우리나라의 경우, 중소형선박에 의한 해양사고의 발생 비중이 상대적으로 매우 높으며, 통계에 따르면 각종 안전지원 장비의 탑재 의무화에도 불구하고 크게 감소되지 않고 있는 실정이다. 본 논문에서는 대형선박에 비해 상대적으로 탑재 장비가 적은 중소형 선박을 위한 음성합성 기반 자동 안전항해 지원 서비스 제공 시스템의 아키텍처를 제안한다. 시스템의 주목적은 주변 선박들에게 VHF 무전기를 통해 합성된 음성 안전 메시지를 자동으로 제공하여 해양사고를 예방하는 것이다. 안전항해 지원 서비스는 GPS 및 AIS를 연계하여 음성 안전 지원 메시지를 합성하고, VHF를 통하여 자동으로 방송해주는 형태로 동작된다. 따라서 시스템을 구성하는 데이터 처리 모듈, 단계별 위험도 분석 모듈, 음성합성 안전 메시지 생성 모듈, VHF 방송장비 제어 모듈 등을 개발하였다. 또한, 개발한 시스템을 활용하여 실험실 수준의 테스트와 해상 실증 시험을 진행하였으며, 이를 통해 서비스 유용성을 검증하였다.
본 논문은 소규모 시스템에 적용 가능한 한국어 문자-음성 변환 시스템의 설계 및 구현에 대한 연구를 목적으로 한다. 본 논문에서 채택한 음성합성 방법은 파라메터 합성법으로서 LPC(linear Predictive Coding)계열의 PARCOR(PARtial autoCORrelation) 계수를 음향 파라메터로 사용하였으며, 음성합성 단위로는 가장 기본적인 단위인 음소를 채택하였다. 합성 파라메터로는 유성음의 경우 PARCOR계수, 피치, 진폭을 무성음의 경우 잔차신호와 PARCOR계수를 사용하였다. 특히 무성음의 경우 LPC합성시 음질이 떨어진다는 단점이 있었으나, 본 논문에서는 LPC분석시 얻어지는 잔차신호를 무성음의 여기신호로 사용하여 단어 단위의 합성에서 60%의 이해도를 얻을 수 있었다. 합성결과 단어 단위의 합성에 적용 가능하였고, 문장단위의 합성을 위해서는 음소 지속시간 조절에 대한 연구가 진행되어야 할것이다. 본 논문의 구현환경으로는 486 PC상에서 음성의 입,출력을 위해 70[Hz]-4.5[KHz] 대역통과 필터와 증폭기, 그리고 TMS320C30 디지털 신호처리 프로세서를 장착한 DSP 보드를 사용하였다.
본 논문에서는 한국어 문장 기호의 처리를 통해 자연스러운 음성 합성 결과를 생성하는 방법에 대해서 논의한다. 이를 위해 한국어 위키피디아 문서를 분석하여 문장 기호의 사용을 8가지 형태로 분류하고, 11개의 정규표현식 규칙으로 문장 기호를 처리하는 방안을 제시한다. 그 결과 63,000 문장에 대해 56%의 정확도와 71.45%의 재현율을 달성하였으며, 문장 기호 처리 결과를 SSML 기반의 음성 합성 표현으로 변환하여 음성 합성 결과의 품질을 향상시키는 방법을 제안한다.
문법적으로 정확한 한국어 음성을 합성하려면 표준어 규정의 '표준 발음법'을 준용해야 한다. 따라서 한국어 음가 합성 시스템에 사용되는 한글을 음성으로 변환하여 주는 규칙은 '표준 발음법'을 완전하게 반영하며 또한 무결해야 한다. 기존의 연구에서는 표준 발음법을 검증없이 적용하여 왔고, 표준 발음법자체에 모순이 있는가의 여부에 대해서도 체계적인 분석을 위한 시도가 전무하였다. 본 논문에서는 한국어 음가 생성의 기본 규칙으로 준용할 표준 발음법을 페트리넷으로 모델링하여 표준 발음법의 일관성을 검증하였다. 그리고, 음운 변동 현상을 설러 단계로 나누어 차례로 적용한다든지, 변동된 단어에 대하여 처음부터 다시 변환 작업을 재수행하는 기존의 음가 생성 방법의 문제점을 해결하기 위하여 한번의 테이블 탐색으로 모든 음운 변동이 완료되는 한국어 음성 합성을 위한 음가 변란 테이블을 구현하였다.
본 논문은 전역 스타일 토큰(Global Style Token)을 기준으로 하여 감정의 세기를 조절할 수 있는 방법을 소개한다. 기존의 전역 스타일 토큰 연구에서는 원하는 스타일이 포함된 참조 오디오(reference audio)을 사용하여 음성을 합성하였다. 그러나, 참조 오디오의 스타일대로만 음성합성이 가능하기 때문에 세밀한 감정 조절에 어려움이 있었다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 전역 스타일 토큰의 레퍼런스 인코더 부분을 잔여 블록(residual block)과 컴퓨터 비전 분야에서 사용되는 AlexNet으로 대체하였다. AlexNet은 5개의 함성곱 신경망(convolutional neural networks) 으로 구성되어 있지만, 본 논문에서는 1개의 신경망을 제외한 4개의 레이어만 사용했다. 청취 평가(Mean Opinion Score)를 통해 제시된 방법으로 감정 세기의 조절 가능성을 보여준다.
