음성 합성 시스템의 품질 향상을 위한 한국어 문장 기호 전처리 시스템

Abstract

본 논문에서는 한국어 문장 기호의 처리를 통해 자연스러운 음성 합성 결과를 생성하는 방법에 대해서 논의한다. 이를 위해 한국어 위키피디아 문서를 분석하여 문장 기호의 사용을 8가지 형태로 분류하고, 11개의 정규표현식 규칙으로 문장 기호를 처리하는 방안을 제시한다. 그 결과 63,000 문장에 대해 56%의 정확도와 71.45%의 재현율을 달성하였으며, 문장 기호 처리 결과를 SSML 기반의 음성 합성 표현으로 변환하여 음성 합성 결과의 품질을 향상시키는 방법을 제안한다. In this paper, we propose a Korean sentence symbol preprocessor for a SSML (speech synthesis markup language) supported speech synthesis system in order to improve the quality of the synthesized result. After the analysis of Korean Wikipedia documents, we propose 8 categories for the meaning of sentence symbols and 11 regular expression for the classification of each category. After the development of a Korean sentence symbol preprocess system we archived 56% of precision and 71.45% of recall ratio for 63,000 sentences.