A Study on the Improvement of Pronunciation of AI Vocal Voice Synthesis based on Phonological Characteristics

이 연구는 인간 언어와 감정 전달의 복잡성에 주목하여 특히 한국어의 발음 체계와 감정 표현의 미묘함을 심도 있게 탐구하였다. 한국어는 독특한 음운론적 구조와 발음 체계를 통해 감정의 미세한 뉘앙스를 섬세하게 전달할 수 있으며, 이는 감정 전달에 뚜렷한 장점을 제공한다. 연구는 한국어의 음운론적 특성을 체계적으로 분석하고 이를 인공지능 보컬 시스템에 최적화하는 것을 목표로 한다. 연구 과정에서는 평음, 경음, 쌍자음 등 한국어의 복잡한 음운론적 구조를 분석하고 초성, 중성, 종성을 포함하는 1,744개의 음절 데이터를 구축하였다. 이를 바탕으로 딥러닝 알고리즘과 음성 합성 기술을 결합하여, 한국어의 발음과 감정 전달을 정교하게 구현한 인공지능 보컬 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 주관적 및 객관적 평가를 통해 그 유효성과 효과성이 검증되었다. 또한, 이 연구는 발음이나 음성에 제한이 있는 사람들을 위한 맞춤형 서비스를 제공하여 그들이 자신만의 음성과 발음으로 음악을 만들거나 노래를 부를 수 있도록 지원한다. 이를 통해 이들의 일상과 문화적 참여에 긍정적인 변화를 가져올 수 있다.<br/> 결론적으로 본 연구는 한국어의 독특한 발음 체계와 감정 전달 능력을 깊이 있게 연구하고 이를 바탕으로 한국어 사용자에게 최적화된 인공지능 보컬 시스템을 제공하는 것을 목표로 한다. 이러한 시스템은 다양한 언어와 문화를 반영하여 전 세계 사용자들에게 큰 가치를 제공할 것으로 기대된다.