• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅳ
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• pp.2431-2434
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• 2003

In this research, our goal is to realize Korean Distribute TTS system with server/client function in wireless network. The speech databases and some routines of TTS system is stuck with the server which has strong functions and we made Korean speech databases and accomplished research about DB which is suitable for distributed TTS. We designed a terminal has the minimum setting which operate this TTS and designed proper protocol so we will check action of Distributed TTS.

• 대한음성학회지:말소리
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• 제53호
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• pp.75-92
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• 2005

Prosody Generation Based on C-ToBI Representation for Text-to-SpeechSeungwon Kim, Yu Zheng, Gary Geunbae Lee, Byeongchang KimProsody modeling is critical in developing text-to-speech (TTS) systems where speech synthesis is used to automatically generate natural speech. In this paper, we present a prosody generation architecture based on Chinese Tone and Break Index (C-ToBI) representation. ToBI is a multi-tier representation system based on linguistic knowledge to transcribe events in an utterance. The TTS system which adopts ToBI as an intermediate representation is known to exhibit higher flexibility, modularity and domain/task portability compared with the direct prosody generation TTS systems. However, the cost of corpus preparation is very expensive for practical-level performance because the ToBI labeled corpus has been manually constructed by many prosody experts and normally requires a large amount of data for accurate statistical prosody modeling. This paper proposes a new method which transcribes the C-ToBI labels automatically in Chinese speech. We model Chinese prosody generation as a classification problem and apply conditional Maximum Entropy (ME) classification to this problem. We empirically verify the usefulness of various natural language and phonology features to make well-integrated features for ME framework.

• 문화기술의 융합
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• 제7권1호
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• pp.640-645
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• 2021

딥러닝 기반 종단간 TTS 시스템은 텍스트에서 스펙트로그램을 생성하는 Text2Mel 과정과 스펙트로그램에서 음성신호를 합성하는 보코더 등 두 가지 과정으로 구성되어 있다. 최근 TTS 시스템에 딥러닝 기술을 적용함에 따라 합성음의 명료도와 자연성이 사람의 발성과 유사할 정도로 향상되고 있다. 그러나 기존의 방식과 비교하여 음성을 합성하는 추론 속도가 매우 느리다는 단점을 갖고 있다. 최근 제안되고 있는 비-자기회귀 방식은 이전에 생성된 샘플에 의존하지 않고 병렬로 음성 샘플을 생성할 수 있어 음성 합성 처리 속도를 개선할 수 있다. 본 논문에서는 비-자기회귀 방식을 적용한 Text2Mel 기술인 FastSpeech, FastSpeech 2, FastPitch와, 보코더 기술인 Parallel WaveGAN, Multi-band MelGAN, WaveGlow를 소개하고, 이를 구현하여 실시간 처리 여부를 검증한다. 실험 결과 구한 RTF로 부터 제시된 방식 모두 실시간 처리가 충분히 가능함을 알 수 있다. 그리고 WaveGlow를 제외하고 학습 모델 크기가 수십에서 수백 MB 정도로, 메모리가 제한되어 있는 임베디드 환경에 적용 가능함을 알 수 있다.

• 말소리와 음성과학
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• 제13권4호
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• pp.47-53
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• 2021

Autoregressive한 TTS 모델은 불안정성과 속도 저하라는 본질적인 문제를 안고 있다. 모델이 time step t의 데이터를 잘못 예측했을 때, 그 뒤의 데이터도 모두 잘못 예측하는 것이 불안정성 문제이다. 음성 출력 속도 저하 문제는 모델이 time step t의 데이터를 예측하려면 time step 1부터 t-1까지의 예측이 선행해야 한다는 조건에서 발생한다. 본 연구는 autoregression이 야기하는 문제의 대안으로 end-to-end non-autoregressive 가속 TTS 모델을 제안한다. 본 연구의 모델은 Tacotron 2 - WaveNet 모델과 근사한 MOS, 더 높은 안정성 및 출력 속도를 보였다. 본 연구는 제안한 모델을 토대로 non-autoregressive한 TTS 모델 개선에 시사점을 제공하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
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• pp.619-620
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• 2019

기존의 TTS (Text to Speech) 기술이 가지고 있는 음질의 한계를 GAN - Super Resolution 기술을 이용하여 개선시킨다.

