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스위칭 선형 동적 시스템을 활용한 통계적 음성 합성 시스템의 음성 합성 방법

  • 기술번호 : KST2015135853
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
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요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 본 발명은 스위칭 선형 동적 시스템을 활용한 통계적 음성 합성 시스템의 음성 합성 방법에 관한 것으로서, 보다 구체적으로는 (1) 음성 데이터베이스로부터 통계 모델 학습 및 최대 우도 기법을 이용하여 스위칭 선형 동적 시스템의 시스템 파라미터를 학습하는 단계; 및 (2) 입력된 문장 또는 단어에 대응되는 통계 모델 및 변환기를 선택하며 상기 단계 (1)에서 학습한 통계 모델 값을 입력으로 하여 스위칭 선형 동적 시스템으로부터 추정된 합성 특징 벡터로부터 음성을 합성하는 단계를 포함하는 것을 그 구성상의 특징으로 한다.본 발명에서 제안하고 있는, 스위칭 선형 동적 시스템을 활용한 통계적 음성 합성 시스템의 음성 합성 방법에 따르면, 음성 데이터베이스와 기존의 통계 모델에 대해 학습된 스위칭 선형 동적 시스템을 적용하여 음성을 합성함으로써, 통계 값을 바탕으로 합성된 특징값에 대해 동적 특성을 개선할 수 있고, 합성음의 음질을 향상시킬 수 있다.
Int. CL G10L 13/02 (2006.01.01) G10L 13/08 (2006.01.01)
CPC G10L 13/02(2013.01) G10L 13/02(2013.01)
출원번호/일자 1020110036463 (2011.04.20)
출원인 서울대학교산학협력단
등록번호/일자 10-1145441-0000 (2012.05.04)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20120515) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2011.04.20)
심사청구항수 7

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 서울대학교산학협력단 대한민국 서울특별시 관악구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김남수 대한민국 서울특별시 서초구
2 홍두화 대한민국 경기도 고양시 일산동구
3 성준식 대한민국 서울특별시 관악구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 김건우 대한민국 서울특별시 금천구 가산디지털*로 ***, 에이동 ***호 특허그룹덕원 (가산동, 우림 라이온스밸리)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 서울대학교산학협력단 서울특별시 관악구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2011.04.20 수리 (Accepted) 1-1-2011-0291577-30
2 보정요구서
Request for Amendment		 2011.04.29 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2011-0037540-54
3 [출원서등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2011.05.30 수리 (Accepted) 1-1-2011-0405602-81
4 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2011.09.27 수리 (Accepted) 4-1-2011-5195109-43
5 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2012.02.13 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
6 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2012.03.21 수리 (Accepted) 9-1-2012-0021180-07
7 등록결정서
Decision to grant		 2012.04.26 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2012-0245764-30
8 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2013.01.14 수리 (Accepted) 4-1-2013-5007213-54
9 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2015.03.17 수리 (Accepted) 4-1-2015-5033829-92
10 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2015.05.13 수리 (Accepted) 4-1-2015-5062924-01
11 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.05.13 수리 (Accepted) 4-1-2019-5093546-10
12 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.05.23 수리 (Accepted) 4-1-2019-5101798-31
13 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.08.02 수리 (Accepted) 4-1-2019-5154561-59
14 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.11.25 수리 (Accepted) 4-1-2020-5265458-48
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번호 청구항
1 1
통계적 음성 합성 시스템의 음성 합성 방법으로서,(1) 음성 데이터베이스로부터 통계 모델 학습 및 최대 우도 기법을 이용하여 스위칭 선형 동적 시스템의 시스템 파라미터를 학습하는 단계; 및(2) 입력된 문장 또는 단어에 대응되는 통계 모델 및 변환기를 선택하며, 상기 단계 (1)에서 학습한 통계 모델 값을 입력으로 하여 스위칭 선형 동적 시스템으로부터 추정된 합성 특징 벡터로부터 음성을 합성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 스위칭 선형 동적 시스템을 활용한 통계적 음성 합성 시스템의 음성 합성 방법
2 2
제1항에 있어서, 상기 단계 (1)은,(1-1) 상기 음성 데이터베이스로부터 통계 모델 학습을 수행하는 단계; 및(1-2) 상기 학습한 통계 모델 값을 벡터화하여 상기 스위칭 선형 동적 시스템의 입력으로 하고, 최대 우도 기법을 이용하여 상기 스위칭 선형 동적 시스템의 시스템 파라미터를 학습하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 스위칭 선형 동적 시스템을 활용한 통계적 음성 합성 시스템의 음성 합성 방법
3 3
제2항에 있어서, 상기 단계 (1-1)은,상기 학습한 통계 모델 값을 통계 모델 데이터베이스에 저장하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 스위칭 선형 동적 시스템을 활용한 통계적 음성 합성 시스템의 음성 합성 방법
4 4
제2항에 있어서, 상기 단계 (1-2)는,(a) 상기 스위칭 선형 동적 시스템의 시스템 파라미터를 초기화 하는 단계;(b) 상기 단계 (1-1)에서 학습한 통계 모델 값을 벡터화하여 상기 스위칭 선형 동적 시스템의 입력 벡터로 하고, 상기 음성 데이터베이스의 원음의 특징 벡터를 상기 스위칭 선형 동적 시스템의 출력 벡터로 구성하여, 상기 입력 벡터 및 출력 벡터를 바탕으로 칼만 스무딩을 통해 상태 벡터의 통계 값을 추정하는 단계;(c) 상기 추정한 상태 벡터의 통계 값과 상기 입력 벡터 및 출력 벡터를 이용하여 시스템 파라미터를 추정하는 단계; 및(d) 상기 단계 (b) 및 (c)를 우도가 최대로 수렴할 때까지 반복하여 상기 스위칭 선형 동적 시스템의 시스템 파라미터를 학습하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 스위칭 선형 동적 시스템을 활용한 통계적 음성 합성 시스템의 음성 합성 방법
5 5
제2항에 있어서, 상기 단계 (1-2)는,상기 학습한 상기 스위칭 선형 동적 시스템의 시스템 파라미터를 스위칭 선형 동적 시스템 데이터베이스에 저장하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 스위칭 선형 동적 시스템을 활용한 통계적 음성 합성 시스템의 음성 합성 방법
6 6
제1항에 있어서, 상기 단계 (2)는,(2-1) 입력된 문장 또는 단어에 대응되는 통계 모델 및 스위칭 선형 동적 시스템을 선택 및 조합하는 단계;(2-2) 상기 단계 (1)에서 학습한 통계 모델 값을 벡터화하여 상기 스위칭 선형 동적 시스템의 입력 벡터로 하고, 상기 단계 (1)에서 학습한 시스템 파라미터를 이용하여 스위칭 선형 동적 시스템으로부터 우도를 최대로 하는 합성 특징 벡터를 추정하는 단계; 및(2-3) 음성 합성 필터를 이용하여 상기 추정된 합성 특징 벡터로부터 음성 신호를 합성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 스위칭 선형 동적 시스템을 활용한 통계적 음성 합성 시스템의 음성 합성 방법
7 7
제1항에 있어서,상기 스위칭 선형 동적 시스템은 다음 수학식으로 구성되는 것을 특징으로 하는, 스위칭 선형 동적 시스템을 활용한 통계적 음성 합성 시스템의 음성 합성 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 교육과학기술부 한국연구재단 국가지정연구실사업 모바일 디바이스용 지능형 UI 기술 개발