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NTIS 바로가기주관연구기관 | 한국과학기술원 Korea Advanced Institute of Science and Technology |
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연구책임자 | 남주한 |
참여연구자 | 용상언 , 최순범 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2020-12 |
과제시작연도 | 2020 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
과제관리전문기관 | 한국과학기술원 Korea Advanced Institute of Science and Technology |
등록번호 | TRKO202100009274 |
과제고유번호 | 1711125302 |
사업명 | 한국과학기술원연구운영비지원(R&D)(주요사업비) |
DB 구축일자 | 2021-08-21 |
키워드 | 가창.표현 교정.신호처리.딥러닝.주파수 모델링.singing voice.vocal conversion.signal processing.deep learning. f0 modeling. |
본 연구에서는 가창 교정을 위한 음악 표현 알고리즘을 연구하였음.
기존의 딥 러닝 기반의 음성 변환 알고리즘은 대부분 중간 과정에 사람의 개입이 들어가지 않는 end-to-end 방식 위주로 연구 되어 왔음.
이러한 변환의 경우 데이터셋만 구축되어 있으면 쉽게 적용할 수 있다는 장점이 있지만 세세한 설정을 조절할 수 없다는 단점을 가지고 있음.
특히 가창에서는 가사와 음정, 리듬이 정해져있기 때문에 일반적인 음성 신호와 다르게 이런 단점이 더 크게 부각되는 편임.
이러한 방식을 극복하기 위해 가창의 일부 요소만
Singing is one of the most beloved music activity that both for playing and consuming. However, it is still difficult for nonprofessional people to share their own singings to others because of their unskilled vocal techniques. In this report, we propose the method to correct the vocal techniques of
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