• 음성과학
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• 제10권4호
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• pp.167-177
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• 2003

This paper presents a method of building an exceptional pronunciation dictionary for Korean automatic pronunciation generator. An automatic pronunciation generator is an essential element of speech recognition system and a TTS (Text-To-Speech) system. It is composed of a part of regular rules and an exceptional pronunciation dictionary. The exceptional pronunciation dictionary is created by extracting the words which have exceptional pronunciations from text corpus based on the characteristics of the words of exceptional pronunciation through phonological research and text analysis. Thus, the method contributes to improve performance of Korean automatic pronunciation generator as well as the performance of speech recognition system and TTS system.

• 대한음성학회지:말소리
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• 제48호
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• pp.57-67
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• 2003

This paper presents a systematic description of exceptional pronunciations for automatic Korean pronunciation generation. An automatic pronunciation generator in Korean is an essential part of a Korean speech recognition system and a TTS (Text-To-Speech) system. It is composed of a set of regular rules and an exceptional pronunciation dictionary. The exceptional pronunciation dictionary is created by extracting the words that have exceptional pronunciations, based on the characteristics of the words of exceptional pronunciation through phonological research and the systematic analysis of the entries of Korean dictionaries. Thus, the method contributes to improve performance of automatic pronunciation generator in Korean as well as the performance of speech recognition system and TTS system in Korean.

• 말소리와 음성과학
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• 제11권2호
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• pp.57-64
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• 2019

본 논문에서는 음성 합성을 위한 오픈소스 시스템인 Merlin 툴킷을 이용하여 한국어 TTS 시스템을 구성한다. TTS 시스템에서 HMM 기반의 통계적 음성 합성 방식이 널리 사용되고 있는데, 이 방식에서 문맥 요인을 포함시키는 음향 모델링 구성의 한계로 합성 음성의 품질이 저하된다고 알려져 있다. 본 논문에서는 여러 분야에서 우수한 성능을 보여 주는 심층 신경망 기법을 적용하는 음향 모델링 아키텍처를 제안한다. 이 구조에는 전연결 심층 피드포워드 신경망, 순환 신경망, 게이트 순환 신경망, 단방향 장단기 기억 신경망, 양방향 장단기 기억 신경망 등이 포함되어 있다. 실험 결과, 문맥을 고려하는 시퀀스 모델을 아키텍처에 포함하는 것이 성능 개선에 유리하다는 것을 알 수 있고, 장단기 기억 신경망을 적용한 아키텍처가 가장 좋은 성능을 보여주었다. 그리고 음향 특징 파라미터에 델타와 델타-델타 성분을 포함하는 것이 성능 개선에 유리하다는 결과가 도출되었다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제12권4호
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• pp.148-155
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• 2020

This study investigated learners' perceptions of using self-generated listening materials based on Text to Speech. After taking an online training session to learn how to make listening materials for extensive listening practice outside the classroom, the learners were engaged in practice with self-generated listening materials for 10 weeks in a self-directed way. The results show that a majority of the learners found the TTS-based listening materials helpful to reduce anxiety toward listening and enhance self-confidence and motivation, with a positive effect on improving their listening ability. The learners' general satisfaction can be attributed to some beneficial features of TTS-based listening material, including freedom to choose what they want to learn, convenient accessibility to the material, availability of various native speakers' voices, and novelty of digital tools. This suggests that TTS-based digital listening materials can be a useful educational tool to support learners' self-directed listening practice outside the classroom in EFL settings.

• 한국음향학회지
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• 제22권8호
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• pp.703-710
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• 2003

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.