KR20200004175A - Text to speech converting apparatus capable of applying an optional speech model and operating method thereof - Google Patents

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KR20200004175A
KR20200004175A KR1020180077282A KR20180077282A KR20200004175A KR 20200004175 A KR20200004175 A KR 20200004175A KR 1020180077282 A KR1020180077282 A KR 1020180077282A KR 20180077282 A KR20180077282 A KR 20180077282A KR 20200004175 A KR20200004175 A KR 20200004175A
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Abstract

Disclosed are a text to speech conversion apparatus capable of applying an optional speech model and an operation method thereof. The present invention may provide the text to speech conversion apparatus capable of expressing emotion embedded in a sentence with more sense of reality by converting a sentence into speech and outputting the speech based on a speech model of a voice corresponding to a category according to the category according to a topic of the sentence inputted by a user, and the operation method thereof. The text to speech conversion apparatus comprises: a speech model storage unit; a category table maintenance unit; a category identification unit; a speech model information identification unit; and a speech conversion output unit.

Description

선택적 음성 모델의 적용이 가능한 텍스트 음성 변환 장치 및 그 동작 방법{TEXT TO SPEECH CONVERTING APPARATUS CAPABLE OF APPLYING AN OPTIONAL SPEECH MODEL AND OPERATING METHOD THEREOF}TEXT TO SPEECH CONVERTING APPARATUS CAPABLE OF APPLYING AN OPTIONAL SPEECH MODEL AND OPERATING METHOD THEREOF}

본 발명은 사용자에 의해 입력된 문장의 주제에 따른 카테고리에 따라 상기 카테고리에 대응하는 목소리의 음성 모델을 기초로 상기 문장을 음성으로 변환하여 출력할 수 있는 텍스트 음성 변환 장치 및 그 동작 방법에 대한 것이다.The present invention relates to a text-to-speech apparatus capable of converting a sentence into a speech based on a speech model of a voice corresponding to the category according to a category according to a subject of a sentence input by a user, and an operation method thereof. .

최근, 텍스트를 음성으로 전환하는 텍스트 음성 변환(Text to Speech: TTS) 기술이 발전함에 따라, 이러한 기술을 이용한 다양한 서비스가 출시되고 있다.Recently, with the development of text-to-speech (TTS) technology for converting text to speech, various services using this technology have been released.

특히, 텍스트 음성 변환 기술은 텍스트를 음성으로 변환하여 출력해줄 수 있기 때문에 시각 장애인들을 위한 보조 도구로서의 활용 가치가 아주 높은 기술이다.In particular, since the text-to-speech technology can convert text to speech and output the text, the text-to-speech technology is very valuable as an aid for the visually impaired.

텍스트 음성 변환 기술은 사람의 목소리를 기반으로 구축된 음성 모델을 이용하여 텍스트를 해당 사람의 목소리의 음성으로 출력한다. 여기서, 음성 모델은 사람으로 하여금 다수의 텍스트들을 발음하게 하고, 이러한 발음을 수집하여 사람의 목소리 특징에 따른 모델 데이터를 생성함으로써 구축할 수 있다.Text-to-speech technology outputs text to the voice of a person's voice using a speech model built on a person's voice. Here, the voice model may be constructed by allowing a person to pronounce a plurality of texts and collecting the pronunciations to generate model data according to the voice characteristics of the person.

기존의 텍스트 음성 변환 기술은 특정 목소리를 기반으로 구축된 하나의 음성 모델을 이용하여 음성 출력을 지원하였기 때문에 사용자가 특정 텍스트에 대해 음성 변환 출력 명령을 인가하면, 항상 동일한 목소리로만 음성 출력이 수행되었다.Since the existing text-to-speech technology supports voice output using a single voice model built on a specific voice, the voice output is always performed only with the same voice when the user applies a voice conversion output command for a specific text. .

하지만, 사용자가 입력하는 문장들은 그 주제에 따라 뉴스, 소설, 시 등 카테고리가 다양하게 구분될 수 있다는 점에서 항상 동일한 음성 모델을 기반으로 음성 출력이 수행된다면, 해당 문장에 내재되어 있는 분위기를 살리지 못하는 문제가 발생할 수 있다.However, since the sentences input by the user can be classified into various categories such as news, novels, and poems according to the topic, if the voice output is always performed based on the same voice model, the sentence inherent in the sentence is not saved. Failure to do so may occur.

따라서, 사용자가 입력하는 문장을 분석하여 상기 문장의 주제에 따른 카테고리를 파악한 후 해당 카테고리에 따라 적절한 목소리의 음성 모델에 기초한 음성 출력이 수행되도록 함으로써, 문장에 내포되어 있는 특유의 분위기를 잘 표현할 수 있도록 하기 위한 기술의 연구가 필요하다.Therefore, by analyzing the sentence input by the user to identify the category according to the subject of the sentence, the speech output based on the voice model of the appropriate voice according to the category is performed, thereby expressing the unique atmosphere contained in the sentence well There is a need for research on the technology to make it work.

본 발명은 사용자에 의해 입력된 문장의 주제에 따른 카테고리에 따라 상기 카테고리에 대응하는 목소리의 음성 모델을 기초로 상기 문장을 음성으로 변환하여 출력함으로써, 문장에 내재되어 있는 감정을 보다 현실감있게 표현할 수 있는 텍스트 음성 변환 장치 및 그 동작 방법을 제공하고자 한다.The present invention converts the sentence into a voice based on a voice model of the voice corresponding to the category according to a category according to the subject of the sentence input by the user, and outputs the voice, thereby expressing the emotion inherent in the sentence in a more realistic manner. The present invention provides a text-to-speech device and a method of operating the same.

본 발명의 일실시예에 따른 선택적 음성 모델의 적용이 가능한 텍스트 음성 변환 장치는 음성 출력을 지원하기 위해 서로 다른 목소리를 기반으로 구축된 복수의 음성 모델들에 대한 데이터가 저장되어 있는 음성 모델 저장부, 문장의 주제에 따라 구분 가능한 복수의 카테고리들과, 상기 복수의 카테고리들 각각에 대해 상기 복수의 음성 모델들 중에서 각 카테고리와의 연관도가 최대인 것으로 선정된 음성 모델에 대한 정보가 서로 대응되어 기록되어 있는 카테고리 테이블을 저장하여 유지하는 카테고리 테이블 유지부, 사용자에 의해 제1 문장이 입력되고, 상기 제1 문장에 대해 텍스트 음성 변환(Text to Speech) 명령이 인가되면, 상기 제1 문장을 분석하여 상기 복수의 카테고리들 중 상기 제1 문장의 주제에 대응되는 제1 카테고리를 확인하는 카테고리 확인부, 상기 카테고리 테이블을 참조하여 상기 제1 카테고리에 대응되어 기록되어 있는 제1 음성 모델에 대한 정보를 확인하는 음성 모델 정보 확인부 및 상기 음성 모델 저장부 상에 저장되어 있는 상기 제1 음성 모델에 대한 데이터를 기초로 상기 제1 문장을 상기 제1 음성 모델에 따른 목소리를 갖는 음성으로 변환하여 출력하는 음성 변환 출력부를 포함한다.Text-to-speech apparatus applicable to the selective speech model according to an embodiment of the present invention is a speech model storage unit that stores data for a plurality of speech models built on the basis of different voices to support the voice output And a plurality of categories that can be distinguished according to a sentence topic, and information about a voice model selected as having a maximum correlation with each category among the plurality of voice models for each of the plurality of categories correspond to each other. A category table holding unit which stores and maintains a recorded category table. When a first sentence is input by a user and a text to speech command is applied to the first sentence, the first sentence is analyzed. A category for identifying a first category corresponding to a subject of the first sentence among the plurality of categories A confirmation model, a voice model information checking unit for confirming information on a first voice model recorded corresponding to the first category with reference to the category table, and the first voice model stored on the voice model storage unit. And a voice conversion output unit converting the first sentence into a voice having a voice according to the first voice model and outputting the first sentence.

