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HMM 기반 음성합성 시스템의 합성음 음질 향상을 위한 고차 파라미터의 활용 기법

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Authors
구현우
Advisor
김남수
Major
공과대학 전기·컴퓨터공학부
Issue Date
2013-08
Publisher
서울대학교 대학원
Keywords
음성합성PCAPPCA
Description
학위논문 (석사)-- 서울대학교 대학원 : 전기·컴퓨터공학부, 2013. 8. 김남수.
Abstract
음성 합성 시스템은 음성 인식 시스템과 함께 차세대 사용자 인터페이스 구축에 있어서 매우 중요한 기술이다. 파라미터 기반의 음성 합성 시스템은 음성 데이터베이스에서 필요한 파라미터를 추출하고, 이를 통계적인 방법으로 모델링한 후 입력 문장에 적합한 파라미터열을 추정해내어 합성음을 생성하는 방식으로 이루어져 있다. 통계적인 방법으로 모델링하는 학습 과정에서는 HMM을 이용한 음소 단위의 모델을 만들어낸다. 이 때 HMM의 파라미터로 쓰이는 mel-cepstral coefficients는 차수가 높을수록 원음에 가까운 모델을 얻게 되는데, 차수를 높이게 되면 저장 용량 또한 비례해서 커지므로 비효율적인 면이 있다. 본 논문에서는 HMM의 파라미터에 dimension reduction 기법을 적용해 고차 정보를 활용하면서도 모델의 차수를 유지하게 하였다. 그 결과 같은 차수를 활용하였을 경우 제안한 기법을 적용하였을 때 합성음의 음질이 향상됨을 확인할 수 있었다.
Language
Korean
URI
https://hdl.handle.net/10371/123004
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Appears in Collections:
College of Engineering/Engineering Practice School (공과대학/대학원)Dept. of Electrical and Computer Engineering (전기·정보공학부)Theses (Master's Degree_전기·정보공학부)
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