음악제작에 쓰이는 음성합성엔진은 악기 소리와 음색의 합성에 머물던 과거의 신디사이저와는 달리, 인간의 목소리를 각 음소에 따라 샘플화하여 탑재함과 동시에 각 음소의 연결을 주파수 영역 내에서 자연스럽게 처리함으로써 실제 사람이 노래하는 것과 같은 수준까지 도달하게 되었다. 사용자들은 이러한 음성합성엔진을 음악제작에 국한하여 쓰지 않고 캐릭터를 활용한 콘서트, 영상제작, 음반, 모바일 서비스 등 2차 창작물로 새로운 음악의 형태를 창조하며 문화적 패러다임을 바꾸어 나가고 있다. 현재 음성합성엔진 기술은 악보 편집기를 통하여 사용자가 원하는 음과 가사, 그리고 음악적 표현 파라미터를 입력한 뒤, 실제 가성 샘플을 데이터베이스에서 가져와 합성엔진에서 발음들을 조합, 연결하여 노래하는 것을 가능하게 한다. 이러한 컴퓨터음악 기술의 발전으로 인해 파생된 새로운 음악 형태들은 문화적으로 큰 반향을 불러일으키고 있다. 이에 따라 본 논문은 구체적 활용 사례를 살펴보고 합성기술을 탐색함으로써, 사용자들이 음성합성엔진을 이해하고 습득하는 데 기여함과 동시에 그들의 다양한 음악제작에 도움이 되고자 한다.
인공신경망에 기반한 대부분의 음성 합성 모델은 고음질의 자연스러운 발화를 생성하기 위해 보코더 모델을 사용한다. 보코더 모델은 멜 스펙트로그램 예측 모델과 결합하여 멜 스펙트로그램을 음성으로 변환한다. 그러나 보코더 모델을 사용할 경우에는 많은 양의 컴퓨터 메모리와 훈련 시간이 필요하며, GPU가 제공되지 않는 실제 서비스 환경에서 음성 합성이 오래 걸린다는 단점이 있다. 기존의 선형 스펙트로그램 예측 모델에서는 보코더 모델을 사용하지 않으므로 이 문제가 발생하지 않지만, 대신에 고품질의 음성을 생성하지 못한다. 본 논문은 뉴럴넷 기반 보코더를 사용하지 않으면서도 양질의 음성을 생성하는 Tacotron 2 & Transformer 기반의 선형 스펙트로그램 예측 모델을 제시한다. 본 모델의 성능과 속도 측정 실험을 진행한 결과, 보코더 기반 모델에 비해 성능과 속도 면에서 조금 더 우세한 점을 보였으며, 따라서 고품질의 음성을 빠른 속도로 생성하는 음성 합성 모델 연구의 발판 역할을 할 것으로 기대한다.
본 논문은 국어 음성 인식 및 합성을 위한 음운$\cdot$음성학적인 기초 연구 몇가지를 포괄적으로 소개하고자 한다. 그 구체적인 내용은 첫째, 분절음의 음운론적 특성연구로서, 분절음의 변이 목록및 컴퓨터 입력 기호의 작성, 둘째, 분절음의 음성학적 특성 연구로서, 단어내 자음의 위치에 따라 음향 파라메타를 조정하는 시범안 제시, 세째, 운율의 음운론적 특성 연구로서 운율 자질들의 음운론적 기능과 인식 단서의 제시, 네째, 운율의 음성학적 특성 연구로서 표준 한국어의 악센트와 억양 패턴의 제시, 다섯째, 음성 인식 및 합성에의 국어 음성$\cdot$음운 지식의 활용 방안 제시이다.
최근에 무선통신망을 이용한 데이터 서비스가 폭넓게 제공되면서, 이동체(MS:mobile station)에 대한 위치정보나 교통상황 둥의 부가 정보 서비스가 제공되고 있다. 이와 같이 이동체가 자동차와 같은 운행수단일 때 사용자가 디스플레이 되는 문자정보를 확인하게 되면 운전의 안정성이 저하되어 실용적이지 못하다. 이를 위해서 문자를 음성으로 전환하여 주는 문자-음성변환기(text to speech : TTS)가 필요하다. 본 논문은 car navigation용 '한국어 무제한 어휘 음성합성기' 를 저가의 DSP chip(ADSP-2185)과 저용량의 4M bits ROM을 사용하여 low-cost system으로 하드웨어를 구성하였다. 본 연구에서 개발된 실시간 한국어 음성 합성기는 저가의 통신 단말기로서 사용 될 수 있으나, 반음절 연결부분의 연결이 불완전한 경우가 많았다. 그러나 종성이 없는 음절에 대해서는 명료도가 비교적 우수하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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