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학술저널
저자정보
최연주 (한국과학기술원) 정영문 (한국과학기술원) 김영관 (한국과학기술원) 서영주 (한국과학기술원) 김회린 (한국과학기술원)
저널정보
한국음성학회 말소리와 음성과학 말소리와 음성과학 제10권 제1호
발행연도
2018.3
수록면
39 - 48 (10page)

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A typical statistical parametric speech synthesis (text-to-speech, TTS) system consists of separate modules, such as a text analysis module, an acoustic modeling module, and a speech synthesis module. This causes two problems: 1) expert knowledge of each module is required, and 2) errors generated in each module accumulate passing through each module. An end-to-end TTS system could avoid such problems by synthesizing voice signals directly from an input string. In this study, we implemented an end-to-end Korean TTS system using Google’s Tacotron, which is an end-to-end TTS system based on a sequence-to-sequence model with attention mechanism. We used 4392 utterances spoken by a Korean female speaker, an amount that corresponds to 37% of the dataset Google used for training Tacotron. Our system obtained mean opinion score (MOS) 2.98 and degradation mean opinion score (DMOS) 3.25. We will discuss the factors which affected training of the system. Experiments demonstrate that the post-processing network needs to be designed considering output language and input characters and that according to the amount of training data, the maximum value of n for n-grams modeled by the encoder should be small enough.
#attention mechanism #end-to-end #Korean text-to-speech system #sequence-to-sequence #Tacotron

목차

Abstract
1. 서론
2. 엔드투엔드 한국어 TTS 시스템
3. 실험
4. 결론
참고문헌

참고문헌 (27)

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Arik, S. / 2017 / Deep Voice: Real-time neural text-to-speech / Proceedings of the 34th International Conference on Machine Learning :195~204 google schola Arik, S. / 2017 / Deep Voice 2: Multi-speaker neural text-to-speech / Advances in Neural Information Processing Systems 30:2966~2974 google schola Bahdanau, D / Neural machine translation by jointly learning to align and translate google schola Bengio, Y. / 2009 / Curriculum learning / Proceedings of the 26th Annual International Conference on Machine Learning :41~48 google schola Cho, K. / Learning phrase representations using RNN encoder-decoder for statistical machine translation google schola

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