KR102489498B1 - 음성 합성 및 영상 합성 기술을 통해 고인을 모사하는 가상 인물과 커뮤니케이션을 수행하는 방법 및 시스템 - Google Patents
음성 합성 및 영상 합성 기술을 통해 고인을 모사하는 가상 인물과 커뮤니케이션을 수행하는 방법 및 시스템 Download PDFInfo
- Publication number
- KR102489498B1 KR102489498B1 KR1020220067575A KR20220067575A KR102489498B1 KR 102489498 B1 KR102489498 B1 KR 102489498B1 KR 1020220067575 A KR1020220067575 A KR 1020220067575A KR 20220067575 A KR20220067575 A KR 20220067575A KR 102489498 B1 KR102489498 B1 KR 102489498B1
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- deceased
- voice
- response message
- spectrogram
- image
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 16
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 title abstract description 57
- 238000003786 synthesis reaction Methods 0.000 title abstract description 57
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 title abstract description 10
- 230000004044 response Effects 0.000 claims abstract description 93
- 238000013507 mapping Methods 0.000 claims description 3
- 230000001172 regenerating effect Effects 0.000 claims 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 abstract description 10
- 230000001755 vocal effect Effects 0.000 abstract description 5
- 239000013598 vector Substances 0.000 description 45
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 25
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 20
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 4
- 230000001537 neural effect Effects 0.000 description 4
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 3
- 238000013527 convolutional neural network Methods 0.000 description 3
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 3
- 230000000306 recurrent effect Effects 0.000 description 3
- 230000005236 sound signal Effects 0.000 description 3
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 2
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 2
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 230000008569 process Effects 0.000 description 2
- 238000009877 rendering Methods 0.000 description 2
- 230000000946 synaptic effect Effects 0.000 description 2
- PXFBZOLANLWPMH-UHFFFAOYSA-N 16-Epiaffinine Natural products C1C(C2=CC=CC=C2N2)=C2C(=O)CC2C(=CC)CN(C)C1C2CO PXFBZOLANLWPMH-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 230000009118 appropriate response Effects 0.000 description 1
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 1
- 230000002457 bidirectional effect Effects 0.000 description 1
- 239000012141 concentrate Substances 0.000 description 1
- 239000000470 constituent Substances 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 230000008451 emotion Effects 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 210000002569 neuron Anatomy 0.000 description 1
- 210000000056 organ Anatomy 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 230000001953 sensory effect Effects 0.000 description 1
- 230000006403 short-term memory Effects 0.000 description 1
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 description 1
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 1
- 238000000844 transformation Methods 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T13/00—Animation
- G06T13/20—3D [Three Dimensional] animation
- G06T13/205—3D [Three Dimensional] animation driven by audio data
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/10—Services
-
- G06Q50/30—
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/50—Business processes related to the communications industry
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T13/00—Animation
- G06T13/20—3D [Three Dimensional] animation
- G06T13/40—3D [Three Dimensional] animation of characters, e.g. humans, animals or virtual beings
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T19/00—Manipulating 3D models or images for computer graphics
- G06T19/006—Mixed reality
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/50—Depth or shape recovery
-
- G—PHYSICS
- G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
- G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
- G10L13/00—Speech synthesis; Text to speech systems
- G10L13/02—Methods for producing synthetic speech; Speech synthesisers
- G10L13/04—Details of speech synthesis systems, e.g. synthesiser structure or memory management
- G10L13/047—Architecture of speech synthesisers
-
- G—PHYSICS
- G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
- G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
- G10L25/00—Speech or voice analysis techniques not restricted to a single one of groups G10L15/00 - G10L21/00
- G10L25/03—Speech or voice analysis techniques not restricted to a single one of groups G10L15/00 - G10L21/00 characterised by the type of extracted parameters
- G10L25/18—Speech or voice analysis techniques not restricted to a single one of groups G10L15/00 - G10L21/00 characterised by the type of extracted parameters the extracted parameters being spectral information of each sub-band
-
- G—PHYSICS
- G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
- G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
- G10L25/00—Speech or voice analysis techniques not restricted to a single one of groups G10L15/00 - G10L21/00
- G10L25/27—Speech or voice analysis techniques not restricted to a single one of groups G10L15/00 - G10L21/00 characterised by the analysis technique
- G10L25/30—Speech or voice analysis techniques not restricted to a single one of groups G10L15/00 - G10L21/00 characterised by the analysis technique using neural networks
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L51/00—User-to-user messaging in packet-switching networks, transmitted according to store-and-forward or real-time protocols, e.g. e-mail
- H04L51/02—User-to-user messaging in packet-switching networks, transmitted according to store-and-forward or real-time protocols, e.g. e-mail using automatic reactions or user delegation, e.g. automatic replies or chatbot-generated messages
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L51/00—User-to-user messaging in packet-switching networks, transmitted according to store-and-forward or real-time protocols, e.g. e-mail
- H04L51/04—Real-time or near real-time messaging, e.g. instant messaging [IM]
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
- H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
- H04W4/12—Messaging; Mailboxes; Announcements
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30196—Human being; Person
- G06T2207/30201—Face
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Acoustics & Sound (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Audiology, Speech & Language Pathology (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Economics (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Marketing (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Software Systems (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Computer Graphics (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Telephonic Communication Services (AREA)
- Operations Research (AREA)
- User Interface Of Digital Computer (AREA)
Abstract
음성 합성 및 영상 합성 기술을 통해 고인을 모사하는 가상 인물과 커뮤니케이션을 수행하는 방법 및 시스템이 제공된다.
본 발명의 방법은, 사용자가 입력한 메시지에 대응하여 고인을 모사하는 가상 인물의 응답 메시지를 예측하고, 고인의 음성 데이터 및 응답 메시지에 기초하여 응답 메시지의 구두 발화에 해당하는 음성을 생성하고, 고인의 이미지 데이터, 가상 인물의 움직임을 가이드하는 드라이빙 영상 및 음성에 기초하여 응답 메시지를 발화하고 있는 가상 인물의 최종 영상을 생성할 수 있다.
본 발명의 방법은, 사용자가 입력한 메시지에 대응하여 고인을 모사하는 가상 인물의 응답 메시지를 예측하고, 고인의 음성 데이터 및 응답 메시지에 기초하여 응답 메시지의 구두 발화에 해당하는 음성을 생성하고, 고인의 이미지 데이터, 가상 인물의 움직임을 가이드하는 드라이빙 영상 및 음성에 기초하여 응답 메시지를 발화하고 있는 가상 인물의 최종 영상을 생성할 수 있다.
Description
음성 합성 및 영상 합성 기술을 통해 고인을 모사하는 가상 인물과 커뮤니케이션을 수행하는 방법 및 시스템에 관한다.
최근 인공 지능(AI) 기술 및 가상 현실(Virtual Reality, VR) 기술에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 인공지능(AI, Artificial Intelligence)는 지능적인 인간의 행동을 모방하는 기계의 능력을 의미하고, 가상현실(VR, Virtual Reality)은 컴퓨터가 제공하는 감각적인 자극(시각, 청각 등)을 통해 경험할 수 있는 인공적인 환경을 의미한다.
본 발명은, 인공 지능 기술 및 가상 현실 기술에 기반하여 사용자가 망자와의 커뮤니케이션을 수행할 수 있는 서비스를 제공하는 것을 목적으로 한다.
음성 합성 및 영상 합성 기술을 통해 고인을 모사하는 가상 인물과 커뮤니케이션을 수행하는 방법 및 시스템을 제공하는데 있다.
해결하고자 하는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제들로 한정되지 않으며, 또 다른 기술적 과제들이 유추될 수 있다.
일 측면에 따른 고인을 모사하는 가상 인물과의 대화를 수행하는 서비스를 제공하는 방법은, 사용자가 입력한 메시지에 대응하여 상기 가상 인물의 응답 메시지를 예측하는 단계; 상기 고인의 음성 데이터 및 상기 응답 메시지에 기초하여 상기 응답 메시지의 구두 발화에 해당하는 음성을 생성하는 단계; 및 상기 고인의 이미지 데이터, 상기 가상 인물의 움직임을 가이드하는 드라이빙 영상 및 상기 음성에 기초하여 상기 응답 메시지를 발화하고 있는 상기 가상 인물의 최종 영상을 생성하는 단계; 를 포함할 수 있다.
또한, 상기 응답 메시지를 예측하는 단계는, 상기 사용자와 상기 고인 간의 관계, 상기 사용자 및 상기 고인 각각의 인적 사항 및 상기 사용자와 상기 고인 간의 대화 데이터 중 적어도 하나에 기초하여 상기 응답 메시지를 예측할 수 있다.
