음성 합성 기술의 현황분석

컴퓨터 또는 데스크톱에서 음성 합성 기술과 관련하여 상대적으로 제한된 수의 성능을 실현하기 위한 네트워크입니다. 이런 환경, 고품질의 음성 합성 기술을 이용할 수 있지만, 문제는 저렴한 휴대폰에 있습니다.

그들은 기본적으로 PC보다 PDA나 휴대폰을 더 많이 가지고 있다. 따라서 저장 공간에서도 작업을 할 수 있는 것은 음성 합성이 기술의 이익을 위해 전파될 수 있다는 것입니다.

하지만 become의 합성 사운드 믹스입니다. 그 동안 간단한 음성 녹음 및 편집부터 시작하여 간단한 장난감 및 전자 장치의 보관 및 탐색 시스템을 도입하였습니다.

 

음성 합성 기술 현황

한국의 음성 합성 기술은 주로 커넥티드 기반 음성 합성 방식을 따르고 있는데, 이는 매우 크다. 최근 디지털카메라, 휴대용멀티미디어플레이어(PMP), MP3플레이어, 내비게이션 등의 모든 기능을 갖춘 휴대폰으로 인해 소형 음성합성 엔진에 대한 수요가 증가하고 있다. 그리고 퍼지고 있습니다.

그러나, 종래의 파형 연결 방식은 음성 압축 기술의 도움으로 음성 폰트의 크기를 줄이는 데 한계가 있었으며, 음성 합성 기술에 대한 관심은 아직 제품으로서 도입되지 않았다. 게다가 계열사들이 해외 시장에 접근하고 있는데, 조금 더 기다려야 만날 수 있을 것 같습니다.

외국도 한국의 현실과 다르지 않다. 차이점은 일부 선진국들은 음성 합성 엔진이 쉽게 개발될 수 있는 지리적 환경 때문에 이미 여러 언어를 사용하고 있다는 것이다.

 

훌륭한 합성음을 만들기 위해

우리가 매일 사용하는 컴퓨터 문서 편집기는 다양한 글꼴을 사용하여 각 글꼴의 정교한 특성을 표현할 수 있습니다. 음성 합성 시스템도 음성 합성 엔진을 가지고 있지만, 음성 합성 엔진에는 다양한 음성 글꼴이 사용되고 있다.

말할 필요도 없이, 음성 스크립트는 음성 합성에 매우 중요하다. 또한 필요한 컨텍스트 정보를 계산해야 합니다. 이러한 계산의 경우, 각 서비스 부문의 몇 퍼센트가 주로 통합에서 발생하는지 아는 것이 중요하다.

일반적으로 특정 서비스에 필요한 텍스트 모집단을 구성하고 음소 조합이나 단어 사용 빈도를 계산할 때 이러한 서비스 영역의 차이가 최적의 Sp 개발의 기반이 되는 것으로 나타났다.각 서비스 영역에 대한 답변입니다.

최적의 언어 목록을 설계하려면 보컬리스트 설계 단계를 거쳐 이전에 생성된 텍스트 모집단에 포함할 문장 목록을 만들어야 합니다. 음성 녹음은 일반적으로 텍스트 모집단을 설정하는 것보다 훨씬 높습니다.

비정상적인 목소리를 녹음하면 녹음 시간이 줄어들지만 하루에 200문장 정도만 녹음할 수 있다. 따라서 사용 가능한 공간에 대한 많은 정보가 있지만 언어 목록은 레코드의 수를 최소화하도록 설계되었습니다.

예를 들어, 텍스트 인구는 약 100만 개의 텍스트를 수집하고 뉴스 섹션에서 언어 목록을 만드는 데 사용되는 10,000개의 문장을 추출합니다. 다만 서비스 분야나 언어 합성의 종류에 따라 특정 문장의 개수가 달라질 수 있다.

 

다양한 서비스를 위한 발성 목록 녹음

언어 목록을 만들려면 먼저 서비스에 대한 올바른 목소리를 찾아야 하는데, 일반 뉴스는 사람들의 마음에 있는 목소리에 대한 편견을 받아들여야 하기 때문이다. B. 조용한 목소리와 생기 넘치는 목소리 다중 음성 샘플 세트를 사용하여 시스템을 개발한 후, 사용자 선호도 조사를 통해 최상의 음성을 평가합니다.

다만 내비게이션과 텔레매틱스 서비스는 사용자 선호도가 중요하기 때문에 선명한 사운드를 선호하지만 조용한 사운드는 수면으로 이어질 수 있다. 음성 합성 기술이 사용되는 서비스 영역에 따라 음성 유형도 달라진다.

