본 논문에서는 감정 표현 음성 합성 시스템을 구현하기 위해서, 감정 음성 데이터베이스의 음향학적 특징인 피치, 에너지, 지속시간, 스펙트럼 포락에 대해 분석한 결과와 문법적 요소인 품사에 따른 감정 음성 데이터의 피치 변화를 분석하였다. 분석 결과, 기본 주파수, 에너지, 지속시간, 스펙트럼 포락은 감정 표현에 중요한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 전반적으로 화남과 기쁨의 감정이 평상과 슬픔의 감정 보다 피치 및 에너지의 변화가 크게 나타났으며, 특히 기쁜 감정의 경우 부사, 관형사, 연결어미, 조사, 접미사에서 피치 변화가 많았으며, 화난 감정의 경우, 관형사, 명사, 용언, 접미사에서 피치 변화가 높게 나타났다. 이러한 분석 결과를 적용해 감정 음성을 합성하기 위하여, 평상 음성에 각 감정 음성의 운율 요소를 적용하여 감정 음성을 합성하여 평가한 결과, 기쁜 감정은 기본 주파수의 변화에 의해 86.7%, 화난 감정은 에너지의 변화에 의해 91%, 슬픈 감정은 음절지속시간의 변화에 의해 76.7%가 각각 올바른 감정으로 인지되었다.
최근 인공지능 스피커 시장이 성장하면서 사용자와 자연스러운 대화가 가능한 음성합성 기술에 대한 수요가 증가하고 있다. 따라서 다양한 음색의 목소리를 생성할 수 있는 다화자 음성합성 시스템이 필요하다. 자연스러운 음성을 합성하기 위해서는 대용량의 고품질 음성 DB로 학습하는 것이 요구된다. 그러나 많은 화자가 발화한 고품질의 대용량 음성 DB를 수집하는 것은 녹음 시간과 비용 측면에서 매우 어려운 일이다. 따라서 각 화자별로는 소량의 학습 데이터이지만 매우 많은 화자의 음성 DB를 사용하여 음성합성 시스템을 학습하고, 이로부터 다화자의 음색과 운율 등을 자연스럽게 표현하는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 화자인식 기술에서 사용하는 딥러닝 기반 x-vector 기법을 적용하여 화자 인코더를 구성하고, 화자 인코더를 통해 소량의 데이터로 새로운 화자의 음색을 합성하는 기술을 제안한다. 다화자 음성합성 시스템에서 텍스트 입력에서 멜-스펙트로그램을 합성하는 모듈은 Tacotron2로, 합성음을 생성하는 보코더는 로지스틱 혼합 분포가 적용된 WaveNet으로 구성되어 있다. 학습된 화자 임베딩 신경망에서 추출한 x-vector를 Tacotron2에 입력으로 추가하여 원하는 화자의 음색을 표현한다.
그 동안 TTS 음성합성의 평가 척도로 명료도(Clarity)와 자연성(Naturalness)을 기준으로 삼았다. 이제는 합성음의 평가 기준이 사람 목소리와 이해도가 되는 것이 좋겠다고 생각한다. 본 논문은 사람 목소리와 이해도라는 척도 중에서 사람 목소리에 관한 주제를 다루고자 한다. 이를 위하여 음성 DB의 합성 단위로 CVC type을 기본으로 하고, CV, VC type으로 보강한 단위를 선정하여 음성 DB를 구축하였다. 그리고 합성 알고리즘은 음색을 살리며 피치 변경이 용이한 PS-RELP 알고리즘을 제안하였다.
본 연구에서는 반음절단위 규칙합성에서 연속음성을 합성할 때 조음결합에 의한 천이구간이 없는 반음절의 연결로 접속되어 부자연스러운 합성음이 되는 것을 개선하기 위하여 연쇄모음의 천이구간을 보상하는 방법으로 포만트천이의 변경규칙을 제안하였다. 반음절 단위만으로는 포만트천이가 발생하는 부분을 채울 수 없기 때문에 반음절단위의 음성데이타와 모음의 반음절 단위의 정상부위로부터 세그멘트한 정상모음 42개를 추가하여 데이터베이스를 구축하였으며 포만트를 변경하는 방법으로 포만트합성에서의 공진회로를 이용하였다. 제안한 방법의 타당성을 확인하기 위하여 음성합성시 연쇄모음 부분에 포만트천이의 변경규칙을 적용하여 원음성 및 변경규칙을 적용하지 않은 반음절단위 음성합성방식에 의한 합성음성의 스펙트로그램과 비교하고 MOS 테스트를 실시한 결과 보다 자연스러운 합성음성을 얻을 수 있음을 확인하였다.
