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저자정보
김병현 (서강대학교) 나철웅 (서강대학교) 이승현 (서강대학교) 주희민 (서강대학교) 정윤서 (서강대학교) 구명완 (서강대학교)
저널정보
한국HCI학회 한국HCI학회 학술대회 PROCEEDINGS OF HCI KOREA 2022 학술대회 발표 논문집
발행연도
2022.2
수록면
173 - 178 (6page)

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본 논문에서는 Data Augmentation 기법을 활용하여, 한정된 음원 데이터셋으로도 충분한 데이터 셋의 양을 확보하여, 노래하는 TTS Machine learning Model을 학습시킬 방법을 제안한다. 해당 연구에서는 노래하는 목소리의 화자를 인식하는 학습모델을 위한 Data Augmentation(Jan Schlüter, 2015) 기법을 참조하여 이를 SVS(Singing Voice Synthesis) 학습 모델에 적용하였다. Pitch Shift, Time stretch, Loudness 등을 적용한 데이터로 모델을 학습시킨 후, 정확도를 평가해 이 기법을 검증할 것이다. 학습 모델은 MLP-Singer가 사용되었고 CSD 공개 데이터셋을 사용한다. 화자 인식 모델에서 보여준 Data Augmentation의 긍정적인 결과를 고려할 때, 음성 합성 분야에서도 성능 향상을 기대할 수 있다. 이러한 기법을 통해, 현재 노래하는 한국어 음성에 대한 공개 데이터셋이 많이 부족한 상황 속에서 기계학습 모델의 성능을 높이기 위한 방안으로 고려될 수 있다. 평가 방법으로는 MOS 설문조사 방식을 사용하며, 불특정 집단을 대상으로 하여 증강된 데이터셋으로 학습시킨 모델과 기존 모델의 비교 평가를 진행한다. 각각의 모델로 두 가지 모델로 각각 5곡의 음원을 생성, 각각의 모델에 대해 1점(매우 부자연스럽다) ~ 5점(매우 자연스럽다) 척도로 음원 품질을 평가한 결과를 수집하였다.
#TTS #SVS #데이터 증강 #Data Augmentation

목차

1. 서론
2. 연구 방법
3. 연구 내용
4. 연구 결과
참고 문헌

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