http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
- 中文 을 입력하시려면 zhongwen을 입력하시고 space를누르시면됩니다.
- 北京 을 입력하시려면 beijing을 입력하시고 space를 누르시면 됩니다.
RISS 인기검색어
- 검색키워드
- 저자 : 유효근(Yoo, Hyogeun) (검색결과 2 건)
- 무료
- 기관 내 무료
- 유료
-
기본주파수와 성도길이의 상관관계를 이용한 HTS 음성합성기에서의 목소리 변환
유효근(Yoo, Hyogeun),김영관(Kim, Younggwan),서영주(Suh, Youngjoo),김회린(Kim, Hoirin) 한국음성학회 2017 말소리와 음성과학 Vol.9 No.1
The main advantage of the statistical parametric speech synthesis is its flexibility in changing voice characteristics. A personalized text-to-speech(TTS) system can be implemented by combining a speech synthesis system and a voice transformation system, and it is widely used in many application areas. It is known that the fundamental frequency and the spectral envelope of speech signal can be independently modified to convert the voice characteristics. Also it is important to maintain naturalness of the transformed speech. In this paper, a speech synthesis system based on Hidden Markov Model(HMM-based speech synthesis, HTS) using the STRAIGHT vocoder is constructed and voice transformation is conducted by modifying the fundamental frequency and spectral envelope. The fundamental frequency is transformed in a scaling method, and the spectral envelope is transformed through frequency warping method to control the speaker’s vocal tract length. In particular, this study proposes a voice transformation method using the correlation between fundamental frequency and vocal tract length. Subjective evaluations were conducted to assess preference and mean opinion scores(MOS) for naturalness of synthetic speech. Experimental results showed that the proposed voice transformation method achieved higher preference than baseline systems while maintaining the naturalness of the speech quality.
-
최도진(Do-Jin Choi),오영호(Young-Ho Oh),편도웅(Do-Woong Pyun),방민주(Min-Ju Bang),전종우(Jong-Woo Jeon),이현병(Hyeon-Byeong Lee),박득배(Deukbae Park),임종태(Jong-Tae Lim),복경수(Kyoung-Soo Bok),유효근(Hyo-Keun Yoo),유재수(Jae-Soo Yoo 한국콘텐츠학회 2021 한국콘텐츠학회논문지 Vol.21 No.12
특정 연구 분야에 대한 전문성을 가진 연구자를 찾기 위해서는 객관적인 전문가 판별 방법이 필요하다. 기존에는 전문가 판별을 위해 인용 그래프 기반의 판별 기법과 수식 기반의 판별 기법이 존재한다. 본 논문에서는 기존 수식 기반 판별에서 고려하지 못하였던 다양한 특성들을 반영한 효율적인 전문가 판별 기법을 제안한다. 연구자의 전문성을 판별하기 위해 품질, 생산성, 기여도, 최신성, 정확성, 지속성을 고려한 전문성 지수를 제안한다. 또한, 학술 검색 사이트만의 특성을 반영하기 위해 소셜 인용 수를 추가로 고려한다. 다양한 학술 사이트 기반의 논문 수집 및 성능 평가 결과를 제시하고 제안하는 기법의 타당성과 실현성을 입증한다. An objective expert discrimination scheme is needed for finding researchers who have insight and knowledge about a particular field of research. There are two types of expert discrimination schemes such as a citation graph based method and a formula based method. In this paper, we propose an efficient expert discrimination scheme considering various characteristics that have not been considered in the existing formula based methods. In order to discriminate the expertise of researchers, we present six expertise indices such as quality, productivity, contributiveness, recentness, accuracy, and durability. We also consider the number of social citations to apply the characteristics of academic search sites. Finally, we conduct various experiments to prove the validity and feasibility of the proposed scheme.
ScienceON
DBpia연관 검색어 추천
이 검색어로 많이 본 자료
활용도 높은 자료
