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음성합성 방법에 있어서, 음성모델을 음성모델 코드로 부호화하는 단계;상기 음성모델 코드를 조작함에 따라 변조된 목소리 음성 정보를 포함하는 음성모델 코드로 변환하는 단계;상기 부호화된 음성모델 코드 또는 상기 변조된 목소리 음성 정보를 포함하는 음성모델 코드를 복호화하여 합성 가능한 음성모델로 복원시키는 단계; 및 텍스트 정보가 입력됨에 따라 상기 복원된 음성모델을 활용하여 상기 입력된 텍스트 정보에 대해 변조된 목소리의 음성 파형을 합성하는 단계 를 포함하고,상기 음성모델을 음성모델 코드로 부호화하는 단계는,음성합성을 위한 훈련(Training) 또는 적응(Adaptation)을 통해 생성된 임의의 화자의 음성모델 전부 또는 일부를 주성분 분석 기법에 의해 획득된 고유음성성분에 대한 가중치로 부호화하는 주성분 변환 부호화 알고리즘을 적용하여 디지털 음성모델 코드를 생성하고, 상기 음성모델을 개별 벡터 또는 수퍼벡터(U)로 변환하고, 상기 변환된 개별 벡터 또는 수퍼벡터에 대해 주성분 분석에 기반하여 고유벡터 또는 고유음성성분(E)의 K(K는 자연수) 차원의 가중치 벡터(W)를 추출하는 주성분 변환 알고리즘을 수학식 1과 같이 나타내는 단계를 포함하고,wk는 k번째 고유음성성분에 대한 가중치 원소로서 스칼라 실수값, E는 음성모델의 수퍼벡터들의 공분산행렬에 대해 주성분분석을 수행함에 따라 획득된 고유벡터들 중에서 가장 큰 K(1≤K≤S) 개의 고유치들에 대응하는 고유벡터들로 구성된 행렬, U는 상기 임의의 화자에 대한 음성모델을 변환한 수퍼벡터를 의미하는 수학식 1:음성합성 방법
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제1항에 있어서,상기 음성모델을 음성모델 코드로 부호화하는 단계는,상기 임의의 화자에 대한 음성모델을 변환한 수퍼벡터(U)가 수학식 2와 같이 주어지고, 는 상기 임의의 화자에 대한 음성모델을 v번째 아음소 GMM-HMM에서 i번째 상태의 j번째 혼합에서의 평균벡터, 또는 공분산행렬의 대각원소들로 구성된 벡터, 또는 DNN-HMM의 v번째 계층에서의 가중치행렬에서 i번째 노드의 j번째 가중치를 의미하는 수학식 2:것을 특징으로 하는 음성합성 방법
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제4항에 있어서,상기 음성모델을 음성모델 코드로 부호화하는 단계는,복수의 화자의 수퍼벡터의 데이터로부터 수학식 3을 통하여 주성분 분석에 사용된 수퍼벡터들에 대한 평균벡터(M)를 도출함에 따라 획득된 음성모델 코드를 저장하는 단계를 포함하고, 수학식 3:s는 전체 S명의 화자들로부터 획득한 음성모델들 중에서 임의의 화자의 음성모델의 인덱스를 나타내고 mean(·)은 주성분분석에 사용된 전체 화자음성모델들에 대한 개별 원소 평균치를 그 원소로 취하는 벡터를 구하는 함수를 의미하는것을 특징으로 하는 음성합성 방법
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음성합성 방법에 있어서, 음성모델을 음성모델 코드로 부호화하는 단계;상기 음성모델 코드를 조작함에 따라 변조된 목소리 음성 정보를 포함하는 음성모델 코드로 변환하는 단계;상기 부호화된 음성모델 코드 또는 상기 변조된 목소리 음성 정보를 포함하는 음성모델 코드를 복호화하여 합성 가능한 음성모델로 복원시키는 단계; 및 텍스트 정보가 입력됨에 따라 상기 복원된 음성모델을 활용하여 상기 입력된 텍스트 정보에 대해 변조된 목소리의 음성 파형을 합성하는 단계를 포함하고,상기 음성모델 코드를 조작함에 따라 변조된 목소리 음성 정보를 포함하는 음성모델 코드로 변환하는 단계는,상기 부호화된 음성모델 코드를 기 선택된 목소리 음성 정보를 포함하는 음성모델 코드로 변경하거나 복수의 임의의 화자들로부터 획득된 음성모델 코드에 포함된 코드 정보를 각각 기 설정된 비율로 조합함으로써 변조된 목소리 음성 정보를 포함하는 음성모델 코드로 변환하는 단계 를 포함하는 음성합성 방법
