쁨(Happiness), 슬픔(Sadness), 화남(Anger)의 감정 음성으로 구성하였고, 각 감정은 High/Low의 2가지 레벨로 구별하여 녹음하였다. 기본음성과 감정 음성의 음색 유사도 측정을 위해 대표 모음들의 각각의 스펙트럼을 누적하여 평균 스펙트럼을 구하고, 평균 스펙트럼에서 F1(제 1포만트)을 측정하였다. 감정 음성과 일반 음성의 음색 유사도는 Low-level의 감정 데이터가 High-level의 데이터 보다 우수하였고, 제안한 방법이 이러한 감정 음성의 음색 변화를 모니터링 할 수 있는 방법이 될 수 있음을 확인할 수 있었다.
한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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pp.367-370
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1998
정보통신부 출연의 "HCI를 위한 음성 입출력 처리 기술 개발" 과제에 대하여 기술한다. 이 과제의 주 목적은 PC 윈도우 환경에서 사람과 기계 간의 음성 입출력 기술을 개발하는 것이다. 이를 위해 음성 인식 분야에서는 화자 적응, 잡음 적응, 및 인식 대상 어휘 적응 기술을 개발하며, 합성 분야에서는 시스템 메시지 합성 기술을 개발한다. 또, 음성이 기존의 입출력 수단인 키보드나 마우스를 모두 대치할 수 없으므로, 본 과제에서는 음성이 추가됨으로써 입출력이 편리해지는 다중 모드 입출력 기술의 갭라에 초점을 맞추어 기술을 개발하고 있다. 인식 분야의 주요 연구내용은 음성검출 및 비음성 제거, 인식 속도 향상, 인식 성능 향상이며, 합성 분야 주요 연구 항목은 학습형 합성기 알고리즘 및 이의 문제점 해결이다. 본 논문은 이러한 점을 정리하여 발표한다.정리하여 발표한다.
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 논문은 컴퓨터에 입력된 문자정보를 음성정보로 변환하기 위한 음성합성엔진에 관한 것이며, 특히 명료성의 향상을 위해 파형처리 음성합성방식을 이용한다. 음성합성엔진은 컴맨드 스트림의 제어에 따라 자연성의 향상을 위한 피치조절, 길이 및 에너지 등을 제어하며 음성합성단위로서 반음절을 사용한다. 엔진에서 사용 가능한 컴맨드를 프로그램하여 음성합성엔진에 입력함으로서 음성을 합성하는 빙식은 구문분석, 어휘분석 등의 하이레벨과 파형의 편집 가공 등의 로우레벨을 완전 분리하므로 시스템의 융통성과 확장성을 높인다. 또한 TTS시스템의 적용에 있어 각 모듈을 객체/컴포넌트(Object/Component)로 각 모듈이 상호 독립적으로 작동되도록 하여 쉽게 대체가 가능하다. 하이 레벨과 로우 레벨을 분리하는 소프트웨어 아키택처는 음성합성 연구에 있어 각각 여러 분야별로 독립적으로 연구수행이 가능하여 연구의 효율성을 높이며 여러 소프트웨어의 조합사용(Mix-and-Match)이 가능하여 확장성과 이식성을 향상시킨다.
한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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pp.344-349
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1998
음성/언어학적 및 음성의 과학적 연구를 위해서는 대량의 음소 단위 분절 레이블링된 데이터베이스 구축이 필수적이다. 따라서, 본 논문은 음성 합성용 DB 의 구축 및 합성 단위 자동 생성 연구의 일환으로 자동 음소 분할기의 경계오류를 보상할 목적으로 MLP 기반 호처리기가 포함된 음소 분할 방식을 제안한다. 최근 자동 음소 분할기의 성능 향상으로 자동 분절 결과를 이용하여 음성 합성용 운율 DB를 작성하고 있으나, 여전히 경계오류를 수정하지 않고서는 합성 단위로 직접 사용하기 어렵다. 이로 인해 보다 개선된 자동 분절 기술이 요구된다. 따라서, 본 논문에서는 음성에 내제된 음향적 특징을 다층 신경회로망으로 학습하고, 자동 분절기 오류의 통계 특성을 이용하여 자동 분절 경계 수정에 용이한 방식을 제안한다. 고립단어로 발성된 합성 데이터베이스에서, 제안된 후처리기를 도입 후, 기존 자동 분절 시스템이 분할율에 비해 약 25% 의 향상된 성능을 보였으며, 절대 오류는 약 39%가 향상되었다.
