A typical statistical parametric speech synthesis (text-to-speech, TTS) system consists of separate modules, such as a text analysis module, an acoustic modeling module, and a speech synthesis module. This causes two problems: 1) expert knowledge of each module is required, and 2) errors generated in each module accumulate passing through each module. An end-to-end TTS system could avoid such problems by synthesizing voice signals directly from an input string. In this study, we implemented an end-to-end Korean TTS system using Google's Tacotron, which is an end-to-end TTS system based on a sequence-to-sequence model with attention mechanism. We used 4392 utterances spoken by a Korean female speaker, an amount that corresponds to 37% of the dataset Google used for training Tacotron. Our system obtained mean opinion score (MOS) 2.98 and degradation mean opinion score (DMOS) 3.25. We will discuss the factors which affected training of the system. Experiments demonstrate that the post-processing network needs to be designed considering output language and input characters and that according to the amount of training data, the maximum value of n for n-grams modeled by the encoder should be small enough.
본 논문에서는 청각장애인의 의사소통을 위한 안드로이드 애플리케이션 시스템 구현 결과를 보인다. 구글 클라우드 플랫폼(Google Cloud Platform)의 STT(Speech to Text) API를 이용하여 음성 인식을 통해 대화의 내용을 텍스트의 형태로 출력한다. 그리고 TTS(Text to Speech)를 이용한 음성 합성을 통해 텍스트를 음성으로 출력한다. 또한, 포그라운드 서비스(Service)에서 가속도계 센서(Accelerometer Sensor)를 이용하여 스마트폰을 2~3회 흔들었을 때 해당 애플리케이션을 실행할 수 있도록 하여 애플리케이션의 활용성을 높인 시스템을 개발하였다.
Kim, Woo-Lin;Ham, Hye-Won;Yun, Sang-Un;Lee, Won Joo
한국컴퓨터정보학회논문지
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제26권12호
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pp.105-110
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2021
본 논문에서는 STT(Speech-to-Text), TTS(Text-to-Speech) API와 가속도 센서 기반의 청각 장애인의 의사소통을 도와주는 안드로이드 모바일 애플리케이션을 설계하고 구현한다. 이 애플리케이션은 청각 장애인의 대화 상대가 말하는 것을 마이크로 녹음하고 STT API를 이용하여 텍스트로 변환하여 청각 장애인에게 보여주는 기능을 제공한다. 또한, TTS API를 이용하여 청각 장애인이 문자를 입력하면 음성으로 변환하여 대화 상대에게 들려준다. 청각 장애인이 스마트폰을 흔들면 이 애플리케이션이 실행하도록 가속도 센서 기반의 백그라운드 서비스 기능을 제공한다. 본 논문에서 구현한 애플리케이션은 청각 장애인들이 다른 사람과 의사소통을 할 때 영상통화로 수화를 이용하지 않고 쉽게 대화할 수 있는 기능을 제공한다.
본 논문은 Java 기반의 Firebase용 ML Kit로부터 구한 요가 강사의 요가 자세의 랜드마크를 기반으로 사용자가 요가 자세 훈련할 수 있는 애플리케이션 구현을 소개한다. ML Kit를 이용해 사용자의 자세를 분류하고 각 관절에 해당하는 랜드마크를 구한다. 구해진 랜드마크의 관절들이 이루는 각도를 통해 요가 자세에 대한 정확도 측정 기준값을 설정한다. 전문 요가 강사의 요가 자세에 대한 기준 랜드마크와 ML Kit를 통한 사용자의 포즈에 대한 랜드마크 사이의 정확도를 비교한다. 정확도 기준값에 따라서 오동작과 정동작 정보를 TTS(Text-to-Speech)를 통해 사용자에게 제공해준다. Firebase로 효과적인 사용자관리를 하고, 사용자 요가 자세가 정확도 기준값에 부합하는 운동을 했을 경우에 카운터와 타이머를 통해 운동량을 디스플레이하는 시스템을 설명한다.
IT 기술의 발달에 따라 전자기기의 이용량은 증가하였지만, 시각장애인들이나 지체 장애인들이 이용하는 데에 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 Google Cloud API를 활용하여 음성으로 프로그램을 제어할 수 있는 음성 인터페이스를 제안한다. Google Cloud에서 제공하는 STT(Speech To Text)와 TTS(Text To Speech) API를 이용하여 사용자의 음성을 인식하면 텍스트로 변환된 음성이 시스템을 통해 응용 프로그램을 제어할 수 있도록 설계한다. 이 시스템은 장애인들이 전자기기를 사용하는데 많은 편리함을 줄 것으로 예상하며 나아가 장애인들뿐 아니라 비장애인들도 활용 가능할 것으로 기대한다.
