코퍼스 기반 음성합성방식은 그 합성음의 자연성이 매우 우수하여 널리 사용되고 있으나 대용량의 데이터베이스 (DB)를 사용하기 때문에 그 적용분야가 매우 제한적이다. 본 연구에서는 이러한 코퍼스 기반 음성합성기의 대용량 DB 문제를 해결하기 위한 방안으로서 DB 축소 방법 대한 알고리듬을 제안하고 평가하였다. 본 논문에서는 DB 축소 알고리듬으로서 세 가지 방법을 제안하였는데, 첫 번째는 Modified K-means 군집화를 이용한 DB 축소 알고리듬이고 다음은 적절한 문장 셋을 정의하고 이 문장 셋을 합성할 때 사용된 단위들을 이용하는 방법이다. 마지막으로는 대용량 문장 셋을 정의하고 해당 문장을 음성합성하고, 음편들의 사용 빈도수를 고려하여 군집화를 하는 것이다. 세 가지 방법을 이용하여 합성 DB를 유사한 크기로 축소하였을 때, 대용량 문장 셋과 빈도를 고려한 세 번째 방법이 가장 우수한 음질을 보였다. 또한 마지막 방법은 합성음의 음질은 저하시키지 않으면서 합성 DB만을 감소시키는 성능을 보여, 제안된 방법의 타당함을 입증할 수 있었다.
RocksDB는 Facebook에서 LevelDB를 기반으로 개발한 임베디드 key-value 스토리지 엔진이다. Log structured tree(LSM-tree)를 기본구조로 사용하는 RocksDB는 데이터를 레벨단위로 저장한다. 지속적인 데이터 입력으로 인하여 레벨의 크기를 초과하게 되면 하위 레벨의 SST 파일과 병합을 통해 하위레벨로 내려 보낸다. 이 과정에서 디바이스의 부가적인 쓰기가 발생한다. 본 논문에서는 RocksDB의 디스크영역에 있는 SST 파일의 크기가 디바이스의 쓰기 증폭에 미치는 영향을 분석하였다. SST 파일크기변화에 따른 디바이스의 쓰기 증폭과 성능변화를 측정하고 비교하였다. 실험결과를 통해 SST의 크기가 작을수록 쓰기 증폭이 줄었지만 디바이스의 쓰기와 읽기 성능이 감소하는 것을 확인하였다. 결과적으로 쓰기 증폭을 줄이고 성능을 최대화 하기 위해서는 이 둘의 트레이드오프를 파악하고 분석하여 시스템에 맞는 최적의 SST 파일 크기를 찾아야한다.
This paper proposes a method for constructing the virtual characters adopting the personal body types for the clothing coordination. At first, the method produces the 38 kinds of the Korean 3D body models considering sex, ages and body types, and constructs model DB. We select a model similar to the personal body size from DB and deform the selected model according to body size. The method deforms the model linearly for height 12 items, width 6 items, depth 5 items and round 13 items, and constructs the personal character fitted to the personal body size. The preprocess for model deformation consists of grouping for body part and establishing the feature points. Linear deformation for each group leads us to easy construction of the virtual personal characters. This method has two advantages as follows: 1. Large reduction of man power, cost and time for DB construction of the body 3D models, since the preprocess permits us to effectively use the various body models whose geometrical structures are different, 2 Suitability to Web-based clothing coordination, since the body deformation method is simple and its speed is very high.
대용량 음성 DB를 사용하는 음편접합 TTS는 부가적인 신호처리 기술을 거의 사용하지 않고, 문맥을 반영하는 여러 합성유닛들을 결합해 합성음을 생성하기 때문에 높은 자연성을 가진다는 장점이 있다. 그러나 자연성, 개인성, 어조, 감정구현 등에서 활용성을 높이기 위해서는 음성DB의 크기가 비례적으로 증가하게 되므로 음운환경과 음향적 특성이 유사한 다수의 음편들을 제거하여 음성DB의 크기를 감축하기 위한 연구가 필수적이다 본 논문에서는DB감축을 위해 결정 트리 기반의 새로운 음소 군집화 방법을 이용하여 한국어 TTS용 합성단위음편 데이터베이스 구축 방법을 제안한다. 그리고 클러스터링방법에 대한 성능 평가를 위해서 언어 처리기, 운율 처리기, 음편 선택기, 합성음 생성기, 합성단위 음편데이터베이스, 음성신호 출력기로 구성되는 한국어 TTS 기본 시스템을 이용하여 합성음을 생성하였고 트리 클러스터링 방법 CM1, CM2와 전체 DB (Full DB)와 감축된 DB(Reduced DB)의 4가지 조합별로 제작된 음편 데이터베이스를 이용하여 각 조합에 대한 MOS 테스트를 수행하였다. 실험결과 제안된 방법을 사용할 경우 전체 음성DB의 크기를 23%로 줄일 수 있었고, 청취실험 결과 높은 MOS를 보이므로 향후 소용량 DB TTS에 적용 가능성을 보였다.
음성 데이터베이스는 TTS 시스템에서 가장 중요한 요소 중의 하나이다. 특히, 내장형 TTS 시스템에서는 서버형 TTS 시스템에서보다 좀 더 작은 데이터베이스를 필요로 한다. 이러한 이유로, 음성합성 데이터의 압축과 통계적 축소과정의 비중은 내장형 TTS 시스템에서 아주 중요한 항목이라고 말할 수 있다. 그러나 이러한 압축과 통계적 축소과정은 합성음질의 저하를 유발시킨다. 본 논문에서는 고품질 내장형 TTS 시스템에서의 데이터 구축방법을 제안하며, MOS 테스트를 통한 합성음질을 검증한다.
In this paper, we focused on the real time implementation of a speech recognition system with medium size of vocabulary considering its application to a mobile phone. First, we developed the PC based variable vocabulary word recognizer having the size of program memory and total acoustic models as small as possible. To reduce the memory size of acoustic models, linear discriminant analysis and phonetic tied mixture were applied in the feature selection process and training HMMs, respectively. In addition, state based Gaussian selection method with the real time cepstral normalization was used for reduction of computational load and robust recognition. Then, we verified the real-time operation of the implemented recognition system on the TMS320C6201 EVM board. The implemented recognition system uses memory size of about 610 kbytes including both program memory and data memory. The recognition rate was 95.86% for ETRI 445DB, and 96.4%, 97.92%, 87.04% for three kinds of name databases collected through the mobile phones.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제33권7호
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pp.1012-1016
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2009
This paper describes the control and monitoring system for OWEC (Overtopping Wave Energy Converter) which shows the characteristic of power stabilization in overtopping wave energy converter system. Overtopping waves generates different water pressure and the turbine is rotated by this pressure. As a result, overtopping wave energy converter is able to convert wave energy into electricity. Small size of overtopping wave energy converter is developed to simulate the control monitoring system which is able to control power generation and also monitor the system condition. The result shows the reduction of fluctuation from the overtopping wave energy system by the developed control monitoring system. In addition, the DB(Data Base) of test results are contributed to the research and development for OWEC.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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