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NTIS 바로가기주관연구기관 | 한국과학기술원 Korea Advanced Institute of Science and Technology |
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연구책임자 | 한민수 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2022-03 |
과제시작연도 | 2021 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202200013632 |
과제고유번호 | 1711147554 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부)(R&D) |
DB 구축일자 | 2022-10-20 |
키워드 | 음성 합성.전이 학습.다화자.뉴럴 보코더.종단간.speech synthesis.transfer learning.multi-speaker.neural vocoder.end-to-end. |
□ 연구개요
본 연구는 선행연구를 통해 개발한 ‘소용량 데이터베이스(DB)를 이용한 전이 학습(transfer learning) 기반 음성 합성 시스템’을 고도화하여, 초소용량 DB를 이용한 few shot learning 기반의 다화자 end-to-end 음성 합성 시스템을 구축하는 것을 목표로 한다. 기존의 선행 연구에서는 접근이 용이한 대용량의 영어 DB를 활용하여 먼저 훈련된 모델 파라미터를 이용해 소용량 한국어 DB만을 이용한 한국어 음성 합성기를 개발하였다. 해당 연구에서는 few shot learning을 통해 소
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