 

발성 목록의 정확한 발음열 변환

발음 문자열(발음 기호) 변환은 문자 정보를 소리 정보로 표현하는 첫 번째 과정이다. 언어들은 음운론적 규칙과 화자의 특성에 따라 발음이 조금씩 다르다. '음악'이라는 단어를 문장으로 쓸 때는 '뮤지컬'로 발음하지만 발음할 때는 '우막'으로 발음한다."

그렇기 때문에 의사는 서울 사람들에게 의사이지만 경상도 사람들에게는 선생님이다. 개인의 기호에 따라 발음이 달라질 수 있다. "$100"이라는 단어의 독자에 따라 "$100", "$100", "$100" 등의 발음이 달라질 수 있다.

이와 같이 문자의 음운기호는 언어의 음운변동규칙, 사용자의 발성특성 등 다양한 요인에 의해 영향을 받기 때문에 정확한 음운기호를 자동으로 생성하기는 어렵다. 그러나, 자동 발음 변환은 매우 경쟁력 있는 기술이며, 관련 연구는 여전히 진행 중이다.

음성 글꼴을 개발하기 위해 발음 문자열 변환은 반자동 발음 변환 프로세스라는 접근 방식을 사용하는 경우가 많다. 반자동은 우선 음운변동규칙, 예외사전, 통계발음변환시스템 등 다양한 자동화 도구를 이용해 전체 음운목록의 발음을 바꾸는 방식으로 진행된다.

음소거 과정을 이해하기 위해, 먼저 음소와 돌연변이 소리의 정의를 살펴보자. 음소는 그 자체로 의미가 없지만 다른 음소와 결합했을 때 의미를 갖는 가장 작은 소리의 단위이다. 한국어에서는 보통 자음과 모음을 음소라고 하며, 각각의 음소에는 몇 가지 독특한 신호 특성이 있다. 같은 음소가 음절이나 단어에 사용되는 위치와 발성 방법에 따라 다른 소리로 구현되는데 이를 돌연변이음이라고 한다.

음소 레이빙 작업은 음성 신호의 음소 단위 또는 돌연변이 단위 사이의 경계를 발성 목록에 결정하는 과정을 의미한다. 즉, "Seoul"은 'ㅅ'의 소리가 있는 곳과 ''의 소리가 있는 곳 사이의 경계를 설정하는 오디오 신호입니다.

음성 글꼴을 생성하기 위한 합성 데이터베이스는 수천에서 수만 개의 문장으로 구성되어 있으며, 이는 시간 또는 수십 시간으로 변환될 수 있다. 대량의 합성 데이터베이스를 음소별로 면밀히 감시하려면 비용이 너무 많이 든다. 이 때문에 일반 음소 단위로 자동 갈채를 받아 손으로 교정한다.

운율적 격찬은 음절, 단어, 문장의 운율적 특징을 음성 신호에 할당하는 것을 의미하기도 한다. 갈채할 운율의 주요 특징은 컷아웃 경보 강도, 톤 타입 등이 있지만 컷아웃 경보 강도는 문장을 구성하는 각 단어에 대해 컷아웃 판독 레벨을 표시하는 과정이다.

특히 외국어의 경우 읽기 전용 정보가 유창성 평가를 위한 중요한 척도로 활용되고 있어 사용자에게 미치는 성격에 미치는 영향이 크다. 커팅 레벨은 복수 단계로 설정될 수 있으나, 거의 작은 커팅 강도와 큰 커팅 강도로 구분된다.

이러한 잘린 경고 강도는 각 사용자가 다르게 느끼는 정도에 비례하지만 일반적으로 전문 음운학자가 공통적으로 느끼는 수준을 따른다.

한국어 리듬의 기호 유형과 수준에 대한 정량적 정의의 대표적인 예가 한국어 음색 및 중단 지수(K-ToBI) 체계이다. 한국어 문장은 하나 이상의 억양 개구를 가지며, 억양 개구는 하나 이상의 억양 개구를 가지며, 특히 억양 개구의 끝에 나타나는 억양 개구는 억양 개구로 정의된다.

음성 폰트 패키징은 음성 합성 엔진에서 사용하기에 적합한 형태로 녹음된 음성 데이터, 처리된 발음 열정, 음소거 정보, 리듬 레이빙 정보 등 다양한 정보를 재구성하는 과정을 말한다. 재구성할 정보는 크게 색인 정보와 음성 통신의 모음으로 나뉜다.

인덱스 정보에는 음성 대변의 비스타 고유의 음성 대변이 저장되는 위치와 음성 대변의 언어/음향 특징 정보 등이 제공된다. 음성 합성 엔진은 색인 정보를 검색하여 합성할 문장에 적합한 음성 대변을 검색하여 합성된 소리를 생성한다.