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음성 변환은 다양한 음성 처리 응용에 적용될 수 있으며, 음성 인식을 위한 학습 데이터 증강에도 중요한 역할을 할 수 있다. 기존의 방법은 음성 합성을 이용하여 음성 변환을 수행하는 구조를 사용하여 멜 필터뱅크가 중요한 파라미터로 활용된다. 멜 필터뱅크는 뉴럴 네트워크 학습의 편리성 및 빠른 연산 속도를 제공하지만, 자연스러운 음성파형을 생성하기 위해서는 보코더를 필요로 한다. 또한, 이 방법은 음성 인식을 위한 다양한 데이터를 얻는데 효과적이지 않다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문은 원형 스펙트럼을 사용하여 음성 신호 자체의 변환을 시도하였고, 어텐션 메커니즘으로 스펙트럼 성분 사이의 관계를 효율적으로 찾아내어 변환을 위한 자질을 학습할 수 있는 transformer 네트워크 기반 딥러닝 구조를 제안하였다. 영어 숫자로 구성된 TIDIGITS 데이터를 사용하여 개별 숫자변환 모델을 학습하였고, 연속 숫자 음성 변환 디코더를 통한 결과를 평가하였다. 30명의 청취 평가자를 모집하여 변환된 음성의 자연성과 유사성에 대해 평가를 진행하였고, 자연성 3.52±0.22 및 유사성 3.89±0.19 품질의 성능을 얻었다.
목차
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. Transformer 네트워크 기반 음성대 음성 변환
4. 실험 결과 및 분석
5. 결론
References
국문초록
참고문헌 (10)
참고문헌 신청
Liu, R. / 2020 / Voice conversion with transformer Network / Proceedings of the ICASSP 2020−2020IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP) :7759~7759
McAuliffe, M. / 2017 / Montreal forced aligner: Trainable text-speech alignment using Kaldi / Interspeech 2017:498~502
Morise, M. / 2016 / WORLD : A vocoder-based high-quality speech synthesis system for real-time applications / IEICE Transactions on Information and Systems 99(7):1877~1884
Potamianos, A. / 1997 / Automatic speech recognition for children / Proceedings of the 5th European Conference on Speech Communication and Technology :2371~2374
Radford, A. / Improving language understanding by generative pre-training
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