또한, 본 발명의 일실시예에 따른 선택적 음성 모델의 적용이 가능한 텍스트 음성 변환 장치의 동작 방법은 음성 출력을 지원하기 위해 서로 다른 목소리를 기반으로 구축된 복수의 음성 모델들에 대한 데이터가 저장되어 있는 음성 모델 저장부를 유지하는 단계, 문장의 주제에 따라 구분 가능한 복수의 카테고리들과, 상기 복수의 카테고리들 각각에 대해 상기 복수의 음성 모델들 중에서 각 카테고리와의 연관도가 최대인 것으로 선정된 음성 모델에 대한 정보가 서로 대응되어 기록되어 있는 카테고리 테이블을 저장하여 유지하는 단계, 사용자에 의해 제1 문장이 입력되고, 상기 제1 문장에 대해 텍스트 음성 변환 명령이 인가되면, 상기 제1 문장을 분석하여 상기 복수의 카테고리들 중 상기 제1 문장의 주제에 대응되는 제1 카테고리를 확인하는 단계, 상기 카테고리 테이블을 참조하여 상기 제1 카테고리에 대응되어 기록되어 있는 제1 음성 모델에 대한 정보를 확인하는 단계 및 상기 음성 모델 저장부 상에 저장되어 있는 상기 제1 음성 모델에 대한 데이터를 기초로 상기 제1 문장을 상기 제1 음성 모델에 따른 목소리를 갖는 음성으로 변환하여 출력하는 단계를 포함한다.In addition, according to an embodiment of the present invention, a method of operating a text-to-speech apparatus capable of applying a selective speech model may store data about a plurality of speech models constructed based on different voices to support speech output. Maintaining a voice model storage unit, a plurality of categories that can be distinguished according to a topic of a sentence, and a voice having a maximum correlation with each category among the plurality of voice models for each of the plurality of categories Storing and maintaining a category table in which information about a model is recorded in correspondence with each other; when a first sentence is input by a user and a text-to-speech command is applied to the first sentence, the first sentence is analyzed; Identifying a first category of the plurality of categories corresponding to a subject of the first sentence, Confirming information about a first voice model recorded corresponding to the first category by referring to the category table and based on data about the first voice model stored on the voice model storage unit; And converting the first sentence into a voice having a voice according to the first voice model and outputting the voice.

본 발명은 사용자에 의해 입력된 문장의 주제에 따른 카테고리에 따라 상기 카테고리에 대응하는 목소리의 음성 모델을 기초로 상기 문장을 음성으로 변환하여 출력함으로써, 문장에 내재되어 있는 감정을 보다 현실감있게 표현할 수 있는 텍스트 음성 변환 장치 및 그 동작 방법을 제공할 수 있다.The present invention converts the sentence into a voice based on a voice model of the voice corresponding to the category according to a category according to the subject of the sentence input by the user, and outputs the voice, thereby expressing the emotion inherent in the sentence in a more realistic manner. The present invention provides a text-to-speech device and a method of operating the same.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 선택적 음성 모델의 적용이 가능한 텍스트 음성 변환 장치의 구조를 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 선택적 음성 모델의 적용이 가능한 텍스트 음성 변환 장치의 동작 방법을 도시한 순서도이다.1 is a diagram illustrating a structure of a text-to-speech device capable of applying a selective speech model according to an embodiment of the present invention.
2 is a flowchart illustrating a method of operating a text-to-speech device capable of applying a selective speech model according to an embodiment of the present invention.

이하에서는 본 발명에 따른 실시예들을 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명하기로 한다. 이러한 설명은 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였으며, 다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 본 명세서 상에서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 사람에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다.Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. This description is not intended to limit the invention to the specific embodiments, it should be understood to include all changes, equivalents, and substitutes included in the spirit and scope of the invention. In describing the drawings, similar reference numerals are used for similar components, and unless otherwise defined, all terms used in the present specification, including technical or scientific terms, may be used in the art to which the present invention pertains. It has the same meaning as is commonly understood by someone who has it.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 선택적 음성 모델의 적용이 가능한 텍스트 음성 변환 장치의 구조를 도시한 도면이다.1 is a diagram illustrating a structure of a text-to-speech device capable of applying a selective speech model according to an embodiment of the present invention.

도 1을 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 선택적 음성 모델의 적용이 가능한 텍스트 음성 변환 장치(110)는 음성 모델 저장부(111), 카테고리 테이블 유지부(112), 카테고리 확인부(113), 음성 모델 정보 확인부(114) 및 음성 변환 출력부(115)를 포함한다.Referring to FIG. 1, the text-to-speech device 110 to which the selective speech model can be applied according to an embodiment of the present invention includes a speech model storage unit 111, a category table maintaining unit 112, and a category confirmation unit 113. ), A voice model information checking unit 114 and a voice conversion output unit 115.

음성 모델 저장부(111)에는 음성 출력을 지원하기 위해 서로 다른 목소리를 기반으로 구축된 복수의 음성 모델들에 대한 데이터가 저장되어 있다.The voice model storage unit 111 stores data about a plurality of voice models constructed based on different voices in order to support voice output.

예컨대, 음성 모델 저장부(111)에는 남자 아나운서의 목소리를 기반으로 구축된 음성 모델, 여자 아나운서의 목소리를 기반으로 구축된 음성 모델, 연예인의 목소리를 기반으로 구축된 음성 모델 등 다양한 목소리를 기반으로 구축된 서로 다른 복수의 음성 모델들에 대한 데이터가 저장되어 있을 수 있다.For example, the voice model storage unit 111 may include a voice model built on the voice of a male announcer, a voice model built on the voice of a female announcer, and a voice model built on the voice of an entertainer. Data for a plurality of constructed different voice models may be stored.

