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      한국어 음성합성기용 끊어읽기 추정기 = Pause Predictor for Korean Text-to-Speech conversion

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      국문 초록 (Abstract)

      문장내 휴지구간의 위치와 길이는 합성음의 자연성을 결정짓는 주요 운율 파라미터 중 하나이다. 본 연구에서는 한국어 음성합성기의 합성음 생성에서 자연성 개선을 위해서 문장내 끊어읽기 위치 및 길이를 추정하기 위한 방법을 제안한다. 먼저 실제 발화에서 끊어 읽기가 발생하는 요인을 검토하였다. 그리고 이들 요인에 부합하여 텍스트에 4단계의 끊어 읽기를 표기함으로써 다량의 데이터를 확보하고 이를 이용한 NN 학습 결과와 HMM 추정 기의 성능을 비교 검토한다. 현재까지의 결과로는 NN 학습의 경우 끊어읽기 없는 경우와 긴 끊어읽기의 추정에서는 우수한 예측능력을 보이지만 짧은 끊어읽기, 중간 끊어읽기의 경 우는 HMM의 성능이 우수한 것으로 판명되었다. 전반적인 성능에서는 HMM이 우수하며 끊어읽기 종류에 따라 추정오차가 10∼25%로서 안정적인 결과를 얻었으며 TTS에의 활용 가능성을 보였다.
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      문장내 휴지구간의 위치와 길이는 합성음의 자연성을 결정짓는 주요 운율 파라미터 중 하나이다. 본 연구에서는 한국어 음성합성기의 합성음 생성에서 자연성 개선을 위해서 문장내 끊어...

      문장내 휴지구간의 위치와 길이는 합성음의 자연성을 결정짓는 주요 운율 파라미터 중 하나이다. 본 연구에서는 한국어 음성합성기의 합성음 생성에서 자연성 개선을 위해서 문장내 끊어읽기 위치 및 길이를 추정하기 위한 방법을 제안한다. 먼저 실제 발화에서 끊어 읽기가 발생하는 요인을 검토하였다. 그리고 이들 요인에 부합하여 텍스트에 4단계의 끊어 읽기를 표기함으로써 다량의 데이터를 확보하고 이를 이용한 NN 학습 결과와 HMM 추정 기의 성능을 비교 검토한다. 현재까지의 결과로는 NN 학습의 경우 끊어읽기 없는 경우와 긴 끊어읽기의 추정에서는 우수한 예측능력을 보이지만 짧은 끊어읽기, 중간 끊어읽기의 경 우는 HMM의 성능이 우수한 것으로 판명되었다. 전반적인 성능에서는 HMM이 우수하며 끊어읽기 종류에 따라 추정오차가 10∼25%로서 안정적인 결과를 얻었으며 TTS에의 활용 가능성을 보였다.

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