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음질 및 속도 향상을 위한 선형 스펙트로그램 활용 Text-to-speech
윤혜빈(Hyebin Yoon),남호성(Hosung Nam) 한국음성학회 2021 말소리와 음성과학 Vol.13 No.3
인공신경망에 기반한 대부분의 음성 합성 모델은 고음질의 자연스러운 발화를 생성하기 위해 보코더 모델을 사용한다. 보코더 모델은 멜 스펙트로그램 예측 모델과 결합하여 멜 스펙트로그램을 음성으로 변환한다. 그러나 보코더 모델을 사용할 경우에는 많은 양의 컴퓨터 메모리와 훈련 시간이 필요하며, GPU가 제공되지 않는 실제 서비스환경에서 음성 합성이 오래 걸린다는 단점이 있다. 기존의 선형 스펙트로그램 예측 모델에서는 보코더 모델을 사용하지 않으므로 이 문제가 발생하지 않지만, 대신에 고품질의 음성을 생성하지 못한다. 본 논문은 뉴럴넷 기반 보코더를 사용하지 않으면서도 양질의 음성을 생성하는 Tacotron 2 & Transformer 기반의 선형 스펙트로그램 예측 모델을 제시한다. 본 모델의 성능과 속도 측정 실험을 진행한 결과, 보코더 기반 모델에 비해 성능과 속도 면에서 조금 더 우세한 점을 보였으며, 따라서 고품질의 음성을 빠른 속도로 생성하는 음성 합성 모델 연구의 발판 역할을 할 것으로 기대한다. Most neural-network-based speech synthesis models utilize neural vocoders to convert mel-scaled spectrograms into high-quality, human-like voices. However, neural vocoders combined with mel-scaled spectrogram prediction models demand considerable computer memory and time during the training phase and are subject to slow inference speeds in an environment where GPU is not used. This problem does not arise in linear spectrogram prediction models, as they do not use neural vocoders, but these models suffer from low voice quality. As a solution, this paper proposes a Tacotron 2 and Transformer-based linear spectrogram prediction model that produces high-quality speech and does not use neural vocoders. Experiments suggest that this model can serve as the foundation of a high-quality text-to-speech model with fast inference speed.
유아교사의 행복감, 정서표현성, 교수몰입이 교수창의성에 미치는 영향
윤혜빈(Yun, Hye Bin),정수진(Jeong, Su jin) 학습자중심교과교육학회 2021 학습자중심교과교육연구 Vol.21 No.24
목적 본 연구에서는 유아교사의 행복감, 정서표현성, 교수몰입 및 교수창의성의 일반적인 경향을 살펴보고, 이들 변인 간의 관계를 파악하여 유아교사의 행복감, 정서표현성, 교수몰입이 교수창의성에 미치는 영향을 분석하는 데 목적이 있다. 방법 경남지역 유아교사를 대상으로 한 조사연구로 2020년 12월 21일부터 2021년 1월 15일까지 자료를 수집하였고, 회수된 설문지 337부를 SPSS 25.0 프로그램으로 분석하였다. 결과 유아교사의 행복감, 정서표현성, 교수몰입 및 교수창의성은 전반적으로 중간보다 높은 수준으로 나타났고, 교사의 학력, 경력, 근무유형에 따라 유의미한 차이가 있었다. 행복감, 정서표현성, 교수몰입, 교수창의성은 정적 상관이 있는 것으로 나타났다. 교수창의성에 가장 큰 영향을 미치는 변인은 교수몰입의 하위요인인 내적동기이며, 다음으로 조절, 정서표현성, 자연스러운 수행의 순으로 나타났다. 결론 유아교사의 교수창의성을 증진시키기 위해 교수몰입을 높이고 긍정적인 정서표현성을 향상시킬 수 있는 방안을 마련할 필요가 있다. Objectives This study aims to examine the general tendency of early childhood teachers happiness, emotional expressiveness, teaching flow and teaching creativity, to understand the relationship between these variables, and to analyze the effects of early childhood teachers happiness, emotional expressiveness, and teaching flow on teaching creativity. Methods This survey research of early childhood teachers in Gyeongnam area, Data were collected from December 21, 2020 to January 15, 2021, using 337 collected questionnaires were analyzed through SPSS 25.0 program. Results Happiness, emotional expressiveness, teaching flow and teaching creativity of early childhood teachers were comprehensively higher than the middle levels and they had statistically significant differences depending on general characteristics including education, career, and institutional type of teachers. All happiness, emotional expressiveness, teaching flow and teaching creativity had significantly positive correlations. the factor with the highest influences on teaching creativity was internal motive, a sub-element of teaching flow, and then, adjusting, emotional expressiveness, and natural performance followed in order. Conclusions In order to improve early childhood teachers’ teaching creativity, it is necessary to strengthen teaching flow and seek ways to improve positive emotional expression of early childhood teachers.