또한, 상기 음성를 생성하는 단계는, 상기 고인의 음성 데이터에 STFT(Short-time Fourier transform)를 수행하여 제 1 스펙트로그램(spectrogram)을 생성하는 단계; 학습된 인공 신경망 모델에 상기 제 1 스펙트로그램을 입력하여 화자 임베딩 벡터를 출력하는 단계; 및 상기 화자 임베딩 벡터 및 상기 응답 메시지에 기초하여 상기 음성을 생성하는 단계;를 포함하고, 상기 학습된 인공 신경망 모델은 상기 제 1 스펙트로그램을 입력 받아 벡터 공간에서 상기 고인의 음성 데이터와 가장 유사한 음성 데이터의 임베딩 벡터를 상기 화자 임베딩 벡터로 출력할 수 있다.
또한, 상기 음성을 생성하는 단계는, 상기 고인의 음성 데이터 및 상기 응답 메시지에 기초하여 상기 응답 메시지에 대응하는 복수의 스펙트로그램들을 생성하는 단계; 상기 복수의 스펙트로그램들 각각에 대응하는 얼라인먼트(alignment)에 기초하여 상기 복수의 스펙트로그램들 중 제 2 스펙트로그램을 선택하여 출력하는 단계; 및 상기 제 2 스펙트로그램에 기초하여 상기 응답 메시지에 대응하는 상기 음성을 생성하는 단계; 를 포함할 수 있다.
또한, 상기 제 2 스펙트로그램을 선택하여 출력하는 단계는, 기 설정된 임계값과 상기 얼라인먼트에 대응하는 스코어(score)에 기초하여 상기 스펙트로그램들 중 제 2 스펙트로그램을 선택하여 출력하고, 상기 스펙트로그램들 모두의 스코어가 상기 임계값보다 작은 경우 상기 응답 메시지에 대응하는 상기 복수의 스펙트로그램들을 재생성하고, 상기 재생성된 스펙트로그램들 중 상기 제 2 스펙트로그램을 선택하여 출력할 수 있다.
또한, 상기 최종 영상을 생성하는 단계는, 상기 고인의 이미지 데이터에서 고인의 형상에 해당하는 객체를 추출하는 단계; 상기 드라이빙 영상에 포함된 프레임의 각 픽셀들을 상기 고인의 이미지 데이터 내 대응하는 각 픽셀들에 매핑하는 모션 필드(motion field)를 생성하는 단계; 상기 모션 필드에 따라 상기 고인의 형상에 해당하는 객체가 움직이는 모션 영상을 생성하는 단계; 및 상기 모션 영상에 기초하여 상기 최종 영상을 생성하는 단계;를 포함할 수 있다.
또한, 상기 모션 영상에 기초하여 상기 최종 영상을 생성하는 단계는,
상기 고인의 형상에 해당하는 객체에서 입 모양이 상기 음성에 대응되게 움직이도록 보정하는 단계; 및 상기 모션 영상에 상기 보정된 입 모양을 적용하여 상기 응답 메시지를 발화하고 있는 상기 가상 인물의 최종 영상을 생성하는 단계;를 포함할 수 있다.
다른 측면에 따른 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 상술한 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 포함한다.
또 다른 측면에 따른 고인을 모사하는 가상 인물과의 대화를 수행하는 서비스를 제공하는 서버는, 사용자가 입력한 메시지에 대응하여 상기 가상 인물의 응답 메시지를 예측하는 응답 생성부; 상기 고인의 음성 데이터 및 상기 응답 메시지에 기초하여 상기 응답 메시지의 구두 발화에 해당하는 음성을 생성하는 음성 생성부; 및 상기 고인의 이미지 데이터, 상기 가상 인물의 움직임을 가이드하는 드라이빙 영상 및 상기 음성에 기초하여 상기 응답 메시지를 발화하고 있는 상기 가상 인물의 최종 영상을 생성하는 영상 생성부; 를 포함할 수 있다.
본 발명은 고인을 모사하는 가상 인물과 대화를 수행하는 서비스를 제공하여, 사용자에게 고인과 실제로 대화하는 듯한 경험을 제공할 수 있다.
도 1은 일 실시예에 따른 고인을 모사하는 가상 인물과 대화를 수행하는 시스템의 동작을 개략적으로 나타내는 도면이다.
도 2는 일 실시예에 따른 사용자 단말의 화면을 예시적으로 나타내는 도면이다.
도 3은 일 실시예에 따른 서비스 제공 서버를 나타내는 도면이다.
도 4는 일 실시예에 따른 음성 생성부의 동작을 개괄적으로 나타내는 도면이다.
도 5는 일 실시예에 따른 음성 생성부를 나타내는 도면이다.
도 6은 일 실시예에 따른 화자 인코더에서 임베딩 벡터를 생성하기 위한 벡터 공간을 예시적으로 나타내는 도면이다.
도 7는 일 실시예에 따른 합성부의 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 보코더의 동작의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 9는 일 실시예에 따른 영상 생성부를 나타내는 도면이다.
도 10은 일 실시예에 따른 모션 영상 생성부를 나타내는 도면이다.
도 11은 일 실시예에 따른 고인을 모사하는 가상 인물과의 대화를 수행하는 서비스를 제공하는 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 2는 일 실시예에 따른 사용자 단말의 화면을 예시적으로 나타내는 도면이다.
도 3은 일 실시예에 따른 서비스 제공 서버를 나타내는 도면이다.
도 4는 일 실시예에 따른 음성 생성부의 동작을 개괄적으로 나타내는 도면이다.
도 5는 일 실시예에 따른 음성 생성부를 나타내는 도면이다.
도 6은 일 실시예에 따른 화자 인코더에서 임베딩 벡터를 생성하기 위한 벡터 공간을 예시적으로 나타내는 도면이다.
도 7는 일 실시예에 따른 합성부의 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 보코더의 동작의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 9는 일 실시예에 따른 영상 생성부를 나타내는 도면이다.
도 10은 일 실시예에 따른 모션 영상 생성부를 나타내는 도면이다.
도 11은 일 실시예에 따른 고인을 모사하는 가상 인물과의 대화를 수행하는 서비스를 제공하는 방법을 나타내는 흐름도이다.
본 실시예들에서 사용되는 용어는 본 실시예들에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 당 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서, 본 실시예들에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 실시예들 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.
본 실시예들은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 형태를 가질 수 있는바, 일부 실시예들을 도면에 예시하고 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 실시예들을 특정한 개시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 실시예들의 사상 및 기술범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 본 명세서에서 사용한 용어들은 단지 실시예들의 설명을 위해 사용된 것으로, 본 실시예들을 한정하려는 의도가 아니다.
본 실시예들에 사용되는 용어들은 다르게 정의되지 않는 한, 본 실시예들이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미가 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 실시예들에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않아야 한다.
후술하는 본 발명에 대한 상세한 설명은, 본 발명이 실시될 수 있는 특정 실시예를 예시로서 도시하는 첨부 도면을 참조한다. 이러한 실시예는 당업자가 본 발명을 실시할 수 있기에 충분하도록 상세히 설명된다. 본 발명의 다양한 실시예는 서로 다르지만 상호 배타적일 필요는 없음이 이해되어야 한다. 예를 들어, 본 명세서에 기재되어 있는 특정 형상, 구조 및 특성은 본 발명의 정신과 범위를 벗어나지 않으면서 일 실시예로부터 다른 실시예로 변경되어 구현될 수 있다. 또한, 각각의 실시예 내의 개별 구성요소의 위치 또는 배치도 본 발명의 정신과 범위를 벗어나지 않으면서 변경될 수 있음이 이해되어야 한다. 따라서, 후술하는 상세한 설명은 한정적인 의미로서 행하여지는 것이 아니며, 본 발명의 범위는 특허청구범위의 청구항들이 청구하는 범위 및 그와 균등한 모든 범위를 포괄하는 것으로 받아들여져야 한다. 도면에서 유사한 참조부호는 여러 측면에 걸쳐서 동일하거나 유사한 구성요소를 나타낸다.
한편, 본 명세서에서 하나의 도면 내에서 개별적으로 설명되는 기술적 특징은 개별적으로 구현될 수도 있고, 동시에 구현될 수도 있다.
본 명세서에서, "~부(unit)"는 프로세서 또는 회로와 같은 하드웨어 구성(hardware component), 및/또는 프로세서와 같은 하드웨어 구성에 의해 실행되는 소프트웨어 구성(software component)일 수 있다.
이하에서는, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있도록 하기 위하여, 본 발명의 여러 실시예에 관하여 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 일 실시예에 따른 고인을 모사하는 가상 인물과 대화를 수행하는 시스템의 동작을 개략적으로 나타내는 도면이다.
일 실시예에 따른 고인을 모사하는 가상 인물과 대화를 수행하는 시스템(1000)은 사용자 단말(100) 및 서비스 제공 서버(110)를 포함할 수 있다. 한편, 도 1에 도시된 고인을 모사하는 가상 인물과 대화를 수행하는 시스템(1000)에는 일 실시예와 관련된 구성요소들만이 도시되어 있다. 따라서, 고인을 모사하는 가상 인물과 대화를 수행하는 시스템(1000)에는 도 1에 도시된 구성요소들 외에 다른 범용적인 구성요소들이 더 포함될 수 있음은 당해 기술분야의 통상의 기술자에게 자명하다.
