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.
딥러닝 기반 1인 화자 TTS 시스템의 모델을 학습하기 위해서 수십 시간 분량의 음성 DB와 많은 학습 시간이 요구된다. 이것은 다화자 또는 개인화 TTS 모델을 학습시키기 위해서는 시간과 비용 측면에서 비효율적 방법이다. 음색 복제 방법은 새로운 화자의 TTS 모델을 생성하기 위하여 화자 인코더 모델을 이용하는 방식이다. 학습된 화자 인코더 모델을 통해 학습에 사용되지 않은 새로운 화자의 적은 음성 파일로부터 이 화자의 음색을 대표하는 화자 임베딩 벡터를 만든다. 본 논문에서는 음색 복제 방식을 적용한 다화자 TTS 시스템을 제안한다. 제안한 TTS 시스템은 화자 인코더, synthesizer와 보코더로 구성되어 있는데, 화자 인코더는 화자인식 분야에서 사용하는 d-vector 기법을 적용한다. 학습된 화자 인코더에서 도출한 d-vector를 synthesizer에 입력으로 추가하여 새로운 화자의 음색을 표현한다. MOS와 음색 유사도 청취 방법으로 도출한 실험 결과로부터 제안한 TTS 시스템의 성능이 우수함을 알 수 있다.
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.
The adequate compression algorithm is essential to achieve high quality embedded TTS system. in this paper, we Propose waveform interpolation coder for TTS corpus compression after many speech coder investigation. Unlike speech coders in communication system, compression rate and anality are more important factors in TTS DB compression than other performance criteria. Thus we select waveform interpolation algorithm because it provides good speech quality under high compression rate at the cost of complexity. The implemented coder has bit rate 6kbps with quality degradation 0.47. The performance indicates that the waveform interpolation is adequate for TTS DB compression with some further study.
한국정보디스플레이학회 2007년도 7th International Meeting on Information Display 제7권1호
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pp.655-658
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2007
Characteristics of Al cathode films deposited by using specially designed twin target sputter (TTS) system were investigated. It was found that Al cathode films prepared by TTS were amorphous structure with nanocrystallines due to low substrate temperature and OLEDs fabricated using TTS system have low leakage current density at reverse bias because of effective confinement of energetic particles during sputtering process.
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.
기존의 TTS 시스템은 텍스트 전처리, 구문 분석, 발음표기 변환, 경계 분석, 운율 조절, 음향 모델에 의한 음향 특징 생성, 합성음 생성 등 여러 모듈로 구성되어 있다. 그러나 딥러닝 기반 TTS 시스템은 텍스트에서 스펙트로그램을 생성하는 Text2Mel 과정과 스펙트로그램에서 음성신호을 합성하는 보코더로 구성된다. 본 논문에서는 최적의 한국어 TTS 시스템 구성을 위해 Tex2Mel 과정에는 Tacotron2를 적용하고, 보코더로는 WaveNet, WaveRNN, WaveGlow를 소개하고 이를 구현하여 성능을 비교 검증한다. 실험 결과, WaveNet은 MOS가 가장 높으며 학습 모델 크기가 수백 MB이고 합성시간이 실시간의 50배 정도라는 결과가 나왔다. WaveRNN은 WaveNet과 유사한 MOS 성능을 보여주며 모델 크기가 수십 MB 단위이고 실시간 처리는 어렵다는 결과가 도출됐다. WaveGlow는 실시간 처리가 가능한 방법이며 모델 크기가 수 GB이고 MOS가 세 방식 중에서 가장 떨어진다는 결과를 보여주었다. 본 논문에서는 이러한 연구 결과로부터 TTS 시스템을 적용하는 분야의 하드웨어 환경에 맞춰 적합한 방식을 선정할 수 있는 참고 기준을 제시한다.
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.
Recently, there has been considerable progress in the natural language processing and digital signal processing components and this progress has led to the improved synthetic speech qualify of many commercial TTS systems. But there still remain many obstacles to overcome for the practical application of TTS. To resolve the problems, the cooperative research among the related areas is highly required and a common Korean TTS platform is essential to promote these activities. This platform offers a general framework for building Korean speech synthesis systems and a full C/C++ source for modules supports to implement and test his own algorithm. In this paper we described the aspect of a Korean TTS platform to be developed and a developing plan.
Twin target sputtering (TTS) system with a configuration of vertically parallel facing Al targets and a substrate holder perpendicular to the Al target plane has been designed to realize a direct Al cathode sputtering on organic light emitting diodes (OLEDs). The TTS system has a linear twin target gun with ladder type magnet array for effective and uniform confinement of high density plasma. It is shown that OLEDs with Al cathode deposited by the TTS show a relatvely lower leakage current density $({\sim}1{\times}10^{-5}mA/cm^2)$ at reverse bias of -6V, compared to that ($1{\times}10^{-2}{\sim}10^{-3}$$mA/cm^2$ at -6V) of OLEDs with Al cathodes grown by conventional DC magnetron sputtering. In addition, it was found that Al cathode films prepared by TTS were amorphous structure with nanocrystallines due to low substrate temperature. This demonstrates that there is no plasma damage caused by the bombardment of energetic particles. This indicates that the TTS system with ladder type magnet array could be useful plasma damage free deposition technique for direct Al cathode sputtering on OLEDs or flexible OLEDs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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