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음성합성 방법에 있어서, 음성모델을 음성모델 코드로 부호화하는 단계;상기 음성모델 코드를 조작함에 따라 변조된 목소리 음성 정보를 포함하는 음성모델 코드로 변환하는 단계;상기 부호화된 음성모델 코드 또는 상기 변조된 목소리 음성 정보를 포함하는 음성모델 코드를 복호화하여 합성 가능한 음성모델로 복원시키는 단계; 및 텍스트 정보가 입력됨에 따라 상기 복원된 음성모델을 활용하여 상기 입력된 텍스트 정보에 대해 변조된 목소리의 음성 파형을 합성하는 단계를 포함하고,상기 부호화된 음성모델 코드 또는 상기 변조된 목소리 음성 정보를 포함하는 음성모델 코드를 복호화하여 합성 가능한 음성모델로 복원시키는 단계는,상기 부호화된 음성모델 코드 또는 상기 변조된 목소리 음성 정보를 포함하는 음성모델 코드에 주성분 변환 복호화 알고리즘을 적용하여 수퍼벡터로 복호화하고, 상기 수퍼벡터에 대응되는 음성모델의 파라메터를 복원한 후, 상기 복원된 파라메터를 포함하는 음성모델을 저장하는 단계를 포함하는 음성합성 방법
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컴퓨터 시스템이 음성을 합성하도록 제어하는 명령(instruction)을 포함하는 컴퓨터 판독가능 저장 매체로서,상기 명령은, 음성모델을 음성모델 코드로 부호화하는 단계;상기 음성모델 코드를 조작함에 따라 변조된 목소리 음성 정보를 포함하는 음성모델 코드로 변환하는 단계;상기 부호화된 음성모델 코드 또는 상기 변조된 목소리 음성 정보를 포함하는 음성모델 코드를 복호화하여 합성 가능한 음성모델로 복원시키는 단계; 및 텍스트 정보가 입력됨에 따라 상기 복원된 음성모델을 활용하여 상기 입력된 텍스트 정보에 대해 변조된 목소리의 음성 파형을 합성하는 단계 를 포함하고,상기 음성모델을 음성모델 코드로 부호화하는 단계는,음성합성을 위한 훈련(Training) 또는 적응(Adaptation)을 통해 생성된 임의의 화자의 음성모델 전부 또는 일부를 주성분 분석 기법에 의해 획득된 고유음성성분에 대한 가중치로 부호화하는 주성분 변환 부호화 알고리즘을 적용하여 디지털 음성모델 코드를 생성하고, 상기 음성모델을 개별 벡터 또는 수퍼벡터(U)로 변환하고, 상기 변환된 개별 벡터 또는 수퍼벡터에 대해 주성분 분석에 기반하여 고유벡터 또는 고유음성성분(E)의 K(K는 자연수) 차원의 가중치 벡터(W)를 추출하는 주성분 변환 알고리즘을 수학식 1과 같이 나타내는 단계를 포함하고,wk는 k번째 고유음성성분에 대한 가중치 원소로서 스칼라 실수값, E는 음성모델의 수퍼벡터들의 공분산행렬에 대해 주성분분석을 수행함에 따라 획득된 고유벡터들 중에서 가장 큰 K(1≤K≤S) 개의 고유치들에 대응하는 고유벡터들로 구성된 행렬, U는 상기 임의의 화자에 대한 음성모델을 변환한 수퍼벡터를 의미하는 것수학식 1:을 포함하는 방법에 의하여 상기 컴퓨터 시스템을 제어하는, 컴퓨터 판독가능 저장 매체
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음성합성 장치에 있어서, 음성모델을 음성모델 코드로 부호화하는 음성모델 부호화기;상기 음성모델 코드를 조작함에 따라 변조된 목소리 음성 정보를 포함하는 음성모델 코드로 변환하는 음성모델 코드 변환기;상기 부호화된 음성모델 코드 또는 상기 변조된 목소리 음성 정보를 포함하는 음성모델 코드를 복호화하여 합성 가능한 음성모델로 복원시키는 음성모델 복호화기; 및 텍스트 정보가 입력됨에 따라 상기 복원된 음성모델을 활용하여 상기 입력된 텍스트 정보에 대해 변조된 목소리의 음성 파형을 합성하는 음성 합성기를 포함하고,상기 음성모델 부호화기는,음성합성을 위한 훈련(Training) 또는 적응(Adaptation)을 통해 생성된 임의의 화자의 음성모델 전부 또는 일부를 주성분 분석 기법에 의해 획득된 고유음성성분에 대한 가중치로 부호화하는 주성분 변환 부호화 알고리즘을 적용하여 디지털 음성모델 코드를 생성하고, 상기 음성모델을 개별 벡터 또는 수퍼벡터(U)로 