고인을 모사하는 가상 인물과 대화를 수행하는 시스템(1000)은 고인을 모사하는 가상 인물과 사용자가 대화를 수행할 수 있는 챗봇(chatbot) 시스템에 해당할 수 있다. 챗봇 시스템은 정해진 응답 규칙에 따라 사용자의 질문에 응답할 수 있도록 만들어진 시스템이다.
또한, 고인을 모사하는 가상 인물과 대화를 수행하는 시스템(1000)은 인공 신경망(Artificial Neural Network) 기반의 시스템일 수 있다. 인공 신경망은 시냅스의 결합으로 네트워크를 형성한 인공 뉴런이 학습을 통해 시냅스의 결합 세기를 변화시켜, 문제 해결 능력을 가지는 모델 전반을 의미한다.
일 실시예에 따르면, 서비스 제공 서버(110)는 사용자가 고인을 모사하는 가상 인물과 대화를 수행할 수 있는 서비스를 사용자 단말(100)에 제공할 수 있다. 예를 들어, 사용자는 사용자 단말(100)의 인터페이스를 통해 메신저 대화창에 특정한 메시지를 입력할 수 있다. 서비스 제공 서버(110)는 입력된 메시지를 사용자 단말(100)로부터 수신하고, 입력된 메시지에 적합한 응답을 사용자 단말(100)에 송신할 수 있다. 예를 들어, 응답은 단순 텍스트에 해당할 수 있으나 이에 제한되는 것은 아니며 이미지, 영상, 음성 신호 등에 해당할 수 있다. 또는, 응답은 단순 텍스트, 이미지, 영상 및 음성 신호 중 적어도 하나가 결합된 형태일 수 있다.
일 실시예에 따르면, 서비스 제공 서버(110)는 사용자 및 고인과의 대화 데이터, 고인의 음성 데이터, 고인의 이미지 데이터 등에 기초하여, 사용자 단말(100)로부터 수신한 메시지에 적합한 응답을 사용자 단말(100)에 송신할 수 있다. 이에 따라, 사용자 단말(100)의 사용자는 마치 고인과 대화를 수행하는 듯한 느낌을 받을 수 있다.
사용자 단말(100) 및 서비스 제공 서버(110)는 네트워크를 이용하여 통신을 수행할 수 있다. 예를 들어, 네트워크는 근거리 통신망(Local Area Network; LAN), 광역 통신망(Wide Area Network; WAN), 부가가치 통신망(Value Added Network; VAN), 이동 통신망(mobile radio communication network), 위성 통신망 및 이들의 상호 조합을 포함하며, 도 1에 도시된 각 네트워크 구성 주체가 서로 원활하게 통신을 할 수 있도록 하는 포괄적인 의미의 데이터 통신망이며, 유선 인터넷, 무선 인터넷 및 모바일 무선 통신망을 포함할 수 있다. 또한, 무선 통신은 예를 들어, 무선 랜(Wi-Fi), 블루투스, 블루투스 저 에너지(Bluetooth low energy), 지그비, WFD(Wi-Fi Direct), UWB(ultra wideband), 적외선 통신(IrDA, infrared Data Association), NFC(Near Field Communication) 등이 있을 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
예를 들어, 사용자 단말(100)은 스마트폰, 태블릿 PC, PC, 스마트 TV, 휴대폰, PDA(personal digital assistant), 랩톱, 미디어 플레이어, 마이크로 서버, GPS(global positioning system) 장치, 전자책 단말기, 디지털방송용 단말기, 네비게이션, 키오스크, MP3 플레이어, 디지털 카메라, 가전기기, 카메라가 탑재된 디바이스 및 기타 모바일 또는 비모바일 컴퓨팅 장치일 수 있으나, 이에 제한되지 않는다.
도 2는 일 실시예에 따른 사용자 단말의 화면을 예시적으로 나타내는 도면이다.
도 2를 참고하면, 사용자 단말(200)은 서비스 제공 서버(110)로부터 사용자가 고인을 모사하는 가상 인물과 대화를 수행할 수 있는 서비스를 제공받을 수 있다. 도 2의 사용자 단말(200)은 도 1의 사용자 단말(100)과 동일할 수 있다.
예를 들어, 사용자 단말(200)의 사용자가 서비스 제공 서버(110)가 제공하는 어플리케이션을 실행하는 경우, 사용자는 고인을 모사하는 가상 인물과 사용자 단말(200)의 화면을 통해 대화를 수행할 수 있다.
사용자는 사용자 단말(200)의 인터페이스를 통해 메시지를 입력할 수 있다. 도 2를 참고하면, 사용자는 사용자 단말(200)의 스피커를 통해 음성의 형태로 메시지를 입력하고 있으나 이에 제한되는 것은 아니며, 사용자는 다양한 방식으로 메시지를 입력할 수 있다.
서비스 제공 서버(110)는 입력된 메시지를 사용자 단말(200)로부터 수신하고, 입력된 메시지에 적합한 응답 메시지를 사용자 단말(200)에 송신할 수 있다. 예를 들어, 서비스 제공 서버(110)는 사용자와 고인 간의 관계, 사용자 및 고인 각각의 인적 사항, 사용자 및 고인 간의 대화 데이터 등에 기초하여 입력된 메시지에 적합한 응답 메시지를 생성할 수 있다.
또한, 서비스 제공 서버(110)는 생성한 응답 메시지에 대응하는 음성을 생성할 수 있다. 예를 들어, 서비스 제공 서버(110)는 고인의 음성 데이터 및 생성된 응답 메시지에 기초하여 응답 메시지의 구두 발화에 해당하는 음성을 생성할 수 있다. 사용자 단말(200)은 서비스 제공 서버(110)로부터 수신한 음성을 사용자 단말(200)에 내장된 스피커를 통해 재생할 수 있다.
또한, 서비스 제공 서버(110)는 생성한 응답 메시지를 발화하고 있는 가상 인물의 영상을 생성할 수 있다. 서비스 제공 서버(110)는 고인의 이미지 데이터, 이미지 데이터의 움직임을 가이드하는 드라이빙(driving) 영상 및 생성된 음성에 기초하여 고인을 모사하는 가상 인물의 영상을 생성할 수 있다. 예를 들어, 생성된 영상은 드라이빙 영상 내 모션에 따라 움직이며 생성된 음성에 대응되도록 입 모양을 움직이는 가상 인물의 영상에 해당할 수 있다.
정리하면, 서비스 제공 서버(110)는 사용자가 입력한 메시지에 대응하여 적절한 응답 메시지를 생성할 수 있고, 응답 메시지에 대응하는 음성을 생성할 수 있다. 또한 서비스 제공 서버(110)는 생성된 음성에 대응되도록 입 모양을 움직이는 가상 인물의 영상을 생성할 수 있다.
도 3은 일 실시예에 따른 서비스 제공 서버를 나타내는 도면이다.
도 3을 참조하면, 서비스 제공 서버(300)은 응답 생성부(310), 음성 생성부(320) 및 영상 생성부(330)를 포함할 수 있다. 도 3의 서비스 제공 서버(300)는 도 1의 서비스 제공 서버(110)와 동일할 수 있다. 한편, 도 3에 도시된 서비스 제공 서버(300)에는 일 실시예와 관련된 구성요소들만이 도시되어 있다. 따라서, 서비스 제공 서버(300)에는 도 3에 도시된 구성요소들 외에 다른 범용적인 구성요소들이 더 포함될 수 있음은 당해 기술분야의 통상의 기술자에게 자명하다.
도 3을 참고하면, 응답 생성부(310)는 사용자 단말(100)로부터 수신한 사용자 메시지 및 고인과의 대화 데이터에 기초하여 고인의 응답 메세지를 예측하여 생성할 수 있다. 고인과의 대화 데이터는 고인과 사용자 간의 대화 데이터에 해당할 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니며 고인과 제 3 자간의 대화 데이터에 해당할 수도 있다.
음성 생성부(320)는 응답 생성부(310)로부터 수신한 응답 메시지 및 고인의 음성 데이터에 기초하여 응답 메시지의 구두 발화에 해당하는 음성 을 생성할 수 있다. 음성 생성부(320)의 동작과 관련하여 도 4 내지 도 8에서 자세히 후술한다.
영상 생성부(330)는 음성 생성부(320)로부터 수신한 음성, 고인의 이미지 데이터 및 움직임을 가이드하는 드라이빙 영상에 기초하여 고인을 모사하는 가상 인물의 영상을 생성할 수 있다.