음성을 통한 사용자 간의 정보 교환 방법은 추가적인 훈련 과정이나 장비가 필요하지 않고 공간 제약이 거의 없기 때문에 노약자 등 사용자의 연령대에 관계없이 사용될 수 있다. 또한 음성 정보는 시각이나 촉각 등 다른 정보 수단과의 상호 작용으로 상승 효과를 유발할 수 있기 때문에 사람과 기계 사이의 인터페이스로 활용될 경우 정보 전달력을 높이면서 사용자 친화적인 서비스를 제공할 수 있다. 그러나 동일한 상황에서 동일한 유형의 음성 정보가 사용자에게 지속적으로 제공될 경우 표현상의 단조로움으로 인해 정보 전달력이 급감할 수 있는 문제점도 지니고 있다. 따라서 음성을 통한 정보 전달의 경우 동일 상황이라 하더라도 사용자의 행동 패턴, 심리 상태, 주변 환경 등에 따라 차별화된 문장 구조 및 어휘의 선택으로 긴장감을 유지시켜 줄 수 있어야 한다. 본 논문에서는 5 세 전후의 어린이를 대상으로 그들의 행동 패턴 분석에 기반하여 개별화된 음성 합성 결과를 제공하는 시스템을 제안한다. 이를 위해 유치원이라는 물리적 공간에서 어린이들의 주된 행동 패턴을 분석하고, 현직 유치원 교사를 대상으로 동일한 정보를 전달하는 조건을 통하여 어린이의 행동 패턴과 위치 정보, 연령 및 성격에 따른 발화 문장의 문장 구조와 어휘적 특성을 파악한다. 최종적으로, 개별화된 음성 합성 결과를 위해 유치원 공간을 시뮬레이션 하고 RFID 를 이용하여 어린이의 행동 패턴 및 위치 정보를 파악한다. 그리고 각 상황에 따라 분석된 발화문의 문장 구조와 어휘 특성을 반영하여 음성으로 합성될 문장의 문장 구조 및 어휘를 재구성하여 사용자 개별화된 음성 합성 결과를 생성한다. 이러한 결과를 통해 어린이의 행동 패턴이 발화문의 문장 구조 및 어휘에 미치는 영향에 대해서 살펴보고 재구성된 결과 발화문을 평가한다.
자연스러운 음성 합성을 위해서는 운율 및 장단음 처리가 선행되어야 한다. 본 논문에서는 음성학적 실험과 억양 규칙을 이용하여 한국어 문장으로부터 운율 제어 정보와 모음 길이 정보를 추출한 뒤 음성 합성에 적용함으로써 합성음의 자연성을 향상시키는 방법을 제안한다. 이러한 정보는 문장 분석 후 일련의 운율 규칙을 적용하여 반복된 실험을 통해 수치화함으로써 얻을 수 있었다. 실험결과, 운율 및 장단처리를 적용한 본 시스템에서는 자연성이 향상된 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 음성에 의한 man-machine communication의 핵심기술인 음성인식 및 합성의 전반적인 기술에 관하여 그 현황을 알아본다. 먼저 음성인식에서 해결되어야 할 문제점들을 고찰하고 격리단어 인식, 연결단어 인식, 그리고 연속언어 인식의 기술현황을 기술한다. 격리단어 인식에서는 pattern matching 방법에서 사용되는 입력어휘의 특징 추출, reference와의 유사도 측정, 유사도 측정 결과에 의한 인식결정에 관해서 논한다. 연결단어 및 연속언어 인식에서는 현재 연구가 되고 있는 "bottom-up approach"와 "top-down approach"에 관해서 설명하고 이들 방법의 어려운 점들을 고찰한다. 다음 음성 합성에서는 기존의 여러 가지 합성 방식을 검토하고 이들의 장단점을 기술한다. 마지막으로 한 예로서 한국어 text-to-speech 변환 시스템에 관하여 기술한다.
이 논문에서는 대량의 음성합성용 운율 DB를 용이하게 구축하기 위해 음성번역시스템을 이용한 자동 레이블러의 성능을 다양한 음성데이타를 대상으로 평가하였다. 실험 결과 FM radio news문장, 대화체 문장 및 낭독체 문장 등에는 레이블링 대상 음소의 약 80% 이상이 오류가 30msec 이내인 범위로 레이블링 되며, 고립단어에 대해서는 약 60%의 성능을 보여주고 있다. 현재 당 연구실에서는 자동 레이블러를 이용하여 합성용 운율 DB 및 합성단위를 작성하고 있으며. 자동 레이블러를 이용함으로서 일관성 있는 레이블링 결과를 얻을 수 있을 환 아니라 작성하는데 소요되는 시간도 줄일 수 있었다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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