본 논문에서는 HMM기반 음성합성시스템에서 합성음의 음질 개선을 위한 방법으로 스펙트럼 정보에 기반한 여기신호 추출방법을 제안한다. 제안된 방법은 스펙트럼 정보와 여기신호를 함께 통계적 모델로 만든 후에 합성 과정에서 스펙트럼 정보를 기반으로 여기신호를 추출해 냄으로써 스펙트럼 파라메터에 가장 적합한 여기신호를 사용할 수 있다. 제안된 방법으로 합성음의 음질을 MUSHRA 테스트 및 WB-FESQ점수를 통해 확인해 본 결과, 비슷한 조건에서 기존에 사용되는 STRAIGHT 방법을 이용한 합성음보다 좋은 음질을 얻을 수 있었다.
In a speed coding system using excitation source of voiced and unvoiced, it would be involved a distortion of speech quality in case coexist with a voiced and an unvoiced consonants in a frame. So, I propose TSIUVC(Transition Segment Including UnVoiced Consonant) searching, extraction ad approximation-synthesis method in order to uncoexistent with a voiced and unvoiced consonants in a frame. This method based on a zerocrossing rate and pitch detector using FIR-STREAK Digital Filter. As a result, the extraction rates of TSIUVC are 84.8% (plosive), 94.9%(fricative), 92.3%(affricative) in female voice, and 88%(plosive), 94.9%(fricative), 92.3%(affricative) in male voice respectively, Also, I obain a high quality approximation-synthesis waveforms within TSIUVC by using frequency information of 0.547kHz below and 2.813kHz above. This method has the capability of being applied to speech coding of low bit rate, speech analysis and speech synthesis.
유 무성음의 음원을 이용한 음성부호화 시스템에서는 프레임 내에 유성자음과 무성자음이 공존하는 경우 음질의 왜곡을 수반할 수 있다. 따라서 프레임 내에 유성자음과 무성자음이 공존하지 않도록 하기 위해서 무성자음을 탐색 및 검출을 포함하는 천이구간을 제안하였다. 본 연구는 최소 자승법과 주파수 대역 분할법을 사용함으로써 TS 근사합성의 새로운 방식을 제시하였다 결과적으로 이 방식은 0.547kHz이하와 2.813kHz 이상에서의 주파수 정보를 이용함으로써 TS내에서 고품질의 근사합성 파형을 얻을 수 있었다. 중요한 것은 최대 오류신호는 TS내에 저 왜곡 근사 합성파형이 생길 수 있다는 것이다. 이 방식은 유성음/묵음/TS의 새로운 음성부호화, 음성해석 및 음성합성에 적용할 수 있으리라 생각한다.
유 무성음의 음원을 이용한 음성부호화 시스템에서는 프레임 내에 유성자음과 무성자음이 공존하는 경우에 음질왜곡을 일으킬 수 있다. 따라서 프레임 내에 유성자음과 무성자음이 공존하지 않도록 하기 방법으로써 무성자음을 탐색하고 검출을 포함하는 천이 구간을 제안하였다. 본 연구는 최소 자승법과 주파수 대 역 분할법을 사용함으로써 TS 근사합성의 새로운 방식을 제시하였으며 결과적으로 이는 0.547KHz이하와 2.813kHz 이상에서의 주파수 정보를 이용함으로써 TS내에서 고품질의 근사합성 파형을 얻을 수 있었다. 보다 중요한 것은 최대 오류신호는 TS 내에 저 왜곡 근사 합성파형이 생길 수 있다는 것이다. 이 방식은 유성음/묵음/TS의 새로운 음성부호화, 음성해석 및 음성 합성에 적용할 수 있으리라 생각한다.