예를 들어, 영상 생성부(330)는 고인의 이미지 데이터에서 고인의 형상에 해당하는 객체를 추출하고, 움직임을 가이드하는 드라이빙 영상 내의 모션에 따라 고인의 형상에 해당하는 객체가 움직이는 영상을 생성할 수 있다. 또한, 영상 생성부(330)는 고인의 형상에 해당하는 객체에서 입 모양이 음성 생성부(320)로부터 수신한 음성 신호에 대응되게 움직이도록 보정할 수 있다. 최종적으로, 영상 생성부(330)는 고인의 형상에 해당하는 객체가 움직이는 영상에 보정된 입 모양을 적용하여 응답 메시지를 발화하고 있는 가상 인물의 영상을 생성할 수 있다. 영상 생성부(330)의 동작과 관련하여 도 9 및 도 10에서 자세히 후술한다.
도 4는 일 실시예에 따른 음성 생성부의 동작을 개괄적으로 나타내는 도면이다.
도 4를 참고하면, 음성 생성부(400)는 상술한 도 3의 응답 생성부로부터 수신한 응답 메시지 및 고인의 음성 데이터를 수신할 수 있다. 도 4의 음성 생성부(400)는 상술한 도 3의 음성 생성부(320)와 동일할 수 있다.
고인의 음성 데이터는 고인의 발화 특징을 나타내는 음성 신호 또는 음성 샘플에 해당할 수 있다. 예를 들어, 고인의 음성 데이터는 음성 생성부(400)에 포함된 통신부를 통해 외부 장치로부터 수신될 수 있다.
음성 생성부(400)는 입력으로 수신한 응답 메시지와 고인의 음성 데이터에 기초하여 음성(speech)를 출력할 수 있다. 예를 들어, 음성 생성부(400)는 고인의 발화 특징이 반영된 응답 메시지에 대한 음성을 출력할 수 있다. 고인의 발화 특징은 고인의 음성, 운율, 음높이 및 감정 등 다양한 요소들 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 즉, 출력되는 음성은 고인이 응답 메시지를 자연스럽게 발음하는 듯한 음성일 수 있다.
도 5는 일 실시예에 따른 음성 생성부를 나타내는 도면이다.
도 5의 음성 생성부(500)는 도 4의 음성 생성부(400)와 동일할 수 있다.
도 5를 참조하면, 음성 생성부(500)는 화자 인코더(speaker encoder)(510), 합성부(synthesizer)(520) 및 보코더(vocoder)(530)를 포함할 수 있다. 한편, 도 5에 도시된 음성 생성부(500)에는 일 실시예와 관련된 구성요소들만이 도시되어 있다. 따라서, 음성 생성부(500)에는 도 5에 도시된 구성요소들 외에 다른 범용적인 구성요소들이 더 포함될 수 있음은 당해 기술분야의 통상의 기술자에게 자명하다.
도 5의 음성 생성부(500)는 고인의 음성 데이터 및 응답 메시지를 입력으로 수신하여 음성을 출력할 수 있다.
예를 들어, 음성 생성부(500)의 화자 인코더(510)는 고인의 음성 데이터를 입력으로 수신하여 화자 임베딩 벡터(embedding vector)를 생성할 수 있다. 고인의 음성 데이터는 고인의 음성 신호 또는 음성 샘플에 해당할 수 있다. 화자 인코더(510)는 고인의 음성 신호 또는 음성 샘플을 수신하여, 고인의 발화 특징을 추출할 수 있으며 이를 화자 임베딩 벡터로 나타낼 수 있다.
화자 인코더(510)는 고인의 음성 데이터에 포함된 불연속적인 데이터 값을 연속적인 숫자로 구성된 벡터로 나타낼 수 있다. 예를 들어, 화자 인코더(510)는 pre-net, CBHG 모듈, DNN(Deep Neural Network), CNN(convolutional neural network), RNN(Recurrent Neural Network), LSTM(Long Short-Term Memory Network), BRDNN(Bidirectional Recurrent Deep Neural Network) 등 다양한 인공 신경망 모델 중 적어도 하나 또는 둘 이상의 조합에 기반하여 임베딩 벡터를 생성할 수 있다.
도 6은 일 실시예에 따른 화자 인코더에서 임베딩 벡터를 생성하기 위한 벡터 공간을 예시적으로 나타내는 도면이다.
일 실시예에 따르면, 화자 인코더(510)는 고인의 음성 데이터에 STFT(Short-time Fourier transform)를 수행하여 제 1 스펙트로그램(spectrogram)을 생성할 수 있다. 화자 인코더(510)는 학습된 인공 신경망 모델에 제 1 스펙트로그램을 입력하여 임베딩 벡터를 생성할 수 있다.
스펙트로그램은 음성 신호의 스펙트럼을 시각화하여 그래프로 표현한 것이다. 스펙트로그램의 x축은 시간, y축은 주파수를 나타내며 각 시간당 주파수가 가지는 값을 값의 크기에 따라 색으로 표현할 수 있다. 스펙토그램은 연속적으로 주어지는 음성 신호에 STFT(Short-time Fourier transform)를 수행한 결과물일 수 있다.
STFT는 음성 신호를 일정한 길이의 구간들로 나누고 각 구간에 대하여 푸리에 변환을 적용하는 방법이다. 이 때, 음성 신호에 STFT를 수행한 결과물은 복소수 값이기 때문에, 복소수 값에 절대값을 취해 위상(phase) 정보를 소실시키고 크기(magnitude) 정보만을 포함하는 스펙트로그램을 생성할 수 있다.
화자 인코더(510)는 다양한 음성 데이터들에 해당하는 스펙트로그램들 및 이에 대응하는 임베딩 벡터들을 벡터 공간 상에 표시할 수 있다. 화자 인코더(510)는 학습된 인공 신경망 모델에 고인의 음성 데이터로부터 생성한 제 1 스펙트로그램을 입력하여, 상기 벡터 공간 상에서 고인의 음성 데이터와 가장 유사한 음성 데이터의 임베딩 벡터를 화자 임베딩 벡터로 출력할 수 있다. 즉, 학습된 인공 신경망 모델은 제 1 스펙트로그램을 입력 받아 벡터 공간의 특정 포인트에 매칭되는 임베딩 벡터를 생성할 수 있다.
다시 도 5로 돌아와서, 음성 생성부(500)의 합성부(520)는 응답 메시지 및 고인의 발화 특징을 나타내는 임베딩 벡터를 입력으로 수신하여 스펙트로그램을 출력할 수 있다.
예를 들어, 합성부(520)는 텍스트 인코더(미도시) 및 디코더(미도시)를 포함할 수 있다. 한편, 합성부(520)에는 상술한 구성요소들 외에 다른 범용적인 구성요소들이 더 포함될 수 있음은 당해 기술분야의 통상의 기술자에게 자명하다.
고인의 발화 특징을 나타내는 임베딩 벡터는 상술한 바와 같이 화자 인코더(510)로부터 생성될 수 있으며, 합성부(520)의 텍스트 인코더(미도시) 또는 디코더(미도시)는 화자 인코더(510)로부터 고인의 발화 특징을 나타내는 화자 임베딩 벡터를 수신할 수 있다.
합성부(520)의 텍스트 인코더(미도시)는 응답 메시지를 입력으로 수신하여 텍스트 임베딩 벡터를 생성할 수 있다. 응답 메시지는 특정 자연 언어로 된 문자들의 시퀀스를 포함할 수 있다. 예를 들어, 문자들의 시퀀스는 알파벳 문자들, 숫자들, 문장 부호들 또는 기타 특수 문자들을 포함할 수 있다.
텍스트 인코더(미도시)는 입력된 응답 메시지를 자모 단위, 글자 단위 또는 음소 단위로 분리할 수 있고, 분리된 텍스트들을 인공 신경망 모델에 입력할 수 있다. 예를 들어, 텍스트 인코더(미도시)는 pre-net, CBHG 모듈, DNN, CNN, RNN, LSTM, BRDNN 등 다양한 인공 신경망 모델 중 적어도 하나 또는 둘 이상의 조합에 기반하여 텍스트 임베딩 벡터를 생성할 수 있다.
또는, 텍스트 인코더(미도시)는 입력된 텍스트를 복수의 짧은 텍스트들로 분리하고, 짧은 텍스트들 각각에 대하여 복수의 텍스트 임베딩 벡터들을 생성할 수도 있다.
합성부(520)의 디코더(미도시)는 화자 인코더(510)로부터 화자 임베딩 벡터 및 텍스트 임베딩 벡터를 입력으로 수신할 수 있다. 또는, 합성부(520)의 디코더(미도시)는 화자 인코더(510)로부터 화자 임베딩 벡터를 입력으로 수신하고, 텍스트 인코더(미도시)로부터 텍스트 임베딩 벡터를 입력으로 수신할 수 있다.
디코더(미도시)는 화자 임베딩 벡터와 텍스트 임베딩 벡터를 인공 신경망 모델에 입력하여, 입력된 응답 메시지에 대응되는 스펙트로그램을 생성할 수 있다. 즉, 디코더(미도시)는 고인의 발화 특징이 반영된 응답 메시지에 대한 스펙트로그램을 생성할 수 있다. 또는, 디코더(미도시)는 고인의 발화 특징이 반영된 응답 메시지에 대한 멜-스펙트로그램(mel-spectrogram)을 생성할 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다.
