Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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autumn
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pp.33-34
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2004
통화 위주의 기능이 주류를 이루고 있던 전화 서비스시장에 다양한 정보를 제공하기 위한 첨단 부가서비스를 제공하기 위해서는 인터넷과의 연동, 음성인식, 음성합성, 음성녹음 등의 요소들을 제공할 수 있어야 하며, 여러 고객의 다양한 요구사항을 수용하기 위한 서비스 시나리오의 개발 방법이 제공되어야 한다. HUVOIS solution 은 WWW 콘서시엄의 표준에 따른 VoiceXML 2.0 인터프리터 엔진과 음성인식엔진, 음성합성엔진을 수용하였으며 신규 부가서비스를 쉽고 빠르게 제공할 수 있는 환경을 제공하기 위하여 개발되었다. 본 논문에서는 KT가 개발한 HUVOIS 솔루션과 이를 이용한 각종 서비스 및 사업에 대하여 기술하였다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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1993.10a
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pp.131-139
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1993
하나의 음소는 보통 음성환경에 따라 여러 변이음으로 실현된다. 음성합성기로 한국어의 문장을 자연스럽게 합성해 내려고 할 때나 음성인식기가 한국어의 문장을 정확하게 인식하도록 개발하고자 할 때 변이음에 관한 정보는 필수적이다. 따라서 이 논문의 목적은 음성공학에 필요한 변이음 정보를 제공하는 것이다. 이 논문에서는 음성공학에 필요한 한국어의 주오 변이음 규칙들을 간단히 논의하고 몇몇 중요한 변이음들의 음향적 특징을 논의한다.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.42
no.4
s.304
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pp.103-110
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2005
Speech Database is one of the most important part of Text-to-speech(TTS) system Especially, the embedded TTS system needs more small size of database than that of the server TTS system So, the compression and statistical reduction or database is a very important factor in the embedded TTS system But this compression and statistical reduction of database always rise a loss of quality of the synthesised speech. In this paper, we propose a method of constructing database for high quality embedded TTS system and verify the quality of synthesised speech with MOS(Mean Opinion Score) test.
본 논문은 자동 음소 분할기의 음소 경계 오류를 보상하기 위한 후처리 (Postprocessing)에 관한 연구이다. 이는 현재 음성 합성을 위한 음성/언어학적 연구, 운율 모델링, 합성단위 자동 생성 연구 등에 대량의 음소 단위 분절과 음소 레이블링된 데이터의 필요성에 따른 연구의 일환이다. 특히 수작업에 의한 분절 및 레이블링은 일관성의 유지가 어렵고 긴 시간이 소요되므로 자동 분절 기술이 더욱 중요시 되고 있다. 따라서, 본 논문은 자동 분절 경계의 오류 범위를 줄일 수 있는 후처리기를 제안하여 자동 분절 결과를 직접 합성 단위로 사용할 수 있고 대량의 합성용 운율 데이터 베이스 구축에 유용함을 기술한다. 제안된 후처리기는 수작업으로 조정된 데이터의 특징 벡터를 다층 신경회로망 (MLP:Multi-layer perceptron)을 통해 학습을 한 후, ETRI(Electronics and Telecommunication Research Institute)에서 개발된 음성 언어 번역 시스템을 이용한 자동 분절 결과와 후처리기인 MLP를 이용하여 새로운 음소 경계를 추출한다. 고립단어로 발성된 합성 데이터베이스에서 후처리기로 보정된 분절 결과는 음성 언어 번역 시스템의 분할율보 다 약 25%의 향상된 성능을 보였으며, 절대 오류(|Hand label position-Auto label position |)는 약 39%가 향상되었다. 이는 MLP를 이용한 후처리기로 자동 분절 오류의 범위를 줄 일 수 있고, 대량의 합성용 운율 데이터 베이스 구축 및 합성 단위의 자동생성에 이용될 수 있음을 보이는 것이다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2006.05a
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pp.501-504
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2006
인터넷 및 휴대폰들이 일반화되고 음성처리 기술이 실용화 단계로 발전함에 따라 음성 응용분야가 새로운 이슈로 떠오르고 있다. 음성처리 기술은 사람의 말을 알아들을 수 있는 귀와 사람에게 말을 할 수 있는 입을 마련해주는 새로운 분야다. 그리고, 음성으로 웹의 컨텐츠를 개발하기 위한 표준 언어인 VoiceXML, SALT가 빠르게 보급되고 있다. 음성인식과 음성합성 기술이 꾸준히 발전하여 음성 포털 서비스나 자동 음성 안내 시스템 등에 음성인식과 음성합성 기술이 채택되는 등 상용화 수준에 이르렀다. 사람에게 가장 편리한 정보 습득 방법은 음성이고 이러한 음성을 적용한 음성 웹 브라우저를 현재 유선 상에서 사용하고 있다. 하지만 아직까지 무선 플랫폼에 적용하여 사용하는 브라우저는 개발되지 않고 있다. 사용자에게 친숙한 무선인터넷 환경을 제공하고자 무선 음성 웹 브라우저를 구현방안을 제시하고자 한다.
