TTS 시스템을 이용한 감정 합성 모델에 관한 연구

유은정; 신승중

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자료유형: 학술저널

저자정보: 유은정 (한세대학교) 신승중 (한세대학교)

저널정보: 국제차세대융합기술학회 차세대융합기술학회논문지 차세대융합기술학회논문지 제4권 제4호

발행연도: 2020.1

수록면: 374 - 380 (7page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2020

TTS 시스템을 이용한 감정 합성 모델에 관한 연구

유은정 IT융합전자공학과 2020.01 학위논문

TTS 시스템을 이용한 감정 합성 모델에 관한 연구

유은정 , 신승중 차세대융합기술학회논문지 2020.01 학술저널

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Deep Learning 기술의 발전으로 단순 TTS 넘어서 오디오북의 성능과 유사한 음성 합성 기술이 개발되고 있다. 그러나 여전히 감정이 절제되어진 낭독형으로, 특정 화자의 음성 합성에만 중점적으로 연구되고 있으며여전히 많은 훈련 데이터를 필요로 하고 있다. 본 연구에서는 적은 훈련 데이터만을 이용하여 합성된 음성에 감정을 표현하는 감정 합성 모델을 제기한다. 3가지의 감정이 표현된 음성합성을 위해 음성합성(Speech Synthesis)과음성변환(Voice Conversion) 두 개의 모델로 시스템을 구성한다. 감정은 다소 복합적인 요소들로 구성이 되어있고, 사람마다 표현하는 방식이 다를 수 있기 때문에 본 연구 실험결과만으로는 감정이 완벽하게 표현된 음성합성이라고 볼 수 없다. 그러나 본 연구에서 제시하는 시스템은 아주 적은 훈련 데이터만으로도 합성된 음성을 다양하게 스타일링(styling)이 가능하게 하여 좀 더 표현력이 있는 음성 합성 가능성을 제기할 수 있다.

#음성합성 #감정 합성 #CycleGAN #Tacotron

참고문헌 (9)

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I. Sutskever / Sequence to sequence learning with neural networks

D. Bahdanau / Neural machine translation by jointly learning to align and translate

Y. Wang / Tacotron: Towards en d-to-end speech synthesis

I. J. Goodfellow / Generative adversarial networks

Alan S. Cowen / 2017 / Self-report captures 27 distinct categories of emotion bridged by continuous gradients / Proceedings of the National Academy of Sciences 114(38):E7900~E7909

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주요연구분야 복합학 > 과학기술학

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