KSC 2020
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
문자 기반 정보 병목을 활용한 음성 변환 |
| 영문제목(English Title) |
Voice Conversion via Text based Information Bottleneck |
| 저자(Author) |
노형래
이상훈
윤현욱
황인선
이성환
Hyeong-Rae Noh
Sang-Hoon Lee
Hyun-Wook Yoon
In-Sun Hwang
Seong-Whan Lee
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 47 NO. 02 PP. 0571 ~ 0573 (2020. 12) |
한글내용
(Korean Abstract) |
최근 딥러닝의 발전과 함께 오토인코더 (autoencoder)를 활용한 음성 변환 방법들이 연구되었다. 하지만 이러한 방법들의 성능은 오토인코더의 병목층 (bottleneck layer)의 설계 방법에 크게 의존적이며 구조상 출력 음성의 길이가 항상 입력 음성과 같아 말하는 속도나 박자와 같은 음성의 길이와 연관된 스타일 요소는 변환할 수 없다. 반면, 시퀀스-투-시퀀스 (sequence-to-sequence) 모델을 활용한 음성 변환 방법들은 출력 음성의 길이가 가변적이지만 자기 회귀 방식으로 음성을 생성하기 때문에 오토인코더 기반 음성 변환 방법들에 비해 생성 속도가 느리다는 단점이 있다. 본 논문에서는 오토인코더와 문자 기반 정보 병목을 활용하여 음성의 길이 조절이 가능한 음성 변환 방법을 제시한다. 제시된 방법은 시퀀스-투-시퀀스 모델을 활용한 음성 변환 방법에 비해 11배의 속도 향상을 보였으며 음질 평가와 화자 유사도 평가에서 큰 성능 향상을 보였다.
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영문내용
(English Abstract) |
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| 키워드(Keyword) |
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