한편, 멜-스펙트로그램은 스펙트로그램의 주파수 간격을 멜 스케일(Mel Scale)로 재조정한 것이다. 사람의 청각기관은 고주파수(high frequency) 보다 저주파수(low frequency) 대역에서 더 민감하며, 이러한 특성을 반영해 물리적인 주파수와 실제 사람이 인식하는 주파수의 관계를 표현한 것이 멜 스케일이다. 멜-스펙트로그램은 멜 스케일에 기반한 필터 뱅크(filter bank)를 스펙트로그램에 적용하여 생성될 수 있다.
한편, 도 5에는 도시되어 있지 않으나, 합성부(520)는 어텐션 얼라이먼트(attention alignment)를 생성하기 위한 어텐션 모듈을 더 포함할 수 있다. 어텐션 모듈은 디코더(미도시)의 특정 타임 스텝(time-step)의 출력이 텍스트 인코더(미도시)의 모든 타임 스텝의 출력 중 어떤 출력과 가장 연관이 있는가를 학습하는 모듈이다. 어텐션 모듈을 이용하여 더 고품질의 스펙트로그램 또는 멜-스펙트로그램을 출력할 수 있다.
음성 생성부(500)의 보코더(530)는 합성부(520)에서 출력된 스펙트로그램을 실제 음성으로 생성할 수 있다.
예를 들어, 보코더(530)는 ISTFT(Inverse Short-Time Fourier Transform)를 이용하여 합성부(520)에서 출력된 스펙트로그램을 실제 음성으로 생성할 수 있다. 그러나, 스펙트로그램 또는 멜-스펙트로그램은 위상 정보를 포함하고 있지 않으므로, ISTFT만으로는 실제 음성 신호를 완벽하게 복원할 수 없다.
이에 따라, 보코더(530)는 예를 들어 그리핀-림 알고리즘(Griffin-Lim algorithm)을 사용하여 합성부(520)에서 출력된 스펙트로그램을 실제 음성으로 생성할 수 있다. 그리핀-림 알고리즘은 스펙트로그램 또는 멜-스펙트로그램의 크기 정보에서 위상 정보 추정하는 알고리즘이다.
또는, 보코더(530)는 예를 들어 뉴럴 보코더(neural vocoder)에 기 초하여 합성부(520)에서 출력된 스펙트로그램을 실제 음성으로 생성할 수 있다.
뉴럴 보코더는 스펙트로그램 또는 멜-스펙트로그램을 입력으로 받아 음성을 생성하는 인공 신경망 모델이다. 뉴럴 보코더는 스펙트로그램 또는 멜-스펙트로그램과 실제 음성 사이의 관계를 다량의 데이터를 통해 학습할 수 있고, 이를 통해 고품질의 음성을 생성할 수 있다.
뉴럴 보코더는 WaveNet, Parallel WaveNet, WaveRNN, WaveGlow 또는 MelGAN 등과 같은 인공 신경망 모델에 기반한 보코더에 해당할 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다.
일 실시예에 따른 합성부(520)는 복수의 스펙트로그램들(또는 멜-스펙트로그램들)을 생성할 수 있다. 구체적으로, 합성부(520)는 응답 메시지 및 고인의 음성 데이터로부터 생성된 화자 임베딩 벡터로 구성된 단일 입력 쌍(pair)에 대하여 복수의 스펙트로그램들(또는 멜-스펙트로그램들)을 생성할 수 있다.
또한, 합성부(520)는 복수의 스펙트로그램들(또는 멜-스펙트로그램들) 각각에 대응하는 어텐션 얼라인먼트의 스코어를 연산할 수 있다. 구체적으로, 합성부(520)는 어텐션 얼라인먼트의 인코더 스코어(encoder score), 디코더 스코어(decoder score) 및 전체 스코어(total score)를 연산할 수 있다. 이에 따라, 합성부(520)는 연산된 스코어에 기초하여 복수의 스펙트로그램들(또는 멜-스펙트로그램들) 중 어느 하나를 선택할 수 있다. 여기에서, 선택된 스펙트로그램(또는 멜-스펙트로그램)은 단일 입력 쌍에 대하여 가장 높은 품질의 합성 음성을 나타내는 것일 수 있다.
또한, 보코더(530)는 합성부(520)로부터 전달된 스펙트로그램(또는 멜-스펙트로그램)을 이용하여 음성을 생성할 수 있다. 이 때, 보코더(530)는 생성될 음성의 기대 품질 및 기대 생성 속도에 따라 음성을 생성하는데 이용될 복수의 알고리즘들 중 어느 하나를 선택할 수 있다. 그리고, 보코더(530)는 선택된 알고리즘에 기초하여 음성을 생성할 수 있다.
이에 따라, 음성 생성부(500)은 품질 및 속도 조건에 부합되는 합성 음성을 생성할 수 있다.
이하, 도 7 및 도 8을 참조하여, 합성부(520) 및 보코더(530)가 동작하는 예들을 상세하게 설명한다. 이하에서, 합성부(520)가 복수의 스펙트로그램들(또는 복수의 멜-스펙트로그램들) 중 어느 하나를 선택하는 것으로 서술하나, 스펙트로그램(또는 멜-스펙트로그램)을 선택하는 모듈은 합성부(520)가 아닐 수도 있다. 예를 들어, 음성 생성부(500)에 포함된 별도의 모듈 또는 음성 생성부(500)와 분리된 다른 모듈에 의하여 스펙트로그램(또는 멜-스펙트로그램)이 선택될 수도 있다.
또한, 이하에서, 스펙트로그램과 멜-스펙트로그램은 서로 혼용될 수 있는 용어로 기재한다. 다시 말해, 이하에서 스펙트로그램으로 기재되었다고 하더라도, 이는 멜-스펙트로그램으로 대체될 수도 있다. 또한, 이하에서, 멜-스펙트로그램으로 기재되었다고 하더라도, 이는 스펙트로그램으로 대체될 수도 있다.
도 7는 일 실시예에 따른 합성부의 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 7에 도시된 합성부(700)는 도 5에 도시된 합성부(520)와 동일한 모듈일 수 있다. 구체적으로, 합성부(700)는 응답 메시지 및 고인의 음성 데이터로부터 생성된 화자 임베딩 벡터를 이용하여 복수의 스펙트로그램들을 생성하고, 이들 중 어느 하나를 선택할 수 있다.
710 단계에서, 합성부(700)는 응답 메시지 및 고인의 음성 데이터로부터 생성한 화자 임베딩 벡터의 단일 쌍을 이용하여 n개의 스펙트로그램들을 생성한다(여기에서, n은 2 이상의 자연수).
예를 들어, 합성부(700)는 인코더 신경망 및 어텐션 기반 디코더 신경망(attention-based decoder recurrent neural network)을 포함할 수 있다. 여기에서, 인코더 신경망은 입력 텍스트의 시퀀스를 처리함으로써 상기 입력 텍스트의 시퀀스에 포함된 문자들 각각의 인코딩된 표현을 생성한다. 그리고, 어텐션 기반 디코더 신경망은 인코더 신경망으로부터 입력되는 시퀀스 내의 각각의 디코더 입력에 대하여, 스펙트로그램의 단일 프레임을 생성하도록 디코더 입력 및 인코딩된 표현을 처리한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 합성부(700)는 단일 응답 메시지 및 고인의 음성 데이터로부터 생성된 단일 화자 임베딩 벡터를 이용하여 복수의 스펙트로그램들을 생성한다. 합성부(700)가 인코더 신경망 및 디코더 신경망을 포함함에 따라, 스펙트로그램이 생성될 때마다 해당 스펙트로그램의 품질이 동일하지 않을 수 있다. 따라서, 합성부(700)는 단일 응답 메시지 및 단일 화자 임베딩 벡터에 대하여 복수의 스펙트로그램들을 생성하고, 생성된 스펙트로그램들 중 가장 높은 품질의 스펙트로그램을 선택함으로써, 합성 음성의 품질을 높일 수 있다.
720 단계에서, 합성부(700)는 생성된 스펙트로그램들의 품질을 확인한다.
예를 들어, 합성부(700)는 스펙트로그램에 대응하는 어텐션 얼라인먼트를 이용하여 스펙트로그램의 품질을 확인할 수 있다. 구체적으로, 어텐션 얼라인먼트는 스펙트로그램에 대응하여 생성될 수 있다. 예를 들어, 합성부(700)가 총 n개의 스펙트로그램을 생성하는 경우, 어텐션 얼라인먼트는 n개의 스펙트로그램들 각각에 대응하여 생성될 수 있다. 따라서, 어텐션 얼라인먼트를 통하여 이에 대응하는 스펙트로그램의 품질이 판단될 수 있다.
