메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
박중희 (연세대학교) 한광희 (연세대학교)
저널정보
한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회논문지 한국콘텐츠학회논문지 제23권 제12호
발행연도
2023.12
수록면
1 - 22 (22page)
DOI
10.5392/JKCA.2023.23.12.001

이용수

DBpia Top 10%동일한 주제분류 기준으로
최근 2년간 이용수 순으로 정렬했을 때
해당 논문이 위치하는 상위 비율을 의미합니다.
표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
본 연구는 TTS와 성우의 감정 음성을 비교한 후, TTS 음성합성에 필요한 SSML의 각 요인을 감정 요소에 맞게 분류하고, 감정표현에 필요한 요인이 무엇인지 알아보았다. 인공 지능 허브(aihub)의 성우 데이터와 SSML을 적용하여 제작한 TTS 음성을 이용하여 분석한 결과, 서사를 적용한 감정분류과제에서는 놀람(47.2%), 혐오(44.4%), 행복(44.4%)의 감정이 정확도 면에서 높게 나타났다. 다차원척도법으로 각 감정의 위치를 분석한 결과 x축은 음높이(pitch), 주파수변동률(Jitter)이 주요인이었고, y축으로는 음크기변화인 진폭변동률(shimmer)과 말의 속도, 배음 간 잡음비(NHR)가 주요인이었다. 비서사적 감정 음성에 대한 청자들의 심리적 평가결과 Perfect Confirm, Error-Confirm, Correct Confuse, Error Confuse그룹으로 분류하였으며, 그 결과 완벽한 분류를 나타내는 Perfect Confirm이 높은 감정 오디오 데이터는 슬픔(63.89%), 중립(52.78%) 순으로 나타났다. SSML를 이용한 감정제어에서 중요한 요소는 포먼트주파수, 음높이(pitch), 음의 길이(Duration), 주파수변동률(Jitter), 진폭변동률(shimmer), 배음 간 잡음비(NHR)이었다. 따라서, 청자들의 지각 요소와 음향학적 특징을 모두 고려한 TTS에 대한 SSML의 설계는 인공지능 TTS제작시 비용을 줄여주는 음성 활용 시스템 개발에 도움을 줄 것으로 기대한다.
#감정 보이스 #음성합성 #인공 지능 #SSML(음성합성마크업 언어) #Emotion Voice #TTS #AI #SSML(Speech Synthesis Markup Language)

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 배경
Ⅲ. 연구 방법 및 절차
Ⅳ. 연구결과
Ⅴ. 논의
참고문헌

참고문헌 (0)

참고문헌 신청
참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

ChatGPT기반 AI면접 시스템을 위한 감정 TTS의 프로토타입 구현
박재성 ,  정유철 Proceedings of KIIT Conference 2023 .06
음성감정 추출을 위한 오픈소스 기반 인공지능 설계 및 개발
윤성건 ,  권혁찬 ,  박은주 외 1명 한국컴퓨터정보학회논문지 2024 .09
대화형 인공지능 에이전트와 공감적 소통을 위한 눈 형태 UI 디자인 제안: 기쁨의 감정을 중심으로
조윤희 ,  정의철 Archives of Design Research 2024 .05
라이프로그의 연관성 규칙에 기반한 스트레스 지수 추론 기술
서리안 ,  김진솔 ,  이상흔 외 2명 한국정보과학회 학술발표논문집 2023 .06
인공지능 챗봇의 유머 사용이 사용자의 이용의향에 미치는 영향: 개인의 감성지능의 조절 효과
김혜영 ,  강영선 한국산학기술학회 논문지 2024 .11

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-151-24-02-089238188