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 음성의 스펙트럼 형태는 유지하면서 음성을 기계적인 음성으로 변환시키기는 실시간 음성 변환 방법을 제안하였다. 이러한 목적을 위하여 LPC 분석 및 합성 방법을 사용하여 변환된 음성의 스펙트럼은 유지하였고 합성된 음성의 피치는 자유롭게 변경되도록 하였다. 제안된 방법에서는 변환된 음성이 보다 자연스럽게 들리게 하기 위하여 여기 신호 발생기에 이득 정합 방법을 적용하였다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여 음성 변환 실험을 수행하였다. 실험 결과에서 원 음성 신호는 원 화자의 신원을 알기가 어려운 기계적인 음성 신호로 바뀌는 것을 알 수 있었고 피치의 심한 변화에도 변환된 음성의 의미는 정확히 전달될 수 있었다. 제안된 시스템은 시스템의 실시간으로 구현될 수 있는지 확인하기 위하여 TI TMS320C6711DSK 보드를 사용하여 구현되었다.
본 논문에서는 음성 신호의 시간축 변화에 널리 사용되고 있는 SOLA(Synchronized Over-Lap and ADD)기법을 사용하여 더빙된 신호를 본래의 음성 신호와 시간적으로 일치시키는 기법을 제안하였다. 방송 녹음의 경우, 큰 레벨의 배경 잡음등으로 인하여 스튜디오에서의 재녹음이 필요한 경우가 발생하게 된다. 이러한 재녹음 신호는 원래의 녹음 시간과 비교하여 대략 200msec의 시간차이를 갖게 되며, 이러한 시간차이는 화면과 음성과의 합성시 입모양이 서로 불일치하는 현상을 야기시킨다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 먼저 에너지궤적을 통해 원녹음 신호와 더빙 신호간의 어절 시작점을 서로 일치시키고, 어절내의 음소 위치를 동기화시키기 위하여 LPC 켑스트럼 분석과 DTW(Dynamic Time Warping)을 적용하였다. 음소가 서로 일치하는 지점은 원래의 녹음 신호와 더빙된 신호간의 LPC켑스트럼 자승 오차가 취소로 되는 지점을 탐색함으로서 결정된다. 음성의 합성시에는 인접 프레임간의 위상 관계가 서로 일치하도록 SOLA 방법을 사용하였다. 컴퓨터를 이용하여 모의 실험을 수행한 결과, 제안된 알고리즘을 통해 시간축 보정된 음성 신호는 음성 파형, 스펙트로그램 및 청취상으로 원래의 녹음 신호와 시간적으로 서로 일치함을 확인할 수 있었다.
본 논문은 음성 및 음악을 위한 새로운 4kbps 다중 모드 하모닉 변환 여기 부호화 방법을 제안한다. 제안된 부호화방법은 음성/음악 분류기에 의해 분류된 신호를 각각 하모닉-잡음 여기모델과 MLT 여기모델로 부호화한다. 하모닉-잡음 여기모델에서는 전이구간과 유/무성음 혼합신호의 모델링오차 개선을 위해 MP(Matching Pursuit)방법과 혼합된 잡음스펙트럴을 표현하기 위한 캡스트럽 LPC 잡음 모델, 빠른 정현파 합성법을 제안한다. 음악에서는 비트할당 효율을 높이기위한 LP 적응 피크 분석을 적용한 MLT(Modulated Lapped Transform) 부호화 방법을 제안한다. 제안된 방법을 적용한 4kbps 음성부호화 방법은 전이구간에서의 향상된 모델링 구조를 보여주었으며, 주관적음질 평가 8kbps QCELP 보다 MOS 0.2 정도 향상된 결과를 얻었다.
대역폭 확장 (Bandwidth Extension)은 300-3400 Hz 대역의 협대역 음성 신호를 50-7000 Hz 대역의 광대역 음성신호로 확장하여 협대역 음성신호의 음질과 명료도를 높이는 기술이다. 본 논문에서는 협대역 음성 정보만을 이용해서 광대역 음성신호를 추정하는 인공 대역폭 확장 기술을 설계하여, ITU-T 협대역 표준 음성 코덱인 AMR (adaptive multi-rate) 복호화기에 내장시킴 (embedded)으로써, 대역폭 확장 모듈에서의 LPC 분석 및 LSP 해석과 관련된 계산량을 감소시켰고, 알고리즘 지연도 줄였다. 그리고 SDS (single distance search) 고속 탐색 방식을 대역폭 확장 시스템의 코드북 매핑에 적용하여, 최종적으로 저 전력 대역 확장 AMR 복호화기를 설계하였다. 제안된 대역폭 확장 방법은 AMR 복호화기 후단에 독립적으로 설치되는 기존 DTE (decode then extend)방식에 비해 28 % 정도의 계산량을 줄이고 알고리즘 지연도 20 msec 줄였다. 또한 제안방식은 피치정보를 이용한 classified 코드북 매핑 방식을 사용하여 스펙트럼 포락선을 확장하였고, 코드 벡터 탐색 시 가중치를 적용하여 광대역 합성 음성의 성능을 향상시켰다.
음성인식, 합성 및 분석과 같은 음성신호처리 분야에 있어서 기본주파수 즉, 피치를 정확히 검출하는 것은 중요하다. 그러나 포만트의 영향과 천이진폭의 영향 때문에 음성신호로부터 정확한 피치검출은 매우 어렵다. 따라서 본 논문에서는 음소의 천이나 변동의 영향이 적은 주파수 영역에서 스펙트럼을 평탄화함으로써 포만트의 영향을 제거한 후 피치를 검출한다. 본 논문에서는 새로운 스펙트럼 평탄화 기법을 제안하고 기존의 방법인 LPC법, 켐스트럼법과 비교하여 어느 정도의 우수성을 보이는지 평가하였다. 또한 각각의 방법을 적용하여 기본주파수 (피치)를 검출한 결과는 제안한 방법이 우수함을 보여주고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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