예시 기반 음성 변환을 이용한 HMM 기반 음성 합성의 과도한 매끄러움 감소

음성 합성은 여러 가지 실용적인 응용에 적용되어 왔습니다. 현재 최첨단 음성 합성은 숨겨진 마르코프 모델(HMM)을 기반으로 한 통계적 방법을 사용합니다. 통계적 방법으로 합성된 음성은 통계 처리에서의 평균화로 인해 과도하게 매끄럽다고 간주될 수 있습니다. 문헌에서는 HMM으로 합성된 음성의 과도한 매끄러움을 해결하기 위한 연구가 많이 이루어졌습니다. 그러나 여전히 한계가 있습니다. 본 논문에서는 HMM과 예시 기반 음성 변환 간의 하이브리드 합성을 제안합니다. 실험 결과는 제안된 방법이 글로벌 분산을 사용하는 최첨단 HMM 합성을 능가함을 보여줍니다.