적대적 생성 신경망 기반 보코더를 이용한 음성 변환

국문 초록 (Abstract)

딥 러닝의 발전으로 음성 변환은 눈에 띄는 성능 향상을 이루어 냈다. 이후 CycleGAN을 필두로 한 다양한 음성 변환 기법들이 공개가 되며 발전하고 있다. 이러한 발전에도 불구하고 일반적인 음성 변환 모델은 생성되는 소리가 보코더와 최적화되지 않아 추가적인 품질 저하를 야기한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 음성 변환을 위한 end-to-end 학습 방법을 제안한다.

목차 (Table of Contents)

• 초록 i
• ABSTRACT ii
• 목차 iii
• 표 목차 iv
• 그림 목차 v
• 기호 설명 vi
• 1장. 서론 1
• 2장. 선행 연구 3
• 2.1 CycleGAN-VC 4
• 2.2 Neural vocoder 7
• 3장. 제안하는 방법 10
• 4장. 실험 및 결과 14
• 4.1 사전 실험 14
• 4.2 객관적 평가 17
• 4.3 주관적 평가 19
• 4.3.1 sound quality test 20
• 4.3.2 naturalness test 21
• 4.3.3 similarity test 22
• 5장. 결론 및 향후 과제 23
• 참고문헌 24