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저자정보
김준범 (한양대학교) 김민재 (한양대학교) 이영민 (한양대학교) 고병진 (한양대학교) 박태준 (한양대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2023년도 하계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2023.6
수록면
22 - 25 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

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음성 합성 기술(Speech Synthesis)은 기계가 인간의 목소리를 생성하는 기술이다. 음성 합성 기술 중 텍스트와 음성을 통해 인간의 목소리를 학습하여 발화하는 기술을 Text-To-Speech(TTS)라고 한다. TTS는 화자의 목소리를 학습하고 생성하기 위해 많은 양의 데이터가 필요하다. 이후 학습에 사용되지 않은 화자에 대해 적은 양의 데이터로 음성 생성이 가능한 Zero shot 학습 기법을 적용한 TTS가 연구되었으나, 기존 LSTM을 이용한 Zero Shot 학습 기법은 화자의 음성 데이터를 필터링하지 않고 사용하기 때문에, 불필요한 정보를 담고 있을 수 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하기 위해 기존의 LSTM 기반 speaker encoder를 Conv-LSTM 신경망으로 교체한 TTS 모델을 제시한다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 제안하는 방법
Ⅳ. 실험 방법 및 실험 결과
Ⅴ. 결론 및 향후 과제
References

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