예를 들어, 데이터의 양이 많지 않거나 충분한 학습이 되지 않을 경우 합성부(700)는 고품질의 스펙트로그램을 생성하지 못할 수도 있다. 어텐션 얼라인먼트는, 합성부(700)가 스펙트로그램을 생성할 때에 집중하는 매 순간마다의 히스토리로 해석될 수 있다.
예를 들어, 어텐션 얼라인먼트를 나타내는 선이 진하고 노이즈가 적다면, 합성부(700)가 스펙트로그램을 생성하는 매 순간에서 자신감 있게 추론을 수행한 것으로 해석될 수 있다. 즉, 상술한 예의 경우, 합성부(700)가 고품질의 스펙트로그램을 생성했다고 판단될 수 있다. 따라서, 어텐션 얼라인먼트의 품질(예를 들어, 어텐션 얼라인먼트의 색이 진한 정도, 어텐션 얼라인먼트의 윤곽이 명확한 정도 등)은 합성부(700)의 추론 품질을 추측하는데 있어서, 매우 중요한 지표로 활용될 수 있다.
예를 들어, 합성부(700)는 어텐션 얼라인먼트의 인코더 스코어 및 디코더 스코어를 연산할 수 있다. 그리고, 합성부(700)는 인코더 스코어 및 디코더 스코어를 조합하여 어텐션 얼라인먼트의 전체 스코어를 연산할 수 있다.
730 단계에서, 합성부(700)는 최고 품질의 스펙트로그램이 소정의 기준을 만족하는지 여부를 판단한다.
예를 들어, 합성부(700)는 어텐션 얼라인먼트들 각각의 스코어 중 가장 높은 스코어를 갖는 어텐션 얼라인먼트를 선택할 수 있다. 여기에서, 스코어는 인코더 스코어, 디코더 스코어 및 전체 스코어 중 적어도 하나일 수 있다. 그리고, 합성부(700)는 해당 스코어가 소정의 기준을 만족하는지 여부를 판단할 수 있다.
합성부(700)가 가장 높은 스코어를 선택하는 것은 710 단계를 통하여 생성된 n개의 스펙트로그램들 중 최고 품질의 스펙트로그램을 선택하는 것과 동일하다. 따라서, 합성부(700)가 가장 높은 스코어를 소정의 기준과 비교함으로써, n 개의 스펙트로그램들 중에서 최고 품질의 스펙트로그램이 소정의 기준을 만족하는지 여부를 확인하는 것과 동일한 효과가 있다.
예를 들어, 소정의 기준은 스코어의 특정 값일 수 있다. 즉, 합성부(700)는 가장 높은 스코어가 특정 값 이상인지 여부에 따라, 최고 품질의 스펙트로그램이 소정의 기준을 만족하는지 여부를 판단할 수 있다.
만약, 최고 품질의 스펙트로그램이 소정의 기준을 만족하지 못하는 경우, 710 단계로 진행한다. 최고 품질의 스펙트로그램이 소정의 기준을 만족하지 못한다면, 나머지 n-1개의 스펙트로그램들도 모두 소정의 기준을 만족하지 못하는 것과 동일하다. 따라서, 합성부(700)는 710 단계를 다시 수행함으로써, n개의 스펙트로그램들을 재생성한다. 그리고, 합성부(700)는 720 단계 및 730 단계를 다시 수행한다. 즉, 합성부(700)는 최고 품질의 스펙트로그램이 소정의 기준을 만족하는지 여부에 따라 710 단계 내지 730 단계를 적어도 1회 이상 반복한다.
만약, 최고 품질의 스펙트로그램이 소정의 기준을 만족하는 경우, 740 단계로 진행한다.
740 단계에서, 합성부(700)는 최고 품질의 스펙트로그램을 선택한다. 그리고, 합성부(700)는 선택된 스펙트로그램을 보코더(530)에 전송한다.
다시 말해, 합성부(700)는 730 단계를 통하여 소정의 기준을 만족하는 스코어에 대응하는 스펙트로그램을 선택한다. 그리고, 합성부(700)는 선택된 스펙트로그램을 보코더(530)에 전송한다. 이에 따라, 보코더(530)는 소정의 기준을 만족하는 고품질의 합성 음성을 생성할 수 있다.
도 8은 보코더의 동작의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 8에 도시된 보코더(800)는 도 5에 도시된 보코더(530)와 동일한 모듈일 수 있다. 구체적으로, 보코더(800)는 스펙트로그램을 이용하여 음성 을 생성할 수 있다.
810 단계에서, 보코더(800)는 기대 품질 및 기대 생성 속도를 결정한다.
보코더(800)는 합성 음성의 품질 및 음성 생성부(500)의 속도에 영향을 미친다. 예를 들어, 보코더(800)가 정밀한 알고리즘을 채용하는 경우, 합성 음성의 품질이 높아지나, 합성 음성이 생성되는 속도는 낮아질 수 있다. 반대로, 보코더(800)가 정밀도가 낮은 알고리즘을 채용하는 경우, 합성 음성의 품질은 낮아지나, 합성 음성이 생성되는 속도는 높아질 수 있다. 따라서, 보코더(800)는 합성 음성의 기대 품질 및 기대 생성 속도를 결정하고, 이에 따라 음성 생성 알고리즘을 결정할 수 있다.
820 단계에서, 보코더(800)는 510 단계에서 결정된 기대 품질 및 기대 생성 속도에 따라 음성 생성 알고리즘을 결정한다.
예를 들어, 합성 음성의 생성 속도보다 합성 음성의 품질이 더 중요한 경우, 보코더(800)는 제 1 음성 생성 알고리즘을 선택할 수 있다. 여기에서, 제 1 음성 생성 알고리즘은 WaveRNN에 따른 알고리즘일 수 있으나, 이에 제한되지 않는다.
한편, 합성 음성의 품질보다 합성 음성의 생성 속도가 더 중요한 경우, 보코더(800)는 제 2 음성 생성 알고리즘을 선택할 수 있다. 여기에서, 제2 음성 생성 알고리즘은 MelGAN에 따른 알고리즘일 수 있으나, 이에 제한되지 않는다.
830 단계에서, 보코더(800)는 520 단계에서 결정된 음성 생성 알고리즘에 따라 음성을 생성한다.
구체적으로, 보코더(800)는 합성부(520)로부터 출력된 스펙트로그램을 이용하여 음성을 생성한다.
도 9는 일 실시예에 따른 영상 생성부를 나타내는 도면이다.
도 9를 참조하면, 영상 생성부(900)는 모션 영상 생성부(910) 및 립 싱크(lip sync) 보정부(920)를 포함할 수 있다. 도 9의 영상 생성부(900)는 도 3의 영상 생성부(330)와 동일할 수 있다. 한편, 도 9에 도시된 영상 생성부(900)에는 일 실시예와 관련된 구성요소들만이 도시되어 있다. 따라서, 영상 생성부(900)에는 도 9에 도시된 구성요소들 외에 다른 범용적인 구성요소들이 더 포함될 수 있음은 당해 기술분야의 통상의 기술자에게 자명하다.
일 실시예에 따르면, 영상 생성부(900)는 고인의 이미지 데이터, 드라이빙 영상 및 상술한 음성 생성부에서 생성된 음성에 기초하여, 고인을 모사하는 가상 인물의 최종 영상을 생성할 수 있다. 예를 들어, 드라이빙 영상은 고인을 모사하는 가상 인물의 움직임을 가이드하는 영상에 해당할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 모션 영상 생성부(910)는 고인의 이미지 데이터 및 드라이빙 영상에 기초하여 모션 영상을 생성할 수 있다. 모션 영상은 고인의 이미지 데이터 내에서 고인의 형상에 해당하는 객체가 드라이빙 영상에 따라 움직이는 영상에 해당할 수 있다. 예를 들어, 모션 영상 생성부(910)는 드라이빙 영상 내의 움직임을 나타내는 모션 필드(motion field)를 생성하고, 모션 필드에 기초하여 모션 영상을 생성할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 립 싱크 보정부(920)는 모션 영상 생성부(910)에서 생성된 모션 영상 및 음성 생성부에서 생성된 음성에 기초하여 고인을 모사하는 가상 인물의 최종 영상을 생성할 수 있다. 상술한 바와 같이, 음성 생성부에서 생성된 음성은 고인이 응답 메시지를 자연스럽게 발음하는 듯한 음성일 수 있다.
예를 들어, 립 싱크 보정부(920)는 고인의 형상에 해당하는 객체에서 입 모양이 음성 생성부에서 생성된 음성에 대응되게 움직이도록 보정할 수 있다. 립 싱크 보정부(920)는 모션 영상 생성부(910)에서 생성된 모션 영상에 보정된 입 모양을 적용하여 최종적으로 응답 메시지를 발화하고 있는 가상 인물의 최종 영상을 생성할 수 있다.
도 10은 일 실시예에 따른 모션 영상 생성부를 나타내는 도면이다.
