음성 DB는 음성학, 음성인식, 음성합성 등을 연구할 때 가장 기본적으로 필요한 요소이다. 음성 DB의 양과 질이 개발하고자하는 시스템의 성능을 좌우한다고 할 정도로 음성 DB의 중요성 및 역할은 막중하다. 최근 음성포탈을 비롯한 다양한 전화 서비스 기술의 발달로 인하여 전화 음성 DB 수집의 필요성이 시급한 상황이다. 기존 CTI 분야의 IVR 애플리케이션 전화음성 DB 수집 시스템은 C/C++언어나 전용 개발 도구를 사용하여 이루어져 왔으며, 이로 인하여 각 응용서비스간 자원의 재활용이 어려운 실정이며 많은 인력과 시간을 필요하다는 문제점을 가지고 있다. 그러나, VoiceXML의 전화 음성 DB 수집시스템은 XML에 내포된 태그형식을 갖는 언어로써 쉽고, 간단한 문법체계를 가지고 있어 조금만 노력을 기울이면 손쉽게 작성할 수 있어 인력과 시간을 절약할 수 있는 장점을 가지고 있다. 또한 단지 웹서버에 연결된 DB의 내용만을 변경함으로써 다양한 전화 음성 DB를 수집할 수 있는 장점을 가지고 있다. 본 논문에서는 음성인식이나 음성합성 등 음성정보처리기술의 개발에 가장 중요한 요소인 음성 DB를 Voiceful을 사용하여 전화 음성 DB를 수집하는 시스템을 소개한다.
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.
The purpose of this paper is to design Speech Database for Korean pronunciation education. For this purpose, I investigated types of speech errors of Korean-learners, made texts for recording, which involves all types of speech errors, and showed how to gather speech data and how to tag their informations. It's natural that speech data should include Korean-learners' speech and Korean people's speech, because Speech DB that I try to develop is for teaching Korean pronunciation to foreigners. So this DB should have informations about speakers and phonetic informations, which are about phonetic value of segments and intonation of sentences. The intonation of sentence varies with the type of sentence, the structure of prosodic units, the length of a prosodic unit and so on. For this reason, Speech DB must involve tags about these informations.
The purpose of this paper is to report the whole process of developing Korean Standard Speech Database (KSS DB). This project is supported by SPO (Supreme Prosecutors' Office) research grant for three years from 2014 to 2016. KSS DB is designed to provide speech data for acoustic-phonetic and phonological studies and speaker recognition system. For the samples to represent the spoken Korean, sociolinguistic factors, such as region (9 regional dialects), age (5 age groups over 20) and gender (male and female) were considered. The goal of the project is to collect over 3,000 male and female speakers of nine regional dialects and five age groups employing direct and indirect methods. Speech samples of 3,191 speakers (2,829 speakers and 362 speakers using direct and indirect methods, respectively) are collected and databased. KSS DB designs to collect read and spontaneous speech samples from each speaker carrying out 5 speech tasks: three (pseudo-)spontaneous speech tasks (producing prolonged simple vowels, 28 blanked sentences and spontaneous talk) and two read speech tasks (reading 55 phonetically and phonologically rich sentences and reading three short passages). KSS DB includes a 16-bit, 44.1kHz speech waveform file and a orthographic file for each speech task.
본 논문은 ETRI 음성정보연구센터에서 추진하고 있는 공통음성 DB 구축에 관하여 기술한다. 총 3 년(2001 11-2004. 10) 동안 음성인식, 음성합성, 화자인식 등 다양한 용도의 음성 DB 를 수집할 예정이며, 1년차인 2002 년에는 총 14 종의 음성 DB 를 수집할 계획이다. 공통 음성 DB 는 다양한 통신망(마이크, 헤드셋, VoIP, 유무선 전화망), 지역, 성별, 발성환경(사무실, 지하철, 도로 등)을 고려하여 설계하였으며, 발성대상은 숫자, 단어, 문장이고, 발성방법은 자유발화, 대화체, 낭독체 등 다양한 스타일의 음성 DB 로 구성되어 있다. 이에 본 논문에서는 총 14 종에 해당하는 공통음성 DB 의 구축내역과 구축방안 및 DB 구축 일정에 관해 기술하고자 한다.
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.
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.
This paper describes the reduction of DB without degradation of speech quality in Corpus-based Speech synthesizer of the Korean language. In this paper, it is proposed that the frequency of every unit in reduced DB reflect the frequency of units in the Korean language. So, the target population of every unit is set to be proportional to its frequency in Korean large corpus (780k sentences, 45Mega phones). Secondly, the frequent instances during synthesis should be also maintained in reduced DB. To the last, it is proposed that frequency of every instance be reflected in clustering criteria and used as another important criterion for selection of representative instances. The evaluation result with proposed methods reveals better quality than that using conventional methods.
본 논문에서는 ETRI 의 음성정보연구센터에서 추진하고 있는 공통 음성 DB 구축을 위한 발성목록의 설계 방법 및 그 내용에 대해 기술한다. 이 공통 음성 DB는 국내의 학계와 연구기관, 산업체에 배포하여 음성기술개발에 활용될 수 있도록 하려는 목적으로 구축되는 대규모의 DB인 만큼, 다양한 활용 분야를 고려하여 설계되었다. 따라서 내용적으로 중립성을 유지하면서도 효율성과 기능성을 고려하여 설계한 것이 이번 발성목록 설계의 특징이라고 할 수 있다. 이번 발성목록은 크게 음성 인식용 DB 와 낭독체 합성용 DB, 대화체 합성용 DB, 그리고 화자 인식용 DB 분야로 나뉘어진다. 이 논문에서는 각 DB 종류별로 발성 목록의 내용과 작성 방법, 그리고 이들을 작성함에 있어서 고려된 사항 등을 기술한다.
Researches into robust recognition in noise environments, especially in car environments, are being carried out actively in speech community. In this paper we will report on three types of corpora that SiTEC (Speech Information TEchnology & industry promotion Center) has created for research into speech recognition in car noise environments. The first is the recordings of 900 Korean native speakers, distributed according to gender, age, and region, who uttered application words in car environments. The second is the collections of mixed noise in 3 car types by model while setting up various noise patterns which can be obtained with the car engine on or off, at different driving speed, and in different road conditions with windows open or closed. The third is the recordings of simulated speech by HATS (Head and Torso Simulator) in car environments with the internal and external noise factors added. These three types of recordings were all made through synchronized 8 channel microphones that are fixed in a car. The creation and applications of these corpora will be reported on in detail.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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