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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지(B) 정보과학회논문지(B) 제25권 제4호
발행연도
1998.4
수록면
733 - 743 (11page)

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화자의 개인성 정보를 치환하거나 수정하는 음성변환은, 일반적으로 원시화자와 목적화자의 성도 특성을 나타내는 파라미터간의 학습된 사상관계를 이용한다. 본 논문에서는 정확한 사상관계 학습과 자연스러운 변환음을 위해 화자의 동적특성을 반영하는 은닉 마르코프 모델(HMM) 기반의 음성변환 방법을 제안한다. HMM의 각 상태는 음향학적으로 유사한 특징 파라미터의 집합으로 나타나게 되며, 1차 마르코프 연쇄로 연결되어 화자의 동적특성을 반영하게 된다. 각 상태별 변환법칙을 위해 화자간의 사상관계를 포함하는 변환 HMM을 제안하고, 변환 HMM의 생성 및 이를 이용한 음성변화 방법을 제안한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해 수행된 실험 결과, 기존의 시스템에 비해 목적화자에 보다 가깝고 자연스러운 변환음을 생성함을 알 수 있었다.

목차

요약

Abstract

1. 서론

2. 음성변환 시스템

3. HMM기반 음성변환 시스템

4. 실험 및 평가

5. 결론

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