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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
오상신 (연세대학교 전기전자공학부) 엄세연 (연세대학교 전기전자공학부) 장인선 (한국전자통신연구원 미디어연구본부) 안충현 (한국전자통신연구원 미디어연구본부) 강홍구 (연세대학교 전기전자공학부)
저널정보
한국음향학회 한국음향학회지 한국음향학회지 제38권 제5호
발행연도
2019.1
수록면
614 - 620 (7page)

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본 논문은 전역 스타일 토큰(Global Style Token, GST)을 사용하는 종단 간(end-to-end) 감정 음성 합성 시스템의 성능을 높이기 위해 각 감정의 스타일 벡터를 효과적으로 결정하는 방법을 제안한다. 기존 방법은 각 감정을 표현하기 위해 한 개의 대푯값만을 사용하므로 감정 표현의 풍부함 측면에서 크게 제한된다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 k-평균 알고리즘을 사용하여 다수의 대표 스타일을 추출하는 방법을 제안한다. 청취 평가를 통해 제안 방법을 이용해 추출한 각 감정의 대표 스타일이 기존 방법에 비해 감정 표현 정도가 뛰어나며, 감정 간의 차이를 명확히 구별할 수 있음을 보였다.
#음성 합성 #종단 간 음성 합성 #감정 음성 합성 #스타일 토큰

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