도 10을 참조하면, 모션 영상 생성부(1010)는 모션 추정부(1020) 및 렌더링부(1030)를 포함할 수 있다. 도 10의 모션 영상 생성부(1010)는 상술한 도 9의 모션 영상 생성부(910)와 동일할 수 있다. 한편, 도 10에 도시된 모션 영상 생성부(1010)에는 일 실시예와 관련된 구성요소들만이 도시되어 있다. 따라서, 모션 영상 생성부(1010)에는 도 10에 도시된 구성요소들 외에 다른 범용적인 구성요소들이 더 포함될 수 있음은 당해 기술분야의 통상의 기술자에게 자명하다.
일 실시예에 따르면, 모션 영상 생성부(1010)는 고인의 이미지 데이터(1011) 및 드라이빙 영상에 기초하여 모션 영상을 생성할 수 있다. 구체적으로, 모션 영상 생성부(1010)는 고인의 이미지 데이터(1011) 및 드라이빙 영상에 포함된 프레임(1012)에 기초하여 모션 영상을 생성할 수 있다. 예를 들어, 모션 영상 생성부(1010)는 고인의 이미지 데이터(1011)에서 고인의 형상에 해당하는 객체를 추출할 수 있다, 또한, 모션 영상 생성부(1010)는 최종적으로 고인의 형상에 해당하는 객체가 드라이빙 영상에 포함된 프레임(1012) 내의 움직임을 따라하는 모션 영상(1013)을 생성할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 모션 추정부(1020)는 드라이빙 영상에 포함된 프레임의 각 픽셀들을 상기 고인의 이미지 데이터 내 대응하는 각 픽셀들에 매핑하는 모션 필드를 생성할 수 있다. 예를 들어, 모션 필드는 고인의 이미지 데이터(1011) 및 드라이빙 영상에 포함된 프레임(1012) 각각에 포함된 키 포인트들의 위치 및 키 포인트들 근처의 지역적 아핀 변환(Local Affine Transformations)들로 표현될 수 있다. 또한, 도 10에 도시되어 있지는 않으나, 모션 추정부(1020)는 드라이빙 영상에 포함된 프레임(1012)에서 고인의 이미지 데이터를 변형하여 생성 가능한 이미지 부분 및 컨텍스트(context)에 기초하여 복원해야 하는 이미지 부분을 나타내는 오클루션 마스크(occlusion mask)를 생성할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 렌더링부(1030)는 모션 추정부(1020)에서 생성된 모션 필드 및 오클루션 마스크에 기초하여 드라이빙 영상에 포함된 프레임(1012) 내의 움직임을 따라하는 가상 인물의 이미지를 렌더링할 수 있다.
도 11은 일 실시예에 따른 고인을 모사하는 가상 인물과의 대화를 수행하는 서비스를 제공하는 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 11을 참고하면, 단계 1100에서 서비스 제공 서버(110)는 사용자가 입력한 메시지에 대응하여 고인을 모사하는 가상 인물의 응답 메시지를 예측할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 서비스 제공 서버(110)는 사용자와 고인 간의 관계, 사용자 및 고인 각각의 인적 사항 및 사용자와 고인 간의 대화 데이터 중 적어도 하나에 기초하여 응답 메시지를 예측할 수 있다.
단계 1110에서, 서비스 제공 서버(110)는 고인의 음성 데이터 및 응답 메시지에 기초하여 응답 메시지의 구두 발화에 해당하는 음성을 생성할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 서비스 제공 서버(110)는 고인의 음성 데이터에 STFT(Short-time Fourier transform)를 수행하여 제 1 스펙트로그램(spectrogram)을 생성하고, 학습된 인공 신경망 모델에 상기 제 1 스펙트로그램을 입력하여 화자 임베딩 벡터를 출력할 수 있다. 서비스 제공 서버(110)는 화자 임베딩 벡터 및 응답 메시지에 기초하여 상기 음성을 생성할 수 있다. 학습된 인공 신경망 모델은 제 1 스펙트로그램을 입력 받아 벡터 공간에서 고인의 음성 데이터와 가장 유사한 음성 데이터의 임베딩 벡터를 화자 임베딩 벡터로 출력할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 서비스 제공 서버(110)는 화자 임베딩 벡터 및 응답 메시지에 기초하여 응답 메시지에 대응하는 복수의 스펙트로그램들을 생성할 수 있다. 또한, 서비스 제공 서버(110)는 복수의 스펙트로그램들 각각에 대응하는 얼라인먼트(alignment)에 기초하여 복수의 스펙트로그램들 중 제 2 스펙트로그램을 선택하여 출력하고, 제 2 스펙트로그램에 기초하여 응답 메시지에 대응하는 음성 신호를 생성할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 서비스 제공 서버(110)는 기 설정된 임계값과 얼라인먼트에 대응하는 스코어(score)에 기초하여 스펙트로그램들 중 제 2 스펙트로그램을 선택하여 출력하고, 스펙트로그램들 모두의 스코어가 임계값보다 작은 경우 응답 메시지의 구두 발화에 대응하는 복수의 스펙트로그램들을 재 생성하고, 재 생성된 스펙트로그램들 중 제 2 스펙트로그램을 선택하여 출력할 수 있다.
단계 1120에서, 서비스 제공 서버(110)는 고인의 이미지 데이터, 가상 인물의 움직임을 가이드하는 드라이빙 영상 및 음성에 기초하여 응답 메시지를 발화하고 있는 가상 인물의 최종 영상을 생성할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 서비스 제공 서버(110)는 고인의 이미지 데이터에서 고인의 형상에 해당하는 객체를 추출하고, 드라이빙 영상에 포함된 프레임의 각 픽셀들을 고인의 이미지 데이터 내 대응하는 각 픽셀들에 매핑하는 모션 필드(motion field)를 생성할 수 있다. 또한, 서비스 제공 서버(110)는 모션 필드에 따라 고인의 형상에 해당하는 객체가 움직이는 모션 영상을 생성하고, 모션 영상에 기초하여 최종 영상을 생성할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 서비스 제공 서버(110)는 고인의 형상에 해당하는 객체에서 입 모양이 음성에 대응되게 움직이도록 보정하고, 모션 영상에 보정된 입 모양을 적용하여 응답 메시지를 발화하고 있는 가상 인물의 최종 영상을 생성할 수 있다.
전술한 본 명세서의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 명세서의 내용이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.
본 실시예의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
Claims (6)
- 고인을 모사하는 가상 인물과의 대화를 수행하는 서비스를 제공하는 방법에 있어서,
사용자가 입력한 메시지에 대응하여 상기 가상 인물의 응답 메시지를 예측하는 단계;
상기 고인의 음성 데이터 및 상기 응답 메시지에 기초하여 상기 응답 메시지의 구두 발화에 해당하는 음성을 생성하는 단계; 및
상기 고인의 이미지 데이터, 상기 가상 인물의 움직임을 가이드하는 드라이빙 영상 및 상기 음성에 기초하여 상기 응답 메시지를 발화하고 있는 상기 가상 인물의 최종 영상을 생성하는 단계;를 포함하고,
상기 음성을 생성하는 단계는,
상기 고인의 음성 데이터 및 상기 응답 메시지에 기초하여 상기 응답 메시지에 대응하는 복수의 스펙트로그램들을 생성하는 단계;
상기 복수의 스펙트로그램들 각각에 대응하는 얼라인먼트(alignment)에 기초하여 상기 복수의 스펙트로그램들 중 제 2 스펙트로그램을 선택하여 출력하는 단계; 및
상기 제 2 스펙트로그램에 기초하여 상기 음성을 생성하는 단계;를 포함하는, 방법. - 제 1 항에 있어서,
상기 제 2 스펙트로그램을 선택하여 출력하는 단계는,
기 설정된 임계값과 상기 얼라인먼트에 대응하는 스코어(score)에 기초하여 상기 스펙트로그램들 중 제 2 스펙트로그램을 선택하여 출력하고,
상기 스펙트로그램들 모두의 스코어가 상기 임계값보다 작은 경우 상기 응답 메시지에 대응하는 상기 복수의 스펙트로그램들을 재생성하고, 상기 재생성된 스펙트로그램들 중 상기 제 2 스펙트로그램을 선택하여 출력하는, 방법. - 제 1 항에 있어서,
상기 최종 영상을 생성하는 단계는,
상기 고인의 이미지 데이터에서 고인의 형상에 해당하는 객체를 추출하는 단계;
상기 드라이빙 영상에 포함된 프레임의 각 픽셀들을 상기 고인의 이미지 데이터 내 대응하는 각 픽셀들에 매핑하는 모션 필드(motion field)를 생성하는 단계;
상기 모션 필드에 따라 상기 고인의 형상에 해당하는 객체가 움직이는 모션 영상을 생성하는 단계; 및
상기 모션 영상에 기초하여 상기 최종 영상을 생성하는 단계;를 포함하는, 방법. - 제 3 항에 있어서,
상기 모션 영상에 기초하여 상기 최종 영상을 생성하는 단계는,
상기 고인의 형상에 해당하는 객체에서 입 모양이 상기 음성에 대응되게 움직이도록 보정하는 단계; 및
상기 모션 영상에 상기 보정된 입 모양을 적용하여 상기 응답 메시지를 발화하고 있는 상기 가상 인물의 최종 영상을 생성하는 단계;를 포함하는 방법. - 고인을 모사하는 가상 인물과의 대화를 수행하는 서비스를 제공하는 서버에 있어서,
사용자가 입력한 메시지에 대응하여 상기 가상 인물의 응답 메시지를 예측하는 응답 생성부;
상기 고인의 음성 데이터 및 상기 응답 메시지에 기초하여 상기 응답 메시지의 구두 발화에 해당하는 음성을 생성하는 음성 생성부; 및
상기 고인의 이미지 데이터, 상기 가상 인물의 움직임을 가이드하는 드라이빙 영상 및 상기 음성에 기초하여 상기 응답 메시지를 발화하고 있는 상기 가상 인물의 최종 영상을 생성하는 영상 생성부;
를 포함하고,
상기 음성 생성부는,
상기 고인의 음성 데이터 및 상기 응답 메시지에 기초하여 상기 응답 메시지에 대응하는 복수의 스펙트로그램들을 생성하고,
상기 복수의 스펙트로그램들 각각에 대응하는 얼라인먼트(alignment)에 기초하여 상기 복수의 스펙트로그램들 중 제 2 스펙트로그램을 선택하여 출력하고,
상기 제 2 스펙트로그램에 기초하여 상기 음성을 생성하는, 서버. - 제 1 항의 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
Applications Claiming Priority (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR20210017104 | 2021-02-05 | ||
