Merlin 툴킷을 이용한 한국어 TTS 시스템의 심층 신경망 구조 성능 비교

홍준영; 권철홍

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자료유형: 학술저널

저자정보: 홍준영 (세림티에스지) 권철홍 (대전대학교)

저널정보: 한국음성학회 말소리와 음성과학 말소리와 음성과학 제11권 제2호

발행연도: 2019.6

수록면: 57 - 64 (8page)

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본 논문에서는 음성 합성을 위한 오픈소스 시스템인 Merlin 툴킷을 이용하여 한국어 TTS 시스템을 구성한다. TTS 시스템에서 HMM 기반의 통계적 음성 합성 방식이 널리 사용되고 있는데, 이 방식에서 문맥 요인을 포함시키는 음향 모델링 구성의 한계로 합성 음성의 품질이 저하된다고 알려져 있다. 본 논문에서는 여러 분야에서 우수한 성능을 보여 주는 심층 신경망 기법을 적용하는 음향 모델링 아키텍처를 제안한다. 이 구조에는 전연결 심층 피드포워드 신경망, 순환 신경망, 게이트 순환 신경망, 단방향 장단기 기억 신경망, 양방향 장단기 기억 신경망 등이 포함되어 있다. 실험 결과, 문맥을 고려하는 시퀀스 모델을 아키텍처에 포함하는 것이 성능 개선에 유리하다는 것을 알 수 있고, 장단기 기억 신경망을 적용한 아키텍처가 가장 좋은 성능을 보여주었다. 그리고 음향 특징 파라미터에 델타와 델타-델타 성분을 포함하는 것이 성능 개선에 유리하다는 결과가 도출되었다.

#deep neural networks #Merlin toolkit #text-to-speech (TTS) #심층 신경망 #Merlin 툴킷

참고문헌 (27)

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Bengio, Y. / 1994 / Learning long-term dependencies with gradient descent is difficult / IEEE Transactions on Neural Networks 5(2):157~166

Bengio, Y. / 2009 / Learning deep architectures for AI / Foundations and Trends in Machine Learning 2(1):1~127

Chung, J. / Empirical evaluation of gated recurrent neural networks on sequence modeling

CSTR [The Center for Speech Technology Research]. / Festival: The festival speech synthesis system (version 2.4) [Computer program]

CSTR [The Center for Speech Technology Research]. / Ossian: A python based tool for automatically building speech synthesis front ends [Computer program]

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홍준영

소속기관 세림티에스지

주요연구분야 인문학 > 어문학 > 언어학 일반

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권철홍

소속기관 대전대학교

주요연구분야 인문학 > 어문학 > 언어학 일반 공학 > 전기전자공학 > 정보통신공학

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