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인자화된 최대 공산선형회귀 적응기법을 적용한 해양IT융합기술을 위한 HMM기반 음성합성 시스템 / 성준식 ; 홍두화 ; 정민아 ; 이연우 ; 이성로 ; 김남수 1
요약 1
ABSTRACT 1
I. 서론 1
II. 본론 2
2.1. MLLR 2
2.2. MRHSMM 2
2.3. FMLLR 3
III. 실험 3
IV. 결론 4
References 5
[저자소개] 5
초록보기 더보기
은닉 마코프 모델 (hidden Markov Model, HMM) 기반 음성 합성 시스템에서 파라미터 적응을 위해 널리 쓰이는 기법으로 최대 공산 선형 회귀 (maximum likelihood linear regression, MLLR)이 있다. 이전 연구에서 우리는 각 MLLR 파라미터를 인자화된 MLLR (Factored MLLR, FMLLR) 형태로 확장하는 형태를 제안하였다. FMLLR 파라미터를 기존의 EM 알고리즘 형태로 구하는 기법 역시 제안하였고, 이를 통해 보완 정보를 활용하여 적응 학습을 수행할 수 있게 하였다. 본 논문에서는, FMLLR 기법을 스펙트럼 파라미터에 사용하는 것뿐 아니라 피치에도 적용하여 그 성능을 향상시키는 것에 대한 탐구를 수행하였다. 감정 음성을 생성하는 여러 실험을 통해, 우리는 제안하는 기법이 피치 및 스펙트럼에 대해 효과적으로 작용하는 것을 확인하였다.
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