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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제26권 제5호
- 발행연도
- 2020.5
- 수록면
- 256 - 260 (5page)
- DOI
- 10.5626/KTCP.2020.26.5.256
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본 논문에서는 생성적 적대 신경망을 이용해 딥러닝 기반 TTS 모델이 합성한 멜 스펙트로그램을 실제 음성의 멜 스펙트로그램과 유사해지도록 개선하는 딥러닝 모델 TE-GAN(TTS Enhancement GAN)을 소개한다. TE-GAN은 음성 신호의 특성을 고려해 설계되었으며, 그리핀-림 알고리즘과 같은 간단한 보코더와 결합되어도 음질 개선 효과가 우수하다. 추가적으로 TE-GAN의 효과적인 학습을 위해 시간적 다중 에이전트(temporal multi-agent, TMA)에 의한 데이터 확장 방법을 제안한다. 실험을 통해 제안하는 방법들이 TTS 시스템이 합성한 음성의 음질을 크게 개선할 수 있음을 보였다. 실험에서 TE-GAN은 Tacotron 이 합성한 멜 스펙트럼을 실제 음성의 멜 스펙트럼과 유사하도록 개선하였으며, 합성된 음성의 MOS도 2.07에서 MOS가 3.24로 크게 개선되었다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. TTS 음질 개선을 위한 GAN (TE-GAN)
3. 시간적 다중 에이전트(TMA)에 의한 데이터 확장
4. 실험
5. 결론
References
참고문헌 (9)
참고문헌 신청
Y. Wang, R. Skerry-Ryan, D. Stanton, Y. Wu, R. J. Weiss, N. Jaitly, Z. Yang, Y. Xiao, Z. Chen, S. Bengio, Q. Le, Y. Agiomyrgiannakis, R. Clark, and R. A. Saurous, Tacotron: Towards end-to-end speech synthesis, Proc. Interspeech, pp. 4006-4010, Aug. 2017.
A. Vaswani, N. Shazeer, N. Parmar, J. Uszkoreit, L. Jones, A. N. Gomez, L. Kaiser, and I. Polosukhin, Attention Is All You Need, NIPS, pp. 6000-6010, 2017.
A. Oord, S. Dieleman, H. Zen, K. Simonyan, O. Vinyals, A. Graves, N. Kalchbrenner, A. Senior, and K. Kavukcuoglu, Wavenet: A generative model for raw audio, arXiv:1609.03499, 2016.
L. Sheng and E. N. Pavlovskiy, Reducing oversmoothness in speech synthesis using Generative Adversarial Networks, arXiv preprint, arXiv: 1810. 10989, 2018.
T.-C. Wang, M.-Y. Liu, J.-Y. Zhu, A. Tao, J. Kautz, and B. Catanzaro, High-Resolution Image Synthesis and Semantic Manipulation with Conditional GANs, CVPR, pp. 8798-8807, Aug. 2018.
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