| KR1020210017104 | 2021-02-05 | ||
| KR1020210079547A KR102407132B1 (ko) | 2021-02-05 | 2021-06-18 | 고인을 모사하는 가상 인물과 대화를 수행하는 서비스를 제공하는 방법 및 시스템 |
Related Parent Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020210079547A Division KR102407132B1 (ko) | 2021-02-05 | 2021-06-18 | 고인을 모사하는 가상 인물과 대화를 수행하는 서비스를 제공하는 방법 및 시스템 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20220113304A KR20220113304A (ko) | 2022-08-12 |
| KR102489498B1 true KR102489498B1 (ko) | 2023-01-18 |
Family
ID=81986321
Family Applications (2)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020210079547A KR102407132B1 (ko) | 2021-02-05 | 2021-06-18 | 고인을 모사하는 가상 인물과 대화를 수행하는 서비스를 제공하는 방법 및 시스템 |
| KR1020220067575A KR102489498B1 (ko) | 2021-02-05 | 2022-06-02 | 음성 합성 및 영상 합성 기술을 통해 고인을 모사하는 가상 인물과 커뮤니케이션을 수행하는 방법 및 시스템 |
Family Applications Before (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020210079547A KR102407132B1 (ko) | 2021-02-05 | 2021-06-18 | 고인을 모사하는 가상 인물과 대화를 수행하는 서비스를 제공하는 방법 및 시스템 |
Country Status (3)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US20240161372A1 (ko) |
| KR (2) | KR102407132B1 (ko) |
| WO (1) | WO2022265273A1 (ko) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR102629011B1 (ko) | 2023-07-24 | 2024-01-25 | 주식회사 브이몬스터 | 3차원 정보를 이용한 가상 인물의 발화 비디오 생성장치 및 방법 |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR102644989B1 (ko) * | 2023-04-12 | 2024-03-08 | 주식회사 알을깨는사람들 | 인공지능 알고리즘에 기초한 고인의 음성 데이터를 이용하여 심리 상담 서비스를 제공하는 방법 |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR100343006B1 (ko) * | 2000-06-01 | 2002-07-02 | 김상덕 | 언어 입력형 얼굴 표정 제어방법 |
Family Cites Families (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20060055782A (ko) * | 2004-11-19 | 2006-05-24 | 영 준 김 | 유무선 통신망을 통한 추모영상물 제작 및 제공 서비스 방법 |
| KR101113938B1 (ko) * | 2008-11-21 | 2012-03-05 | 공경용 | 망자와의 대화를 제공하는 망자 커뮤니티 시스템 및 그 망자 커뮤니티 방법 |
| KR101173559B1 (ko) * | 2009-02-10 | 2012-08-13 | 한국전자통신연구원 | 비디오 동영상의 움직이는 다중 객체 자동 분할 장치 및 방법 |
| US20140136996A1 (en) * | 2012-11-13 | 2014-05-15 | Myebituary Llc | Virtual remembrance system |
| KR20170124259A (ko) * | 2016-05-02 | 2017-11-10 | 태성기술 주식회사 | 추모함에 고유 아이디를 부여하고 인터넷을 통한 고인과의 추모 대화 시스템 및 그 방법 |
| KR20190014895A (ko) * | 2017-08-04 | 2019-02-13 | 전자부품연구원 | 가상 현실 기반의 고인 맞춤형 추모 시스템 |
-
2021
- 2021-06-18 KR KR1020210079547A patent/KR102407132B1/ko active IP Right Grant
-
2022
- 2022-06-02 KR KR1020220067575A patent/KR102489498B1/ko active IP Right Grant
- 2022-06-02 WO PCT/KR2022/007798 patent/WO2022265273A1/ko unknown
-
2023
- 2023-12-18 US US18/543,010 patent/US20240161372A1/en active Pending
Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR100343006B1 (ko) * | 2000-06-01 | 2002-07-02 | 김상덕 | 언어 입력형 얼굴 표정 제어방법 |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR102629011B1 (ko) | 2023-07-24 | 2024-01-25 | 주식회사 브이몬스터 | 3차원 정보를 이용한 가상 인물의 발화 비디오 생성장치 및 방법 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| WO2022265273A1 (ko) | 2022-12-22 |
| KR102407132B1 (ko) | 2022-06-10 |
| KR20220113304A (ko) | 2022-08-12 |
| US20240161372A1 (en) | 2024-05-16 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US20200279553A1 (en) | Linguistic style matching agent | |
| CN106653052B (zh) | 虚拟人脸动画的生成方法及装置 | |
| US11222620B2 (en) | Speech recognition using unspoken text and speech synthesis | |
| JP7312853B2 (ja) | 人工知能に基づく音声駆動アニメーション方法及び装置、デバイス及びコンピュータプログラム | |
| CN111276120B (zh) | 语音合成方法、装置和计算机可读存储介质 | |
| KR102489498B1 (ko) | 음성 합성 및 영상 합성 기술을 통해 고인을 모사하는 가상 인물과 커뮤니케이션을 수행하는 방법 및 시스템 | |
| US20190087734A1 (en) | Information processing apparatus and information processing method | |
| GB2516965A (en) | Synthetic audiovisual storyteller | |
| CN111459452B (zh) | 交互对象的驱动方法、装置、设备以及存储介质 | |
| KR102363324B1 (ko) | 멜-스펙트로그램의 무음 부분을 결정하는 방법 및 음성 합성 시스템 | |
| Yadav et al. | Speech prediction in silent videos using variational autoencoders | |
| US20200193961A1 (en) | System for synchronizing speech and motion of character | |
| US20240105160A1 (en) | Method and system for generating synthesis voice using style tag represented by natural language | |
| KR102528019B1 (ko) | 인공지능 기술에 기반한 음성 합성 시스템 | |
| KR102449223B1 (ko) | 음성의 속도 및 피치를 변경하는 방법 및 음성 합성 시스템 | |
| Ritschel et al. | Multimodal joke generation and paralinguistic personalization for a socially-aware robot | |
| CN114613353B (zh) | 语音合成方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| KR20220071522A (ko) | 합성 음성을 생성하는 방법 및 음성 합성 시스템 | |
| KR20220071523A (ko) | 문자들의 시퀀스를 분할하는 방법 및 음성 합성 시스템 | |
| KR20210131125A (ko) | 발화 속도 조절이 가능한 텍스트 음성 변환 학습 장치 및 발화 속도 조절이 가능한 텍스트 음성 변환 장치 | |
| KR102532253B1 (ko) | 스펙트로그램에 대응하는 어텐션 얼라인먼트의 디코더 스코어를 연산하는 방법 및 음성 합성 시스템 | |
| KR102503066B1 (ko) | 어텐션 얼라인먼트의 스코어를 이용하여 스펙트로그램의 품질을 평가하는 방법 및 음성 합성 시스템 | |
| KR102463570B1 (ko) | 무음 구간 검출을 통한 멜 스펙트로그램의 배치 구성 방법 및 음성 합성 시스템 | |
| KR102463589B1 (ko) | 멜-스펙트로그램의 길이에 기초하여 음성 데이터의 참조 구간을 결정하는 방법 및 음성 합성 시스템 | |
| KR20220072593A (ko) | 무음 멜-스펙트로그램을 이용하여 음성 데이터를 생성하는 방법 및 음성 합성 시스템 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| E902 | Notification of reason for refusal | ||
| E701 | Decision to grant or registration of patent right |