초록 ▼

□ 연구개발 목표 및 내용
◼ 최종 목표
소량의 음성 데이터를 사용한 딥러닝 기반 고품질, 종단형, 실시간, 적응형 화자 변환 및 다화자 한국어 음성합성 기술 연구

◼ 전체 내용
- 고품질 한국어 음성합성 기술
- 딥러닝 기반 종단형 방식 음성합성 기술
- 실시간 처리 음성합성 기술
- 소량의 데이터를 사용한 적응형 화자 변환 및 다화자 음성 합성 기술
* Few shot learning 기술 적용

◼ 1단계
❏ 목표
- 최종 목표와 동일
❏ 내용

□ 연구개발 목표 및 내용
◼ 최종 목표
소량의 음성 데이터를 사용한 딥러닝 기반 고품질, 종단형, 실시간, 적응형 화자 변환 및 다화자 한국어 음성합성 기술 연구

◼ 전체 내용
- 고품질 한국어 음성합성 기술
- 딥러닝 기반 종단형 방식 음성합성 기술
- 실시간 처리 음성합성 기술
- 소량의 데이터를 사용한 적응형 화자 변환 및 다화자 음성 합성 기술
* Few shot learning 기술 적용

◼ 1단계
❏ 목표
- 최종 목표와 동일
❏ 내용
- 최종 목표의 내용과 동일

□ 연구개발성과
- 학진등재 논문 3편 게재
- 1인 화자 실시간 TTS 기술 연구
- 소량의 데이터를 사용한 적응형 화자변환 TTS 기술 연구
- speaker encoder 신경망 기술 연구
- speaker encoder 기반 다화자 TTS 기술 연구
- 다화자 음성합성을 위한 Few shot learning 기술 연구
- Few shot learning을 적용한 다화자 TTS 기술 연구
- 1인 화자 대용량 한국어 음성 DB, 다화자 소용량 한국어 음성 DB 확보

□ 연구개발성과 활용계획 및 기대 효과
- 음성합성은 4차 산업인 로봇, AI 비서, 자율주행차, 스마트 홈 등을 위한 사용자 인터페이스의 핵심 기술로 산업적·경제적 파급 효과가 매우 높아, 소량의 음성 데이터를 이용하는 다중 화자 고품질 합성음 생성에 관한 연구가 세계적으로 매우 활발한 상황이다. 본 과제를 통해 해외 기술 의존도를 낮추면서 한국어 지원이 가능한 TTS 원천 기술 확보를 통해 관련 기술 및 시장에 대한 경쟁력을 확보할 수 있다.
- 원천 기술 확보를 통해 AI 스피커, 스마트 홈, 스마트 카 등 차세대 AI 에이전트, 동화 구연, 외국어 학습, 자동 통역 등의 교육/편의 서비스, 기타 민간 및 공공 부문의 다양한 서비스용 로봇 등에 활용이 가능하여 상당한 산업·경제·사회적 파급 효과를 기대할 수 있다.
- 인간-기계 인터페이스 중에서 사용자에게 가장 편리한 수단인 음성을 이용하여 인간과 기계 간의 소통을 이루게 하는 지능형 음성 어시스턴트 기술에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 자연스러운 대화를 가능하게 해주는 다화자 음성합성 기술에 대한 시장성은 상당히 높다고 할 수 있다.

(출처 : 요약문 2p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 요 약 문 ... 2
• 목차 ... 3
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
• 1.1 연구 개요 ... 4
• 1.2 연구 필요성 ... 4
• 1.3. 연구 최종 목표 ... 5
• 1.4 연차별 연구 목표 ... 5
• 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 6
• 가. 1차년도 연구 수행 과정 및 수용 내용 ... 6
• 나. 2차년도 연구 수행 과정 및 수용 내용 ... 6
• 다. 3차년도 연구 수행 과정 및 수용 내용 ... 7
• 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 정도 ... 7
• 3.1 연구수행 결과 ... 7
• 3.2 목표 달성 수준 ... 14
• 3.3 목표 미달 시 원인 분석 ... 15
• 4. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도 ... 15
• 5. 연구개발성과의 관리 및 활용 계획 ... 16
• 6. 참고문헌 ... 16
• 끝페이지 ... 17