KCI등재
감정별 음성분석을 통한 인공지능 TTS 도구들의 감정발화를 구분 짓는 SSML 문법 요인 설계
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학술지명
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발행연도
2023
작성언어
Korean
주제어
KDC
310
등재정보
KCI등재
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학술저널
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1-22(22쪽)
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This study compared the emotional speech of TTS and voice actors, classified each factor of SSML required for TTS speech synthesis according to the emotional factor, and investigated what factors are required for emotional expression. Using voice actor data from the Artificial Intelligence Hub (aihub) and TTS voices produced by applying SSML, the results showed that the emotions of surprise (47.2%), disgust (44.4%), and happiness (44.4%) were highly accurate in the narrative emotion classification task. When analyzing the location of each emotion using a multidimensional scale, pitch and frequency fluctuation (jitter) were the main factors on the x-axis, and amplitude fluctuation (shimmer), speech rate, and noise-to-noise ratio (NHR) were the main factors on the y-axis. The listeners psychological evaluation of non-narrative emotional speech was classified into Perfect Confirm, Error-Confirm, Correct Confuse, and Error Confuse groups, and as a result, the emotional audio data with high Perfect Confirm, which indicates perfect classification, were sad (63.89%) and neutral (52.78%). The important factors for emotion control using SSML were formant frequency, pitch, duration, jitter, shimmer, and inter-tone noise ratio (NHR). Therefore, the design of SSML for TTS that considers both perceptual factors and acoustic features of listeners is expected to help develop a speech utilization system that reduces the cost of AI TTS production.
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