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학술저널
저자정보
유효근 (한국과학기술원) 김영관 (한국과학기술원) 서영주 (한국과학기술원) 김회린 (한국과학기술원)
저널정보
한국음성학회 말소리와 음성과학 말소리와 음성과학 제9권 제1호
발행연도
2017.3
수록면
41 - 47 (7page)

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The main advantage of the statistical parametric speech synthesis is its flexibility in changing voice characteristics. A personalized text-to-speech(TTS) system can be implemented by combining a speech synthesis system and a voice transformation system, and it is widely used in many application areas. It is known that the fundamental frequency and the spectral envelope of speech signal can be independently modified to convert the voice characteristics. Also it is important to maintain naturalness of the transformed speech. In this paper, a speech synthesis system based on Hidden Markov Model(HMM-based speech synthesis, HTS) using the STRAIGHT vocoder is constructed and voice transformation is conducted by modifying the fundamental frequency and spectral envelope. The fundamental frequency is transformed in a scaling method, and the spectral envelope is transformed through frequency warping method to control the speaker’s vocal tract length. In particular, this study proposes a voice transformation method using the correlation between fundamental frequency and vocal tract length. Subjective evaluations were conducted to assess preference and mean opinion scores(MOS) for naturalness of synthetic speech. Experimental results showed that the proposed voice transformation method achieved higher preference than baseline systems while maintaining the naturalness of the speech quality.

목차

Abstract
1. 서론
2. 기본주파수 및 성도길이 연관성 분석
3. 제안한 목소리변환 방법 및 실험결과
4. 결론
참고문헌

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