국내에서 출시된 안드로이드 기반의 스마트폰은 한국어 TTS 엔진이 내장되어 있지 않고, 구글에서도 공식적인 한국어 TTS 기술 개발을 발표하지 않고 있는 상황이다. 따라서 안드로이드 스마트폰을 사용하는 어플리케이션 개발자 및 사용자들의 불편이 갈수록 심해져 가고 있다. 본 논문은 안드로이드 기반의 스마트폰에서 서비스할 수 있는 TTS시스템의 설계 및 구현에 대해 기술하였다. 신속 명료한 TTS를 위해 안드로이드 NDK를 이용하여 텍스트 전처리와 합성음 생성 라이브러리를 구현하였다. 또한, 자바의 스레드 기법과 스트림을 적용한 AudioTrack 클래스 객체를 사용하여 TTS 응답시간을 최소화 하였다. 구현된 한국어 TTS 서비스를 테스트하기 위해 수신된 문자메시지를 읽어주는 어플리케이션을 설계 및 개발하였다. 평가 결과, 임의의 문장에 대해 자연스러운 합성음을 생성하였으며, 실시간 청취가 가능하였다. 또한, 어플리케이션 개발자들은 구현된 한국어 TTS 서비스를 이용하여 음성을 통한 정보 전달을 손쉽게 적용할 수 있다. 본 논문에서 구현한 한국어 TTS 서비스는 기존 제한적 음성합성 방식의 어플리케이션의 단점을 개선하였으며, 음성을 통한 정보전달 어플리케이션 개발자 및 사용자들에게 사용성과 편의성을 제공할 수 있다.
본 논문은 시각장애인들의 활동 범위를 확대하기 위해서 주변 시설물 검색서비스와 길안내 서비스를 제공하는 시각장애인을 위한 네비게이션 시스템을 설계하고 구현한다. 제안하는 네비게이션 시스템은 시각 장애인을 위한 경로 생성 모듈 및 저장 모듈로 구성된다. 특히, 제안하는 네비게이션 시스템은 시각 장애인을 위한 인터페이스로 TTS(Text-to-Speech) 프로그램을 이용하여 음성을 통한 안내서비스를 위한 음성 모듈과 촉각을 이용하여 점자를 출력하는 점자모듈을 통하여 구현한다. 또한 최신 지도정보를 서비스하기 위해서 구글 맵 API들을 사용한다.
우리 나라의 연간 심정지 환자는 3만명 안팎이며, 점차 그 수가 증가 하고 있다. 이러한 배경으로 심폐소생술 교육과 홍보사업을 전국적으로 확대 시행해왔지만 일반인에 의한 목격자 심폐소생술 시행 비율은 4.4%로 외국의 20%~70% 비율과 비교하면 현저히 낮은 실정이다. 따라서 본 논문에서는 심정지 환자를 발견한 목격자가 CPR을 수행하는 데 영향을 주는 요인을 분석하고 그 결과를 바탕으로, 일반인 목격자의 의한 심폐소생술 시행 비율 증가에 효과적으로 보조할 수 있도록 사용자에게 올바른 심정지 대처요령과 단계별 CPR 가이드라인을 사용자에게 제공하는 어플리케이션 기획·개발 연구를 수행하였다.
In this paper, we implemented the HearCAM platform with Raspberry PI B+ model which is an open source platform. Raspberry PI B+ model consists of dual step-down (buck) power supply with polarity protection circuit and hot-swap protection, Broadcom SoC BCM2835 running at 700MHz, 512MB RAM solered on top of the Broadcom chip, and PI camera serial connector. In this paper, we used the Google speech recognition engine for recognizing the voice characteristics, and implemented the pattern matching with OpenCV software, and extended the functionality of speech ability with SVOX TTS(Text-to-speech) as the matching result talking to the microphone of users. And therefore we implemented the functions of the HearCAM for identifying the voice and pattern characteristics of target image scanning with PI camera with gathering the temperature sensor data under IoT environment. we implemented the speech recognition, pattern matching, and temperature sensor data logging with Wi-Fi wireless communication. And then we directly designed and made the shape of HearCAM with 3D printing technology.
본 논문에서는 스마트폰용 경량화된 영한, 한영 모바일 번역기를 설계 및 구현한다. 번역 엔진은 자연스러운 번역과 높은 번역 품질을 위해 번역 메모리와 규칙기반의 번역 엔진으로 이중화를 한다. 개발된 번역 엔진의 사용자의 사용성 (Usability)을 극대화하기 위해 스마트폰에 내장된 카메라를 통한 문자인식(OCR; Optical Character Recognition) 엔진과 음성 합성 엔진(TTS; Text-to-Speech)을 각각 Front-End와 Back-end에 접목하였다. 실험결과 번역 품질은 BLEU와 NIST 평가치를 기준으로 구글번역기 대비 영한 번역은 72.4%, 한영 번역은 77.7%로 평가되었다. 이러한 평가결과는 본 논문에서 개발한 모바일 자동번역기가 서버 기반의 번역기의 성능에 근접하며 상업적으로 유용함을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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