유성음원과 무성음원을 사용하는 음성부호화 방식에 있어서, 같은 프레임 안에 모음과 무성자음이 있는 경우에 음질저하현상이 나타난다. 본 논문에서는 같은 프레임 안에 유성음과 무정자음이 같이 존재하지 않도록 Zero Crossing Rate과 개별피치 펄스를 사용하여 무성자음을 포함한 천이구간을 추출하는 방법과 주파수대역을 분할하여 TSIUVC를 근사합성하는 방법을 제안한다. 실험결과, 0.547kHz 이하 2.813kHz 이상의 주파수 정보를 사용하여 TSIUVC 음성파형을 양호하게 근사합성 할 수 있었으며, TSIUVC의 추출율은 여자와 남자음성에서 각각 $91\%$와 $96.2\%$를 얻었다. 이 방법은 음성합성, 음성분석, 새로운 Voiced/Silence/TSIUVC의 음성부호화 방식에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 연속음성에서 무성자음을 포함한 천이구간을 탐색, 추출하고 주파수대역에서 근사합성하는 새로운 멀티펄스 음성부호화 방식 (FBD-MPC)를 제안하였다. 실험결과, 여자 음성의 경우 TSIUVC 추출율은 84.8%(파열음), 94.9%(마찰음), 92.3%(파찰음), 남자 음성의 경우는 88%(파열음), 94.9%(마찰음), 92.3%(파찰음)의 결과를 얻었다. 아울러, 0.547kHz 이하 2.813kHz 이상의 주파수 정보를 사용하여 TSIUVC 음성파형을 양호하게 근사합성할 수 있었으며, 유성음/무성음 선택정보를 이용한 MPC와 유성음/무음/TSIUVC를 이용한 FBO-MPC를 평가한 결과, FBO-MPC의 음질이 MPC의 음질에 비하여 개선되었음을 알 수 있었다.
In this work, six voiced/unvoiced speech classifiers based on the autocorrelation function (ACF), average magnitude difference function (AMDF), cepstrum, weighted ACF (WACF), zero crossing rate and energy of the signal (ZCR-E), and neural networks (NNs) have been simulated and implemented in real time using the TMS320C6713 DSP starter kit. These speech classifiers have been integrated into a linear-predictive-coding-based speech analysis-synthesis system and their performance has been compared in terms of the percentage of the voiced/unvoiced classification accuracy, speech quality, and computation time. The results of the percentage of the voiced/unvoiced classification accuracy and speech quality show that the NN-based speech classifier performs better than the ACF-, AMDF-, cepstrum-, WACF- and ZCR-E-based speech classifiers for both clean and noisy environments. The computation time results show that the AMDF-based speech classifier is computationally simple, and thus its computation time is less than that of other speech classifiers, while that of the NN-based speech classifier is greater compared with other classifiers.
Speech unit concatenation with a large database is presently the most popular method for speech synthesis. In this approach, the mismatches at the unit boundaries are unavoidable and become one of the reasons for quality degradation. This paper proposes an algorithm to reduce undesired discontinuities between the subsequent units. Optimal matching points are calculated in two steps. Firstly, the fullback-Leibler distance measurement is utilized for the spectral matching, then the unit sliding and the overlap windowing are used for the waveform matching. The proposed algorithm is implemented for the corpus-based unit concatenating Korean text-to-speech system that has an automatically labeled database. Experimental results show that our algorithm is fairly better than the raw concatenation or the overlap smoothing method.
This paper investigates the timing of Korean spoken in a news-reading speech style in order to improve the naturalness of durations used in Korean speech synthesis. Each segment in a corpus of 671 read sentences was annotated with 69 segmental and prosodic features so that the measured duration could be correlated with the context in which it occurred. A CART model based on the features showed a correlation coefficient of 0.79 with an RMSE (root mean squared prediction error) of 23 ms between actual and predicted durations in reserved test data. These results are comparable with recent published results in Korean and similar to results found in other languages. An analysis of the classification tree shows that phrasal structure has the greatest effect on the segment duration, followed by syllable structure and the manner features of surrounding segments. The place features of surrounding segments only have small effects. The model has application in Korean speech synthesis systems.
Nowadays an HMM-based text-to-speech system (HTS) has been very widely studied because it needs less memory and low computation complexity and is suitable for embedded systems in comparison with a corpus-based unit concatenation text-to-speech one. It also has the advantage that voice characteristics and the speaking rate of the synthetic speech can be converted easily by modifying HMM parameters appropriately. We implemented an HMM-based Korean text-to-speech system using a small size Korean speech DB and proposes a method to increase the naturalness of the synthetic speech by controlling duration model parameters in the HMM-based Korean text-to speech system. We performed a paired comparison test to verify that theses techniques are effective. The test result with the preference scores of 73.8% has shown the improvement of the naturalness of the synthetic speech through controlling the duration model parameters.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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