HMM 기반 통계 정보를 사용한 음조 패턴 생성에 관한 연구

이 논문은 은닉 마르코프 모델(HMM)을 사용한 음성 합성을 위한 새로운 음조 패턴 생성 방법을 설명합니다. 제안된 방법에서는 소구(가벼운 구)의 F0 윤곽이 HMM(음조-HMM)으로 모델링됩니다. 음조-HMM은 음성 환경(예: 악센트 유형, 모라 수, 모라 위치, 음소 범주 등)을 고려하여 F0와 1F0를 사용하여 학습됩니다. 음조-HMM을 평가하기 위해 악센트 식별 실험이 수행됩니다. 결과는 음조-HMM이 F0 윤곽의 움직임을 적절하게 포착할 수 있음을 나타냅니다. F0 윤곽 생성 실험에서, 제안된 방법은 원본과 생성된 F0 윤곽 사이의 평균 루트 평균 제곱 오차가 132cent(120Hz에서 9.2Hz에 해당)를 보입니다. 또한 제안된 방법의 텍스트-음성 변환 시스템 적용에 대해서도 논의됩니다. 1. 서론 기본 주파수(F0 윤곽)의 좋은 생성 모델은 음성 시스템에 필수적입니다. 최근에는 여러 가지 통계 기반의 F0 윤곽 모델링 방법이 제안되었습니다...