카테고리 테이블 유지부(112)는 문장의 주제에 따라 구분 가능한 복수의 카테고리들과, 상기 복수의 카테고리들 각각에 대해 상기 복수의 음성 모델들 중에서 각 카테고리와의 연관도가 최대인 것으로 선정된 음성 모델에 대한 정보가 서로 대응되어 기록되어 있는 카테고리 테이블을 저장하여 유지한다.The category table maintaining unit 112 selects a plurality of categories that can be classified according to the subject of the sentence and a voice model selected as having a maximum degree of association with each category among the plurality of voice models for each of the plurality of categories. Store and maintain a category table in which information about each other is recorded.

여기서, 카테고리란 '뉴스', '소설', '시' 등과 같이 문장의 주제에 따라 구분되는 구분 정보를 의미한다.Here, the category refers to classification information classified according to the topic of the sentence, such as 'news', 'fiction', 'poetry' and the like.

관련해서, 상기 카테고리 테이블에는 하기의 표 1과 같이 정보가 기록되어 있을 수 있다.In this regard, information may be recorded in the category table as shown in Table 1 below.

복수의 카테고리들Multiple categories 연관도가 최대인 음성 모델Maximum relevance speech model 카테고리 1Category 1 음성 모델 1Voice model 1 카테고리 2Category 2 음성 모델 2Voice model 2 카테고리 3Category 3 음성 모델 3Voice model 3 ...... ......

상기 표 1과 같은 카테고리 테이블은 관리자가 각 카테고리의 특징과 각 음성 모델에 따른 목소리 특징을 고려하여 각 카테고리에 대해 연관도가 최대인 것으로 판단되는 음성 모델을 하나씩 매칭함으로써 구축될 수 있는 것으로, 상기 관리자의 판단에 의해 임의로 변경될 수 있다.The category table as shown in Table 1 may be constructed by the administrator matching one voice model determined to have the highest degree of association for each category in consideration of the characteristics of each category and the voice characteristics of each voice model. It can be changed arbitrarily at the discretion of the administrator.

카테고리 확인부(113)는 사용자에 의해 제1 문장이 입력되고, 상기 제1 문장에 대해 텍스트 음성 변환(Text to Speech) 명령이 인가되면, 상기 제1 문장을 분석하여 상기 복수의 카테고리들 중 상기 제1 문장의 주제에 대응되는 제1 카테고리를 확인한다.When the first sentence is input by the user and a text to speech command is applied to the first sentence, the category checking unit 113 analyzes the first sentence and selects the first sentence from among the plurality of categories. The first category corresponding to the subject of the first sentence is identified.

이때, 본 발명의 일실시예에 따르면, 카테고리 확인부(113)는 단어 테이블 유지부(116), 단어 추출부(117), 카테고리 정보 확인부(118) 및 카테고리 확인 처리부(119)를 포함할 수 있다.At this time, according to an embodiment of the present invention, the category confirming unit 113 may include a word table maintaining unit 116, a word extracting unit 117, a category information confirming unit 118, and a category confirming processing unit 119. Can be.

단어 테이블 유지부(116)는 복수의 단어들과, 상기 복수의 단어들 각각에 대해 상기 복수의 카테고리들 중에서 각 단어와의 연관도가 최대인 것으로 선정된 카테고리에 대한 정보가 서로 대응되어 기록되어 있는 단어 테이블을 저장하여 유지한다.The word table holding unit 116 records a plurality of words and information on a category selected as having a maximum association with each word among the plurality of categories for each of the plurality of words. Save and maintain a table of words.

예컨대, 상기 단어 테이블에는 하기의 표 2와 같이 정보가 기록되어 있을 수 있다.For example, information may be recorded in the word table as shown in Table 2 below.

복수의 단어들Multiple words 연관도가 최대인 카테고리Maximum relevance category 사고accident 카테고리 1Category 1 특허Patent 카테고리 2Category 2 휴대폰cellphone 카테고리 3Category 3 ...... ......

상기 표 2와 같은 단어 테이블도 관리자가 각 단어의 특징과 각 카테고리의 특징을 고려하여 각 단어에 대해 연관도가 최대인 것으로 판단되는 카테고리를 하나씩 매칭함으로써 구축될 수 있는 것으로, 상기 관리자의 판단에 의해 임의로 변경될 수 있다.The word table shown in Table 2 may also be constructed by the administrator matching each category determined to have the maximum degree of association for each word in consideration of the characteristics of each word and the characteristics of each category. Can be arbitrarily changed.

단어 추출부(117)는 상기 사용자에 의해 상기 제1 문장이 입력되고, 상기 제1 문장에 대해 텍스트 음성 변환 명령이 인가되면, 상기 제1 문장에 대해 형태소 분석을 수행하여 상기 제1 문장으로부터 상기 제1 문장을 구성하는 복수의 제1 단어들을 추출한다.When the first sentence is input by the user and a text-to-speech command is applied to the first sentence, the word extracting unit 117 performs a morpheme analysis on the first sentence to perform the morphological analysis on the first sentence. A plurality of first words constituting the first sentence are extracted.

카테고리 정보 확인부(118)는 상기 단어 테이블을 참조하여 상기 복수의 제1 단어들 각각에 대응하는 카테고리에 대한 정보를 확인한다.The category information confirming unit 118 checks information on a category corresponding to each of the plurality of first words by referring to the word table.

카테고리 확인 처리부(119)는 상기 복수의 제1 단어들 각각에 대응하는 카테고리에 대한 정보가 확인되면, 상기 복수의 카테고리들 중 상기 복수의 제1 단어들이 가장 많이 분류되어 속해있는 카테고리를 상기 제1 문장의 주제에 대응하는 상기 제1 카테고리로 확인 처리한다.When the category identification processing unit 119 confirms information on a category corresponding to each of the plurality of first words, the category identification processing unit 119 selects a category to which the plurality of first words are most classified among the plurality of categories. The first category corresponding to the subject of the sentence is checked.

예컨대, 상기 복수의 카테고리들로 '카테고리 1, 2, 3, 4'가 존재한다고 하고, 상기 복수의 제1 단어들이 총 '10개'라고 하며, 카테고리 정보 확인부(118)에서 상기 복수의 제1 단어들 각각에 대응하는 카테고리를 확인한 결과, '카테고리 1'에 대해서는 '5개'의 단어가 분류되었고, '카테고리 2'에 대해서는 '0개'의 단어가 분류되었으며, '카테고리 3'에 대해서는 '3개'의 단어가 분류되었고, '카테고리 4'에 대해서는 '2개'의 단어가 분류되었다고 하는 경우, 카테고리 확인 처리부(119)는 상기 복수의 카테고리들 중 '카테고리 1'에 분류된 단어들의 개수가 최대이기 때문에 '카테고리 1'을 상기 제1 문장의 주제에 대응하는 상기 제1 카테고리로 확인할 수 있다.For example, 'categories 1, 2, 3, and 4' are present as the plurality of categories, and the plurality of first words are referred to as '10' in total, and the category information checking unit 118 displays the plurality of items. As a result of checking the category corresponding to each of the 1 words, '5' were classified for 'Category 1', '0' was classified for 'Category 2', and for 'Category 3' When three words are categorized and two words are categorized for category 4, the category verification processing unit 119 is configured to classify the words classified in the category 1 of the plurality of categories. Since the number is maximum, category 1 may be identified as the first category corresponding to the subject of the first sentence.

