메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
윤혜빈 (고려대학교) 남호성 (고려대학교)
저널정보
한국음성학회 말소리와 음성과학 말소리와 음성과학 제13권 제3호
발행연도
2021.9
수록면
71 - 78 (8page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
인공신경망에 기반한 대부분의 음성 합성 모델은 고음질의 자연스러운 발화를 생성하기 위해 보코더 모델을 사용한다. 보코더 모델은 멜 스펙트로그램 예측 모델과 결합하여 멜 스펙트로그램을 음성으로 변환한다. 그러나 보코더 모델을 사용할 경우에는 많은 양의 컴퓨터 메모리와 훈련 시간이 필요하며, GPU가 제공되지 않는 실제 서비스환경에서 음성 합성이 오래 걸린다는 단점이 있다. 기존의 선형 스펙트로그램 예측 모델에서는 보코더 모델을 사용하지 않으므로 이 문제가 발생하지 않지만, 대신에 고품질의 음성을 생성하지 못한다. 본 논문은 뉴럴넷 기반 보코더를 사용하지 않으면서도 양질의 음성을 생성하는 Tacotron 2 & Transformer 기반의 선형 스펙트로그램 예측 모델을 제시한다. 본 모델의 성능과 속도 측정 실험을 진행한 결과, 보코더 기반 모델에 비해 성능과 속도 면에서 조금 더 우세한 점을 보였으며, 따라서 고품질의 음성을 빠른 속도로 생성하는 음성 합성 모델 연구의 발판 역할을 할 것으로 기대한다.
#speech synthesis #machine learning #artificial intelligence #text-to-speech (TTS) #음성 합성 #기계 학습 #인공지능

목차

Abstract
1. 서론
2. 제안 모델
3. 실험
4. 논의 및 결론
References
국문초록

참고문헌 (17)

참고문헌 신청
Arjovsky, M. / Wasserstein GAN google schola Chen, J. / HiFiSinger:Towards high-fidelity neural singing voice synthesis google schola Griffin, D. / 1984 / Signal estimation from modified short-time Fourier transform / IEEE Transactions on Acoustics, Speech, and Signal Processing 32(2):236~243 google schola Hsu, P. / Towards robust neural vocoding for speech generation: A survey google schola Kumar, K. / MelGAN:Generative adversarial networks for conditional waveform synthesis google schola

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

흡음재특성에 따른 차량 실내 음질 예측 기술
이건희 ,  백지선 ,  안강현 외 2명 한국소음진동공학회논문집 2019 .10
스테레오 스피커 환경을 위한 청각인지 특성 기반 수직 음상 정위 기법
김용국 ,  전찬준 ,  조성동 외 3명 한국통신학회 학술대회논문집 2011 .02
딥러닝을 활용한 음성합성 모델의 비교 분석
손형섭 ,  임준묵 한국경영과학회 학술대회논문집 2022 .06
End-to-end 비자기회귀식 가속 음성합성기
김위백 ,  남호성 말소리와 음성과학 2021 .12
다국어 End-to-End 음성 합성 시스템에서 입력 형태에 따른 합성음 품질 변화 분석
이봉준 ,  임선미 ,  이병욱 외 1명 대한전자공학회 학술대회 2019 .06

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0