유성음원과 무성음원을 사용하는 음성부호화 방식에 있어서, 같은 프레임 안에 모음과 무성자음이 있는 경우에 음질저하현상이 나타난다. 본 논문에서는 같은 프레임 안에 유성음과 무정자음이 같이 존재하지 않도록 Zero Crossing Rate과 개별피치 펄스를 사용하여 무성자음을 포함한 천이구간을 추출하는 방법과 주파수대역을 분할하여 TSIUVC를 근사합성하는 방법을 제안한다. 실험결과, 0.547kHz 이하 2.813kHz 이상의 주파수 정보를 사용하여 TSIUVC 음성파형을 양호하게 근사합성 할 수 있었으며, TSIUVC의 추출율은 여자와 남자음성에서 각각 $91\%$와 $96.2\%$를 얻었다. 이 방법은 음성합성, 음성분석, 새로운 Voiced/Silence/TSIUVC의 음성부호화 방식에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
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.
유성음원과 무성음원을 사용하는 음성부호화 방식에 있어서, 같은 프레임 안에 모음과 무성자음이 있는 경우에 음질저하 현상이 나타난다. 본 연구에서는 같은 프레임안에 유성음과 무성자음이 존재하지 않도록 FIR-STREAK 필터 와 zerocrossing rate을 이용한 개별피치 펄스를 사용하여 연속음성에서 무성자음을 포함한 천이구간(TSIUVC)을 탐색, 추출하는 방법을 제안한다. 또한 본 논문에서는 최송 자승법과 주파수 대역 분할을 이용한 TSIUVC 근사합성법을 제안하였다. 실험 결과, 0.547KHz 이하 2.813KHz 이상의 주파수 정보를 사용하여 TSIUVC 음성파형을 양호하게 근사합성할 수 있었으며, 최대 오차신호가 일그러짐이 적은 TSIUVC 근사합성 파형에 중요한 역할을 한다는 것을 알 수 있었다. 이 방법은 음성합성, 음성분석, 새로운 Voiced/Silence/TSIUVC의 음성부호화 방식에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
In this paper, we synthesized vowel /ae/ with voice synthesis program of Dr. Speech Science, and we also synthesized pathologic vowel /ae/ by some parameters such as high frequency gain (HFG), low frequency gain(LFG), pitch flutter(PF) which represents jitter value and flutter of amplitude(FA) which represents shimmer value, and grade ranked as mild, moderate and severe respectively. And then we analysed all pathologic voice by analysis program of Dr. Speech Science. We expect that this synthesized pathologic voices are useful for understanding the parameter such as noise, jitter and shimmer and feedback effect to patient with voice disorder.
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.
음성합성 기술은 1990년대 중반 음편접합 방법론이 출현하면서 괄목한 만한 기술적 발전을 이루어, 2000년 전후에는 전화망을 이용한 ARS, VMS, UMS 서비스를 중심으로 폭넓게 사용되면서 일반 사용자들에게 매우 친숙한 서비스를 제공하여 왔다. 그러나 최근 텔레포니 기반의 음성 기술 시장은 기업고객 위주로 그 성장이 더딘 반면, 지능형 로봇, 텔레매틱스, 홈네트워크, 차세대 PC와 같은 전략적 국가 신성장동력 산업분야나 MP3 플레이어, 휴대폰, PMP 단말기, 휴대용 단말기와 같은 임베디드 분야가 음성 기술의 새로운 시장으로 주목을 받고 있다. 임베디드 분야에서 요구하는 음성 기술은 기존 서버급 시스템에서 운영되었던 기술과는 상당히 다른 기술 특성을 가지고 있다. 이에 본 고에서는 음성 기술 중 특히 음성합성 기술에 관한 임베디드 분야의 요구사항을 고찰하고, 이를 해결하기 위한 최근의 기술적 발전 동향 및 응용 사례에 대해서 기술하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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