이렇게, 상기 제1 카테고리의 확인이 완료되면, 음성 모델 정보 확인부(114)는 상기 카테고리 테이블을 참조하여 상기 제1 카테고리에 대응되어 기록되어 있는 제1 음성 모델에 대한 정보를 확인한다.When the first category is confirmed, the voice model information checking unit 114 checks the information on the first voice model recorded corresponding to the first category by referring to the category table.

그리고, 음성 변환 출력부(115)는 음성 모델 저장부(111) 상에 저장되어 있는 상기 제1 음성 모델에 대한 데이터를 기초로 상기 제1 문장을 상기 제1 음성 모델에 따른 목소리를 갖는 음성으로 변환하여 출력한다.The voice conversion output unit 115 converts the first sentence into a voice having a voice according to the first voice model based on data about the first voice model stored in the voice model storage 111. Convert and output

예컨대, 상기 제1 카테고리를 '뉴스'라고 하고, 상기 카테고리 테이블 상에서 상기 제1 카테고리에 대응되어 기록되어 있는 상기 제1 음성 모델이 여자 아나운서의 목소리를 기반으로 구축된 음성 모델이라고 하는 경우, 음성 변환 출력부(115)는 상기 음성 모델 저장부(111) 상에 저장되어 있는 여자 아나운서의 목소리를 기반으로 구축된 상기 제1 음성 모델에 대한 데이터를 기초로 상기 제1 문장을 여자 아나운서의 목소리를 갖는 음성으로 변환하여 출력할 수 있다.For example, when the first category is called 'news' and the first voice model recorded on the category table corresponding to the first category is a voice model constructed based on a voice of a female announcer, voice conversion is performed. The output unit 115 has the voice of the female announcer as the first sentence based on the data of the first speech model constructed based on the female announcer's voice stored on the voice model storage 111. It can be converted to voice and output.

즉, 본 발명에 따른 선택적 음성 모델의 적용이 가능한 텍스트 음성 변환 장치(110)는 사용자에 의해 입력된 문장의 주제에 따른 카테고리에 따라 상기 카테고리에 대응하는 목소리의 음성 모델을 기초로 상기 문장을 음성으로 변환하여 출력함으로써, 문장에 내재되어 있는 감정을 보다 현실감있게 표현할 수 있다.That is, the text-to-speech device 110 applicable to the selective speech model according to the present invention voices the sentence based on the speech model of the voice corresponding to the category according to the category according to the subject of the sentence input by the user. By converting to and outputting, the emotion inherent in the sentence can be expressed more realistically.

이때, 본 발명의 일실시예에 따르면, 카테고리 확인부(113)는 균형도 연산부(120) 및 확인 정확도 안내 메시지 출력부(121)를 더 포함할 수 있다.At this time, according to an embodiment of the present invention, the category check unit 113 may further include a balance calculator 120 and a confirmation accuracy guide message output unit 121.

균형도 연산부(120)는 카테고리 확인 처리부(119)에서 상기 제1 카테고리의 확인 처리가 완료되면, 상기 복수의 카테고리들 각각에 대한 상기 복수의 제1 단어들의 분류 비율에 기초하여 상기 복수의 제1 단어들의 상기 복수의 카테고리들에 대한 분포 균형도를 나타내는 지니인덱스를 연산한다.When the balance check operation unit 120 completes the check process of the first category in the category check processing unit 119, the plurality of first words are based on the classification ratio of the plurality of first words for each of the plurality of categories. Compute a Gini index representing a distribution balance for the plurality of categories of words.

이때, 본 발명의 일실시예에 따르면, 균형도 연산부(120)는 하기의 수학식 1에 기초하여 상기 지니인덱스를 연산할 수 있다.In this case, according to an embodiment of the present invention, the balance calculator 120 may calculate the Gini index based on Equation 1 below.

Figure pat00001
Figure pat00001

여기서, I는 상기 지니인덱스, pi는 상기 복수의 카테고리들 중 i번째 카테고리에 상기 복수의 제1 단어들이 분류된 비율, J는 상기 복수의 카테고리들의 총 개수를 의미한다.Here, I is the Gini index, p i is the ratio of the plurality of first words are classified in the i-th category of the plurality of categories, J is the total number of the plurality of categories.

상기 수학식 1에 따라 연산되는 상기 지니인덱스는 상기 복수의 제1 단어들의 상기 복수의 카테고리들에 대한 분포 균형도를 나타내는 척도로, 상기 지니인덱스의 값이 '0'에 가까울수록 상기 복수의 카테고리들 중 특정 카테고리 상에 많은 단어들이 집중되어 존재하고 있음을 의미하고, 상기 지니인덱스의 값이 '1'에 가까울수록 상기 복수의 카테고리들 전체에 대해 상기 복수의 제1 단어들이 골고루 분포되어 존재하고 있음을 의미한다.The Gini index calculated according to Equation 1 is a scale representing a distribution balance of the plurality of categories of the plurality of first words, and the closer the value of the Gini index is to '0', the plurality of categories. This means that many words are concentrated on a specific category among them, and as the value of the Gini index is closer to '1', the plurality of first words are evenly distributed over all the plurality of categories. It means that there is.

관련해서, 전술한 예시와 같이 상기 복수의 카테고리들이 '카테고리 1, 2, 3, 4'가 존재한다고 하고, 상기 복수의 제1 단어들이 총 '10개'라고 하며, 카테고리 정보 확인부(118)에서 상기 복수의 제1 단어들 각각에 대응하는 카테고리를 확인한 결과, '카테고리 1'에 대해서는 '5개'의 단어가 분류되었고, '카테고리 2'에 대해서는 '0개'의 단어가 분류되었으며, '카테고리 3'에 대해서는 '3개'의 단어가 분류되었고, '카테고리 4'에 대해서는 '2개'의 단어가 분류되었다고 가정하자.In relation to the above example, the plurality of categories are referred to as 'category 1, 2, 3, and 4', and the plurality of first words are referred to as a total of '10', and the category information checking unit 118 As a result of confirming a category corresponding to each of the plurality of first words, '5' has been classified for 'category 1', and '0' has been classified for 'category 2', Assume that three words are categorized for category 3 and two words are categorized for category 4.

