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다국어 End-to-End 음성 합성 시스템에서 입력 형태에 따른 합성음 품질 변화 분석
이봉준(Bong-Jun Yi),임선미(Sun-Mi Rim),이병욱(Byung-Wook Lee),이자형(Ja-Hyeong Lee) 대한전자공학회 2019 대한전자공학회 학술대회 Vol.2019 No.6
다국어 End-to-End 음성 합성 시스템을 구축할 때, 모델에 입력하는 입력열의 형태가 합성음의 품질에 큰 영향을 미친다. 하지만 다국어 음성 합성기를 구축한 경험을 바탕으로 이를 분석한 연구는 많지 않다. 본 논문은 다국어 End-to-End 음성 합성 시스템에서 여러 가지 입력 형태에 따른 합성음의 품질 변화를 분석한다. 실험 결과 음소 단위로 입력을 했을 때 발음이 명료해 지고 화자의 고유한 음색이 좀 더 살아나지만, 전반적인 합성 품질과 운율 측면에서 문자 단위로 입력하는 것이 유리함을 발견했다. 그리고 문다 단위 입력은 Grapheme-to-Phoneme(G2P) 언어 처리 모듈이 필요 없기 때문에 다국어 확장에도 이점을 가진다. When we construct End-to-End speech synthesis system, The input type of model greatly affects the quality of the synthesized speech. However, few studies have analyzed the results based on the experience of constructing multilingual speech synthesis system. In this paper, we analyze the quality difference of synthesized speech according to the type of input. As a result, when we use phoneme as input type, though the pronunciations become clearer and the speaker"s unique tone is is better expressed, it is advantageous to input grapheme in terms of overall synthesis quality and rhyme of sentence. In addition, the grapheme input does not require a Grapheme-to-Phonem (G2P) module and can be easily extended to multiple languages.
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이봉준(Yi, Bong-Jun),우현욱(Woo, Hyun-Wook),이정태(Lee, Jung-Tae),임해창(Rim, Hae-Chang) 한국산학기술학회 2010 한국산학기술학회논문지 Vol.11 No.8
동영상 데이터 서비스가 나날이 증가함에 따라 특정 동영상 장면에 적합한 광고를 보여주거나 추가적인 정 보를 제공하려는 요구가 커지고 있다. 장면에 적합한 광고를 보여주기 위하여 동영상의 영상이나 음성 정보를 직접 이용하는 방법은 현재의 기술력으로 한계가 있고, 제목, 카테고리 정보, 요약 등의 메타데이터도 계속해서 변화하는 장면의 내용을 반영하지 못한다. 본 연구는 동영상의 대본·자막에서 추출한 장면의 상황 정보를 이용하여 주어진 동 영상 장면에 적합한 광고를 자동으로 부착해 주는 새로운 동영상 문맥 광고 시스템을 제안한다. 대본·자막에서 추출 한 상황 정보를 광고 검색에 이용했을 때 높은 성능 향상을 확인할 수 있었고, 이를 이용하여 사용자에게 더 적합한 광고를 보여줄 수 있다. With the rapid growth of video data service, demand to provide advertisements or additional information with regard to a particular video scene is increasing. However, the direct use of automated visual analysis or speech recognition on videos virtually has limitations with current level of technology; the metadata of video such as title, category information, or summary does not reflect the content of continuously changing scenes. This work presents a new video contextual advertising system that serves relevant advertisements on a given scene by leveraging the scene's situation information inferred from video scripts. Experimental results show that the use of situation information extracted from scripts leads to better performance and display of more relevant advertisements to the user.
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