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김민애 (이화여자대학교) 김소민 (이화여자대학교) 박지현 (이화여자대학교) 허가빈 (이화여자대학교) 최윤정 (이화여자대학교)
저널정보
한국정보통신학회 한국정보통신학회 종합학술대회 논문집 한국정보통신학회 2022년도 추계종합학술대회 논문집 제26권 제2호
발행연도
2022.10
수록면
127 - 130 (4page)

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본 논문은 생성자 손실함수를 이용한 가창 음성합성 모델링에 대한 연구로서 기존 이미지 생성에 최적화된 딥러닝 알고리즘 중 BEGAN모델을 오디오 생성모델(SVS모델)에 적용시킬 때 발생할 수 있는 여러 요인에 대해 분석하고 최적의 품질을 도출하기 위한 실험을 수행하였다. 특히 BEGAN 기반 모델에서 제안된 L1 loss가 어느 시점에서 감마(γ)파라미터의 역할을 상실하게 한다는 점을 개선하고자 알파(α)파라미터를 추가한 후 각 파라미터 값들의 구간별 실험을 통해 최적의 값을 찾아냄으로써 가창합성 생성물의 품질향상에 기여할 수 있음을 확인하였다.
#SVS(Singing Voice Synthesis) #Boundary Equilibrium GAN #Regularization #L1 Loss #HyperParameter

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련연구
Ⅲ. 제안방법
Ⅳ. 실험 및 평가
Ⅴ. 결론 및 향후 연구
References

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