이때, p1은 상기 복수의 제1 단어들에서 '카테고리 1'로 확인되어 분류되는 단어의 비율이므로, '0.5'가 되고, p2는 상기 복수의 제1 단어들에서 '카테고리 2'로 확인되어 분류되는 단어의 비율로, 어떠한 단어도 분류되지 않았으므로, '0'이 되며, p3은 상기 복수의 제1 단어들에서 '카테고리 3'으로 확인되어 분류되는 단어의 비율이므로, '0.3'이 되고, p4는 상기 복수의 제1 단어들에서 '카테고리 4'로 확인되어 분류되는 단어의 비율이므로, '0.2'가 된다.In this case, p 1 is a ratio of words identified and classified as 'category 1' in the plurality of first words, and thus '0.5', and p 2 is identified as 'category 2' in the plurality of first words. As a ratio of words classified and classified, no word is classified, and thus, '0', and p 3 is a ratio of words identified and classified as 'category 3' in the plurality of first words, and thus '0.3'. P 4 is a ratio of words that are identified and classified as 'category 4' in the plurality of first words, and thus, p 4 becomes '0.2'.

이러한 점을 고려하여, 상기 수학식 1에 따른 상기 지니인덱스를 연산하게 되면, 상기 지니인덱스는 '0.62'로 연산될 수 있다.In consideration of this point, when calculating the Gini index according to Equation 1, the Gini index may be calculated as '0.62'.

확인 정확도 안내 메시지 출력부(121)는 상기 지니인덱스가 선정된(predetermined) 기준 값을 초과하는지 여부를 확인하여 상기 지니인덱스가 상기 선정된 기준 값을 초과하지 않는 것으로 확인되는 경우, 상기 제1 문장의 주제에 대응하는 카테고리로 확인된 상기 제1 카테고리에 대한 확인 정확도가 높음을 나타내는 제1 안내 메시지를 생성하여 화면 상에 출력하고, 상기 지니인덱스가 상기 선정된 기준 값을 초과하는 것으로 확인되는 경우, 상기 제1 문장의 주제에 대응하는 카테고리로 확인된 상기 제1 카테고리에 대한 확인 정확도가 낮음을 나타내는 제2 안내 메시지를 생성하여 화면 상에 출력한다.The confirmation accuracy guide message output unit 121 checks whether the Gini index exceeds a predetermined reference value, and when it is determined that the Gini index does not exceed the selected reference value, the first sentence When a first guide message indicating that the verification accuracy of the first category identified as a category corresponding to the subject is high is generated and output on the screen, and the genie index is determined to exceed the selected reference value. A second guide message indicating that the accuracy of checking the first category identified as the category corresponding to the subject of the first sentence is low is generated and output on the screen.

예컨대, 상기 선정된 기준 값이 '0.5'라고 하고, 앞서 설명한 예시와 같이 상기 지니인덱스가 '0.62'로 연산되었다고 하는 경우, 확인 정확도 안내 메시지 출력부(121)는 상기 지니인덱스가 상기 선정된 기준 값을 초과하기 때문에 상기 제1 문장의 주제에 대응하는 카테고리로 확인된 상기 제1 카테고리에 대한 확인 정확도가 낮음을 나타내는 상기 제2 안내 메시지를 생성하여 화면 상에 출력할 수 있다.For example, when the selected reference value is '0.5' and the Gini index is calculated as '0.62' as described above, the confirmation accuracy guide message output unit 121 may determine that the Gini index is the selected reference value. Since the value exceeds the value, the second guide message indicating that the confirmation accuracy of the first category identified as the category corresponding to the subject of the first sentence is low may be generated and output on the screen.

즉, 확인 정확도 안내 메시지 출력부(121)는 상기 지니인덱스가 작을수록 상기 복수의 제1 단어들이 특정 카테고리로 집중되어 분류되었다고 볼 수 있기 때문에 가장 많은 단어들이 분류된 카테고리를 상기 제1 문장의 주제에 대응하는 카테고리로 확인한 결과에 대한 신뢰도가 높은 것으로 취급하여 상기 제1 안내 메시지를 화면 상에 표시할 수 있고, 상기 지니인덱스가 클수록 상기 복수의 제1 단어들이 복수의 카테고리들 전체로 분산되어 있다고 볼 수 있기 때문에 가장 많은 단어들이 분류된 카테고리를 상기 제1 문장의 주제에 대응하는 카테고리로 확인한 결과에 대한 신뢰도가 낮은 것으로 취급하여 상기 제2 안내 메시지를 화면 상에 표시할 수 있다.That is, since the confirmation accuracy guide message output unit 121 may be regarded that the plurality of first words are concentrated and classified into a specific category as the Gini index is smaller, the category in which the most words are classified is the subject of the first sentence. The first guide message may be displayed on the screen by treating the result as having a high reliability with respect to the result identified in the category corresponding to the word, and as the Gini index increases, the plurality of first words are distributed in the plurality of categories. Since the category in which the most words are classified is regarded as a category corresponding to the subject of the first sentence, the second guide message may be displayed on the screen by treating it as having low reliability.

만약, 상기 제2 안내 메시지가 화면 상에 표시되었다면, 사용자는 상기 제1 문장의 주제에 대응하여 확인된 상기 제1 카테고리에 대한 확인 정확도가 낮음을 파악하고, 자신이 직접 상기 제1 문장의 내용에 따른 적절한 카테고리를 수동으로 설정함으로써, 상기 제1 문장의 주제에 적합한 목소리의 음성이 출력되도록 조정할 수 있다.If the second guide message is displayed on the screen, the user grasps that the confirmation accuracy of the first category identified in correspondence with the subject of the first sentence is low, and the user directly identifies the contents of the first sentence. By manually setting an appropriate category according to the present invention, a voice of a voice suitable for the subject of the first sentence can be adjusted.

본 발명의 일실시예에 따르면, 선택적 음성 모델의 적용이 가능한 텍스트 음성 변환 장치(110)는 서식 정보 테이블 유지부(122) 및 출력 음량 조정 값 확인부(123)를 더 포함할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, the text-to-speech device 110 to which the selective speech model is applicable may further include a format information table holding unit 122 and an output volume adjustment value checking unit 123.

서식 정보 테이블 유지부(122)는 음성의 출력 음량을 조정하기 위해서 미리 지정된 복수의 서식 정보들과, 상기 복수의 서식 정보들 각각에 대한 미리 정해진 서로 다른 출력 음량 조정 값이 서로 대응되어 기록되어 있는 서식 정보 테이블을 저장하여 유지한다.The form information table holding unit 122 records a plurality of predetermined form information and a predetermined different output volume adjustment value for each of the plurality of form information so as to correspond to each other. Save and maintain the form information table.

예컨대, 상기 서식 정보 테이블에는 하기의 표 3과 같이 정보가 기록되어 있을 수 있다.For example, information may be recorded in the format information table as shown in Table 3 below.

