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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.9
- 수록면
- 1,641 - 1,647 (7page)
- DOI
- 10.7840/kics.2019.44.9.1641
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본 논문에서는 mutual information(MI)를 사용하여 스타일 end-to-end 음성 합성에서 스타일에 텍스트 정보를 없애는 기법을 제안한다. MI을 딥 러닝 환경에서 구현하기 위하여 mutual information neural estimator(MINE)을 활용하였으며 이를 통해 텍스트 정보가 분리된 스타일을 추출하여 음성 합성에 사용할 수 있을 것이다. 제안하는 기법은 VCTK 데이터베이스를 활용하여 실험되었으며 실험 결과 기존의 방식은 Tacotron Global Style Token 기법에 비해 높은 성능을 보임을 확인할 수 있었다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 스타일 토큰 end-to-end 음성 합성
Ⅲ. 상호 정보량 추정 네트워크
Ⅳ. 상호 정보량을 이용한 end-to-end 음성 합성 시스템
Ⅴ. 실험 및 토의
Ⅵ. 결론
References
참고문헌 (17)
참고문헌 신청
H. Zen, T. Nose, J. Yamagishi, S. Sako, T. Masuko, A. W. Black, and K. Tokuda, “The HMM-based speech synthesis system version 2.0,” in Proc. ISCA SSW6, Bonn, Germany, Aug. 2007.
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