• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.459-460
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• 2021

본 논문에서는 BEGAN을 활용한 한국인 얼굴 데이터 생성을 위한 최적의 Hyper Parameter를 제안한다. 연구에서는 GAN의 발전된 모델인 BEGAN을 이용한다. 위의 모델을 작성하기 위하여 본 논문에서는 Anaconda 기반의 Jupyter Notebook에서 Python Tensorflow 모델을 작성하여 테스트하고, 만들어진 모델을 FID를 통해 모델의 성능을 비교한다. 본 연구에서는 제안하는 방법들을 통해서 만들어진 모델을 이용해 한국인 얼굴 데이터를 구하고, 생성된 이미지에 대한 정량적인 평가를 진행한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.127-130
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• 2022

본 논문은 생성자 손실함수를 이용한 가창 음성합성 모델링에 대한 연구로서 기존 이미지 생성에 최적화된 딥러닝 알고리즘 중 BEGAN모델을 오디오 생성모델(SVS모델)에 적용시킬 때 발생할 수 있는 여러 요인에 대해 분석하고 최적의 품질을 도출하기 위한 실험을 수행하였다. 특히 BEGAN 기반 모델에서 제안된 L1 loss가 어느 시점에서 감마(𝛾)파라미터의 역할을 상실하게 한다는 점을 개선하고자 알파(𝛼)파라미터를 추가한 후 각 파라미터 값들의 구간별 실험을 통해 최적의 값을 찾아냄으로써 가창합성 생성물의 품질향상에 기여할 수 있음을 확인하였다.