복수의 서식 정보들Multiple Form Information 출력 음량 조정 값Output volume adjustment value 텍스트가 굵게 처리된 서식Text formatted in bold 조정 값 1Adjustment value 1 텍스트에 기울임 처리된 서식Italic Formatting on Text 조정 값 2Adjustment value 2 텍스트의 색상이 빨간색으로 처리된 서식Formatted text in red 조정 값 3Adjustment value 3 ...... ......

출력 음량 조정 값 확인부(123)는 상기 제1 문장에 적용되어 있는 서식 정보를 확인하여 상기 제1 문장에 적용되어 있는 서식 정보 중 상기 복수의 서식 정보들에 속하는 서식 정보로 제1 서식 정보가 존재하는 것으로 확인되는 경우, 상기 서식 정보 테이블을 참조하여 상기 제1 서식 정보에 대응하는 제1 출력 음량 조정 값을 추출한다.The output volume adjustment value confirming unit 123 checks the format information applied to the first sentence, and the first format information is used as form information belonging to the plurality of format information among the format information applied to the first sentence. If it is determined to exist, the first output volume adjustment value corresponding to the first form information is extracted with reference to the form information table.

관련해서, 상기 제1 문장 상에 텍스트의 색상이 빨간색으로 처리된 서식이 적용되어 있다고 하는 경우, 출력 음량 조정 값 확인부(123)는 상기 표 3과 같은 서식 정보 테이블을 참조하여 해당 서식에 대응하는 '조정 값 3'을 상기 제1 출력 음량 조정 값으로 추출할 수 있다.In relation to this, when a format in which the color of text is processed in red is applied to the first sentence, the output volume adjustment value confirming unit 123 refers to the format information table as shown in Table 3 and corresponds to the corresponding format. 'Adjustment value 3' may be extracted as the first output volume adjustment value.

이때, 음성 변환 출력부(115)는 음성 모델 저장부(111) 상에 저장되어 있는 상기 제1 음성 모델에 대한 데이터를 기초로 상기 제1 문장을 상기 제1 음성 모델에 따른 목소리를 갖는 음성으로 변환하여 출력하되, 상기 제1 출력 음량 조정 값이 추출된 경우, 음성 출력을 위해서 미리 지정되어 있는 기본 출력 음량 값에 상기 제1 출력 음량 조정 값을 합산한 출력 음량 값에 따라 음성 출력을 수행하고, 상기 제1 출력 음량 조정 값이 추출되지 않은 경우, 상기 기본 출력 음량 값에 따라 음성 출력을 수행할 수 있다.In this case, the voice conversion output unit 115 converts the first sentence into a voice having a voice according to the first voice model based on data about the first voice model stored on the voice model storage 111. When the first output volume adjustment value is extracted, the output is converted and output. According to the output volume value obtained by adding the first output volume adjustment value to a predetermined default output volume value for voice output, If the first output volume adjustment value is not extracted, the voice output may be performed according to the basic output volume value.

즉, 앞서 설명한 예시에 따라 상기 제1 문장 상에 텍스트의 색상이 빨간색으로 처리된 서식이 적용되어 있음으로 인해 출력 음량 조정 값 확인부(123)를 통해 '조정 값 3'이 상기 제1 출력 음량 조정 값으로 추출된 경우, 음성 변환 출력부(115)는 상기 제1 문장의 주제에 따른 음성 모델에 기초하여 음성 출력을 수행할 때, 미리 지정되어 있는 기본 출력 음량 값에 '조정 값 3'이라는 상기 제1 출력 음량 조정 값을 합산한 출력 음량 값에 따라 음성 출력을 수행할 수 있다.That is, according to the above-described example, since the format in which the color of the text is processed in red is applied to the first sentence, the adjustment value 3 is changed to the first output volume through the output volume adjustment value checker 123. When extracted as an adjustment value, when the speech conversion output unit 115 performs the audio output based on the speech model according to the subject of the first sentence, the preset default output volume value is set to 'adjustment value 3'. The voice output may be performed according to the output volume value obtained by adding the first output volume adjustment value.

하지만, 상기 제1 문장 상에 상기 표 3에서 나타낸 서식 정보 테이블 상에 기록되어 있는 상기 복수의 서식 정보들에 따른 서식 정보가 적용되어 있지 않음으로 인해, 출력 음량 조정 값 확인부(123)를 통해 어떠한 출력 음량 조정 값도 추출되지 않은 경우, 음성 변환 출력부(115)는 상기 제1 문장의 주제에 따른 음성 모델에 기초하여 음성 출력을 수행할 때, 미리 지정되어 있는 기본 출력 음량 값에 따라 음성 출력을 수행할 수 있다.However, since the form information according to the plurality of form information recorded on the form information table shown in Table 3 is not applied to the first sentence, the output volume adjustment value confirming unit 123 is used. When no output volume adjustment value has been extracted, the speech conversion output unit 115 performs a speech output according to a predetermined default output volume value when performing the speech output based on the speech model according to the subject of the first sentence. You can do the output.

도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 선택적 음성 모델의 적용이 가능한 텍스트 음성 변환 장치의 동작 방법을 도시한 순서도이다.2 is a flowchart illustrating a method of operating a text-to-speech device capable of applying a selective speech model according to an embodiment of the present invention.

단계(S210)에서는 음성 출력을 지원하기 위해 서로 다른 목소리를 기반으로 구축된 복수의 음성 모델들에 대한 데이터가 저장되어 있는 음성 모델 저장부를 유지한다.In operation S210, a voice model storage unit for storing voice data of a plurality of voice models constructed based on different voices is stored to support voice output.

단계(S220)에서는 문장의 주제에 따라 구분 가능한 복수의 카테고리들과, 상기 복수의 카테고리들 각각에 대해 상기 복수의 음성 모델들 중에서 각 카테고리와의 연관도가 최대인 것으로 선정된 음성 모델에 대한 정보가 서로 대응되어 기록되어 있는 카테고리 테이블을 저장하여 유지한다.In operation S220, a plurality of categories that can be distinguished according to a topic of a sentence and information regarding a voice model selected as having a maximum correlation with each category among the plurality of voice models for each of the plurality of categories. Stores and maintains the category tables recorded corresponding to each other.

단계(S230)에서는 사용자에 의해 제1 문장이 입력되고, 상기 제1 문장에 대해 텍스트 음성 변환 명령이 인가되면, 상기 제1 문장을 분석하여 상기 복수의 카테고리들 중 상기 제1 문장의 주제에 대응되는 제1 카테고리를 확인한다.In operation S230, when a first sentence is input by a user and a text-to-speech command is applied to the first sentence, the first sentence is analyzed to correspond to a subject of the first sentence among the plurality of categories. Confirm the first category.

단계(S240)에서는 상기 카테고리 테이블을 참조하여 상기 제1 카테고리에 대응되어 기록되어 있는 제1 음성 모델에 대한 정보를 확인한다.In step S240, the information about the first voice model recorded corresponding to the first category is checked with reference to the category table.