변환하고, 상기 변환된 개별 벡터 또는 수퍼벡터에 대해 주성분 분석에 기반하여 고유벡터 또는 고유음성성분(E)의 K(K는 자연수) 차원의 가중치 벡터(W)를 추출하는 주성분 변환 알고리즘을 수학식 1과 같이 나타내는 것을 포함하고,wk는 k번째 고유음성성분에 대한 가중치 원소로서 스칼라 실수값, E는 음성모델의 수퍼벡터들의 공분산행렬에 대해 주성분분석을 수행함에 따라 획득된 고유벡터들 중에서 가장 큰 K(1≤K≤S) 개의 고유치들에 대응하는 고유벡터들로 구성된 행렬, U는 상기 임의의 화자에 대한 음성모델을 변환한 수퍼벡터를 의미하는 수학식 1:음성합성 장치
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제9항에 있어서,상기 음성모델 부호화기는,상기 임의의 화자에 대한 음성모델을 변환한 수퍼벡터(U)가 수학식 2와 같이 주어지고, 는 상기 임의의 화자에 대한 음성모델을 v번째 아음소 GMM-HMM에서 i번째 상태의 j번째 혼합에서의 평균벡터, 또는 공분산행렬의 대각원소들로 구성된 벡터, 또는 DNN-HMM의 v번째 계층에서의 가중치행렬에서 i번째 노드의 j번째 가중치를 의미하는 수학식 2:것을 특징으로 하는 음성합성 장치
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제12항에 있어서,상기 음성모델 부호화기는,복수의 화자의 수퍼벡터의 데이터로부터 수학식 3을 통하여 주성분 분석에 사용된 수퍼벡터들에 대한 평균벡터(M)를 도출함에 따라 획득된 음성모델 코드를 저장하는 것을 포함하고, 수학식 3:s는 전체 S명의 화자들로부터 획득한 음성모델들 중에서 임의의 화자의 음성모델의 인덱스를 나타내고 mean(·)은 주성분 분석에 사용된 전체 화자음성모델들에 대한 개별 원소 평균치를 그 원소로 취하는 벡터를 구하는 함수를 의미하는것을 특징으로 하는 음성합성 장치
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음성합성 장치에 있어서, 음성모델을 음성모델 코드로 부호화하는 음성모델 부호화기;상기 음성모델 코드를 조작함에 따라 변조된 목소리 음성 정보를 포함하는 음성모델 코드로 변환하는 음성모델 코드 변환기;상기 부호화된 음성모델 코드 또는 상기 변조된 목소리 음성 정보를 포함하는 음성모델 코드를 복호화하여 합성 가능한 음성모델로 복원시키는 음성모델 복호화기; 및 텍스트 정보가 입력됨에 따라 상기 복원된 음성모델을 활용하여 상기 입력된 텍스트 정보에 대해 변조된 목소리의 음성 파형을 합성하는 음성 합성기를 포함하고,상기 음성모델 코드 변환기는,상기 부호화된 음성모델 코드를 기 선택된 목소리 음성 정보를 포함하는 음성모델 코드로 변경하거나 복수의 임의의 화자들로부터 획득된 음성모델 코드 정보를 각각 기 설정된 비율로 조합함으로써 변조된 목소리 음성 정보를 포함하는 음성모델 코드로 변환하는 것을 특징으로 하는 음성합성 장치
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음성합성 장치에 있어서, 음성모델을 음성모델 코드로 부호화하는 음성모델 부호화기;상기 음성모델 코드를 조작함에 따라 변조된 목소리 음성 정보를 포함하는 음성모델 코드로 변환하는 음성모델 코드 변환기;상기 부호화된 음성모델 코드 또는 상기 변조된 목소리 음성 정보를 포함하는 음성모델 코드를 복호화하여 합성 가능한 음성모델로 복원시키는 음성모델 복호화기; 및 텍스트 정보가 입력됨에 따라 상기 복원된 음성모델을 활용하여 상기 입력된 텍스트 정보에 대해 변조된 목소리의 음성 파형을 합성하는 음성 합성기를 포함하고,상기 음성모델 복호화기는, 상기 부호화된 음성모델 코드 또는 상기 변조된 목소리 음성 정보를 포함하는 음성모델 코드에 주성분 변환 복호화 알고리즘을 적용하여 수퍼벡터로 복호화하고, 상기 수퍼벡터에 대응되는 음성모델의 파라메터를 복원한 후, 상기 복원된 파라메터를 포함하는 음성모델을 저장하는 것을 특징으로 하는 음성합성 장치
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