In this paper, we designed and developed an Emotional Speech Synthesis Markup Language (SSML) processor. Multi-speaker emotional speech synthesis technology that can express multiple voice colors and emotional expressions have been developed, and we designed Emotional SSML by extending SSML for multiple voice colors and emotional expressions. The Emotional SSML processor has a graphic user interface and consists of following four components. First, a multi-speaker emotional text editor that can easily mark specific voice colors and emotions on desired positions. Second, an Emotional SSML document generator that creates an Emotional SSML document automatically from the result of the multi-speaker emotional text editor. Third, an Emotional SSML parser that parses the Emotional SSML document. Last, a sequencer to control a multi-speaker and emotional Text-to-Speech (TTS) engine based on the result of the Emotional SSML parser. Based on SSML which is a programming language and platform independent open standard, the Emotional SSML processor can easily integrate with various speech synthesis engines and facilitates the development of multi-speaker emotional text-to-speech applications.
Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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2006.06a
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pp.73-76
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2006
유비쿼터스 컴퓨팅에서 중요한 기술 중 하나로 평가되는 음성인식 및 합성기술은 인간과 컴퓨터의 상호 작용에 있어 가장 편리하고 보편적인 방법이다. 음성인식 및 합성기술을 이용한 인간과 컴퓨터 상호작용 기반의 애플리케이션의 개발을 위해 음성 확장성 생성 언어(VoiceXML)을 이용하면 음성 인식 및 합성에 관한 전문 지식이 없어도 애플리케이션 제작을 쉽게 할 수 있다는 장점이 있어서 음성인식 및 합성기술의 인프라 구축과 저변 확대를 목적으로 일부 국내 업체들은 VoiceXML을 이용한 음성 애플리케이션을 제작하고 실험할 수 있도록 VoiceXML 실험 환경을 제공한다. 본 논문에서는 기존에 공개된 실험 환경을 소개하고, 다양한 실험 환경 제공을 위해 기존에 있던 Linux기반의 실험 환경과는 다른 Windows NT기반의 IIS(Internet Information Service)를 이용한 VoiceXML실험 환경을 제안하고 구현하였다. 그 결과 ASP(Active Server Page)와 ADO(ActiveX Data Object)를 이용한 VoiceXML음성 애플리케이션 실험이 가능한 환경을 구축하였고, 사용자 평가 결과 제안한 방법이 유효하다는 것을 확인하였다.
Because of their human-like synthesized speech quality, recently Corpus-Based Text-To-Speech(CB-TTS) have been actively studied worldwide. However, due to their large size speech database (DB), their application is very restricted. In this paper we propose and evaluate three DB reduction algorithms to which are designed to solve the above drawback. The first method is based on a K-means clustering approach, which selects k-representatives among multiple instances. The second method is keeping only those unit instances that are selected during synthesis, using a domain-restricted text as input to the synthesizer. The third method is a kind of hybrid approach of the above two methods and is using a large text as input in the system. After synthesizing the given sentences, the used unit instances and their occurrence information is extracted. As next step a modified K-means clustering is applied, which takes into account also the occurrence information of the selected unit instances, Finally we compare three pruning methods by evaluating the synthesized speech quality for the similar DB reduction rate, Based on perceptual listening tests, we concluded that the last method shows the best performance among three algorithms. More than this, the results show that the last method is able to reduce DB size without speech quality looses.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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1995.06a
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pp.265-271
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1995
한국전자통신연구소의 음성 데이터베이스 구축 현황을 기술한다. 현재 한국전자통신연구소에서는 음성인식 연구를 위해 단어음성, 정형 문장 음성 등의 데이터베이스를 구축, 보유하고 있다. 음성인식용 데이터베이스는 정해진 단어, 분장을 20명 내지 100명이 발성한 것으로, 일부는 음소 단위까지 레이블링이 되어 있다. 또 음성합성 연구를 위해 합성단위 및 운율데이타베이스를 가지고 있는데 이는 한 명 혹은 남녀 각각 3명이 발성한 것으로, 일부는 피치 등이 수록되어 있다. 문장 데이터베이스는 언어 정보처리를 위해 교재, 문학, 경제, 과학 분야의 문장을 총 480만 어절 가지고 있으며, 이 중 일부에 품사 정보를 추가하였다. 한국전자통신연구소는 국내 음성 연구의 발전에 기여하고자 음성 연구의 기반 자료가 되는 음성 데이터베이스를 국내 대학 및 산업체에 배포하고 있다 음성 데이터베이스는 음성 연구의 기반이 되는 자료임에도 불구하고 많은 비용과 노력이 들어 일반 대학에서는 쉽게 만들 수 없었다. 이에 ETRI는 한국통신이 출연한 "자동통역 요소기술개발" 과제으 LQNTKSANF인 여러 종류의 음성 데이터베이스와 관련 프로그램을 공급하여 국내 음성 연구의 기반 확립에 기여하고자 한다. 기여하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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