단계(S250)에서는 상기 음성 모델 저장부 상에 저장되어 있는 상기 제1 음성 모델에 대한 데이터를 기초로 상기 제1 문장을 상기 제1 음성 모델에 따른 목소리를 갖는 음성으로 변환하여 출력한다.In operation S250, the first sentence is converted into a voice having a voice corresponding to the first voice model based on data about the first voice model stored on the voice model storage unit, and output.

이때, 본 발명의 일실시예에 따르면, 단계(S230)에서는 복수의 단어들과, 상기 복수의 단어들 각각에 대해 상기 복수의 카테고리들 중에서 각 단어와의 연관도가 최대인 것으로 선정된 카테고리에 대한 정보가 서로 대응되어 기록되어 있는 단어 테이블을 저장하여 유지하는 단계, 상기 사용자에 의해 상기 제1 문장이 입력되고, 상기 제1 문장에 대해 텍스트 음성 변환 명령이 인가되면, 상기 제1 문장에 대해 형태소 분석을 수행하여 상기 제1 문장으로부터 상기 제1 문장을 구성하는 복수의 제1 단어들을 추출하는 단계, 상기 단어 테이블을 참조하여 상기 복수의 제1 단어들 각각에 대응하는 카테고리에 대한 정보를 확인하는 단계 및 상기 복수의 제1 단어들 각각에 대응하는 카테고리에 대한 정보가 확인되면, 상기 복수의 카테고리들 중 상기 복수의 제1 단어들이 가장 많이 분류되어 속해있는 카테고리를 상기 제1 문장의 주제에 대응하는 상기 제1 카테고리로 확인 처리하는 단계를 포함할 수 있다.At this time, according to an embodiment of the present invention, in step S230, a plurality of words and a category selected as having a maximum degree of association with each word among the plurality of categories for each of the plurality of words. Storing and maintaining a word table in which information about each other is recorded; when the first sentence is input by the user and a text-to-speech command is applied to the first sentence, Extracting a plurality of first words constituting the first sentence from the first sentence by performing a morpheme analysis; confirming information on a category corresponding to each of the plurality of first words by referring to the word table And information on a category corresponding to each of the plurality of first words is determined, the plurality of first ones of the plurality of categories. Air that may include a processing confirmation to the first category corresponding to the subject of the first sentence belongs to a category that is most commonly classified.

이때, 본 발명의 일실시예에 따르면, 단계(S230)에서는 상기 제1 카테고리의 확인 처리가 완료되면, 상기 복수의 카테고리들 각각에 대한 상기 복수의 제1 단어들의 분류 비율에 기초하여 상기 복수의 제1 단어들의 상기 복수의 카테고리들에 대한 분포 균형도를 나타내는 지니인덱스를 연산하는 단계 및 상기 지니인덱스가 선정된 기준 값을 초과하는지 여부를 확인하여 상기 지니인덱스가 상기 선정된 기준 값을 초과하지 않는 것으로 확인되는 경우, 상기 제1 문장의 주제에 대응하는 카테고리로 확인된 상기 제1 카테고리에 대한 확인 정확도가 높음을 나타내는 제1 안내 메시지를 생성하여 화면 상에 출력하고, 상기 지니인덱스가 상기 선정된 기준 값을 초과하는 것으로 확인되는 경우, 상기 제1 문장의 주제에 대응하는 카테고리로 확인된 상기 제1 카테고리에 대한 확인 정확도가 낮음을 나타내는 제2 안내 메시지를 생성하여 화면 상에 출력하는 단계를 더 포함할 수 있다.In this case, according to an embodiment of the present invention, in step S230, when the process of confirming the first category is completed, the plurality of first words based on a classification ratio of the plurality of first words for each of the plurality of categories are provided. Calculating a Gini index representing a distribution balance for the plurality of categories of first words and checking whether the Gini index exceeds a predetermined reference value so that the Gini index does not exceed the selected reference value. If it is determined not to be generated, a first guide message indicating that the confirmation accuracy of the first category identified as a category corresponding to the subject of the first sentence is high is generated and output on the screen, the genie index is selected The first car identified as a category corresponding to the subject of the first sentence when it is determined that the reference value is exceeded A check the accuracy of the ring to generate a second alert message indicating a low may further comprise the step of outputting on the screen.

이때, 본 발명의 일실시예에 따르면, 상기 지니인덱스를 연산하는 단계는 상기 수학식 1에 기초하여 상기 지니인덱스를 연산할 수 있다.At this time, according to one embodiment of the present invention, the calculating of the Gini index may be calculated based on the equation (1).

또한, 본 발명의 일실시예에 따르면, 상기 선택적 음성 모델의 적용이 가능한 텍스트 음성 변환 장치의 동작 방법은 음성의 출력 음량을 조정하기 위해서 미리 지정된 복수의 서식 정보들과, 상기 복수의 서식 정보들 각각에 대한 미리 정해진 서로 다른 출력 음량 조정 값이 서로 대응되어 기록되어 있는 서식 정보 테이블을 저장하여 유지하는 단계 및 상기 제1 문장에 적용되어 있는 서식 정보를 확인하여 상기 제1 문장에 적용되어 있는 서식 정보 중 상기 복수의 서식 정보들에 속하는 서식 정보로 제1 서식 정보가 존재하는 것으로 확인되는 경우, 상기 서식 정보 테이블을 참조하여 상기 제1 서식 정보에 대응하는 제1 출력 음량 조정 값을 추출하는 단계를 더 포함할 수 있다.In addition, according to an embodiment of the present invention, the method of operation of the text-to-speech apparatus, to which the selective speech model is applicable, includes a plurality of predetermined format information and a plurality of format information in order to adjust an output volume of speech. Storing and maintaining a form information table in which different predetermined predetermined output volume adjustment values for each are recorded and confirming the form information applied to the first sentence, and applying the form to the first sentence. If it is determined that the first form information exists as form information belonging to the plurality of form information among the information, extracting a first output volume adjustment value corresponding to the first form information with reference to the form information table. It may further include.

이때, 단계(S250)에서는 상기 음성 모델 저장부 상에 저장되어 있는 상기 제1 음성 모델에 대한 데이터를 기초로 상기 제1 문장을 상기 제1 음성 모델에 따른 목소리를 갖는 음성으로 변환하여 출력하되, 상기 제1 출력 음량 조정 값이 추출된 경우, 음성 출력을 위해서 미리 지정되어 있는 기본 출력 음량 값에 상기 제1 출력 음량 조정 값을 합산한 출력 음량 값에 따라 음성 출력을 수행하고, 상기 제1 출력 음량 조정 값이 추출되지 않은 경우, 상기 기본 출력 음량 값에 따라 음성 출력을 수행할 수 있다.At this time, in step S250, the first sentence is converted into a voice having a voice according to the first voice model based on data of the first voice model stored on the voice model storage unit, and outputted. When the first output volume adjustment value is extracted, a voice output is performed according to an output volume value obtained by adding the first output volume adjustment value to a predetermined default output volume value for voice output, and outputting the first output volume. If the volume adjustment value is not extracted, the audio output may be performed according to the basic output volume value.

이상, 도 2를 참조하여 본 발명의 일실시예에 따른 선택적 음성 모델의 적용이 가능한 텍스트 음성 변환 장치의 동작 방법에 대해 설명하였다. 여기서, 본 발명의 일실시예에 따른 선택적 음성 모델의 적용이 가능한 텍스트 음성 변환 장치의 동작 방법은 도 1을 이용하여 설명한 선택적 음성 모델의 적용이 가능한 텍스트 음성 변환 장치(110)의 동작에 대한 구성과 대응될 수 있으므로, 이에 대한 보다 상세한 설명은 생략하기로 한다.In the above, the operation method of the text-to-speech apparatus which can apply the selective speech model according to an embodiment of the present invention has been described with reference to FIG. Here, the operation method of the text-to-speech apparatus applicable to the selective speech model according to an embodiment of the present invention is a configuration for the operation of the text-to-speech apparatus 110 applicable to the selective speech model described with reference to FIG. 1. And since it may correspond to, a more detailed description thereof will be omitted.

본 발명의 일실시예에 따른 선택적 음성 모델의 적용이 가능한 텍스트 음성 변환 장치의 동작 방법은 컴퓨터와의 결합을 통해 실행시키기 위한 저장매체에 저장된 컴퓨터 프로그램으로 구현될 수 있다.A method of operating a text-to-speech device, in which a selective speech model is applicable according to an embodiment of the present invention, may be implemented as a computer program stored in a storage medium for execution by combining with a computer.

또한, 본 발명의 일실시예에 따른 선택적 음성 모델의 적용이 가능한 텍스트 음성 변환 장치의 동작 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. In addition, the operating method of the text-to-speech apparatus applicable to the selective speech model according to an embodiment of the present invention may be implemented in the form of program instructions that can be executed by various computer means and recorded in a computer-readable medium. The computer readable medium may include program instructions, data files, data structures, etc. alone or in combination. Program instructions recorded on the media may be those specially designed and constructed for the purposes of the present invention, or they may be of the kind well-known and available to those having skill in the computer software arts. Examples of computer-readable recording media include magnetic media such as hard disks, floppy disks, and magnetic tape, optical media such as CD-ROMs, DVDs, and magnetic disks, such as floppy disks. Magneto-optical media, and hardware devices specifically configured to store and execute program instructions, such as ROM, RAM, flash memory, and the like. Examples of program instructions include not only machine code generated by a compiler, but also high-level language code that can be executed by a computer using an interpreter or the like.

이상과 같이 본 발명에서는 구체적인 구성 요소 등과 같은 특정 사항들과 한정된 실시예 및 도면에 의해 설명되었으나 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위해서 제공된 것일 뿐, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상적인 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. In the present invention as described above has been described by the specific embodiments, such as specific components and limited embodiments and drawings, but this is provided to help a more general understanding of the present invention, the present invention is not limited to the above embodiments. For those skilled in the art, various modifications and variations are possible from these descriptions.

따라서, 본 발명의 사상은 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등하거나 등가적 변형이 있는 모든 것들은 본 발명 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.Therefore, the spirit of the present invention should not be limited to the described embodiments, and all the things that are equivalent to or equivalent to the claims as well as the following claims will belong to the scope of the present invention. .

110: 선택적 음성 모델의 적용이 가능한 텍스트 음성 변환 장치
111: 음성 모델 저장부 112: 카테고리 테이블 유지부
113: 카테고리 확인부 114: 음성 모델 정보 확인부
115: 음성 변환 출력부 116: 단어 테이블 유지부
117: 단어 추출부 118: 카테고리 정보 확인부
119: 카테고리 확인 처리부 120: 균형도 연산부
121: 확인 정확도 안내 메시지 출력부 122: 서식 정보 테이블 유지부
123: 출력 음량 조정 값 확인부110: text-to-speech device that can be applied to the optional speech model
111: voice model storing unit 112: category table holding unit
113: category confirmation unit 114: voice model information confirmation unit
115: voice conversion output unit 116: word table holding unit
117: word extraction unit 118: category information confirmation unit
119: category confirmation processing unit 120: balance degree calculation unit
121: Confirmation accuracy message output unit 122: Form information table holder
123: output volume adjustment value check unit

Claims (12)

음성 출력을 지원하기 위해 서로 다른 목소리를 기반으로 구축된 복수의 음성 모델들에 대한 데이터가 저장되어 있는 음성 모델 저장부;
문장의 주제에 따라 구분 가능한 복수의 카테고리들과, 상기 복수의 카테고리들 각각에 대해 상기 복수의 음성 모델들 중에서 각 카테고리와의 연관도가 최대인 것으로 선정된 음성 모델에 대한 정보가 서로 대응되어 기록되어 있는 카테고리 테이블을 저장하여 유지하는 카테고리 테이블 유지부;
사용자에 의해 제1 문장이 입력되고, 상기 제1 문장에 대해 텍스트 음성 변환(Text to Speech) 명령이 인가되면, 상기 제1 문장을 분석하여 상기 복수의 카테고리들 중 상기 제1 문장의 주제에 대응되는 제1 카테고리를 확인하는 카테고리 확인부;
상기 카테고리 테이블을 참조하여 상기 제1 카테고리에 대응되어 기록되어 있는 제1 음성 모델에 대한 정보를 확인하는 음성 모델 정보 확인부; 및
상기 음성 모델 저장부 상에 저장되어 있는 상기 제1 음성 모델에 대한 데이터를 기초로 상기 제1 문장을 상기 제1 음성 모델에 따른 목소리를 갖는 음성으로 변환하여 출력하는 음성 변환 출력부
를 포함하는 선택적 음성 모델의 적용이 가능한 텍스트 음성 변환 장치.A voice model storage unit configured to store data on a plurality of voice models constructed based on different voices to support voice output;
A plurality of categories that can be distinguished according to the subject of a sentence and information about a voice model selected as having a maximum association with each category among the plurality of voice models for each of the plurality of categories correspond to each other and are recorded. A category table holding unit which stores and maintains a category table;
When a first sentence is input by a user and a text to speech command is applied to the first sentence, the first sentence is analyzed to correspond to a subject of the first sentence among the plurality of categories. A category confirming unit which checks the first category;
A voice model information checking unit for checking information on a first voice model recorded corresponding to the first category by referring to the category table; And
A voice conversion output unit for converting and outputting the first sentence into a voice having a voice according to the first voice model based on data of the first voice model stored on the voice model storage unit.
Text-to-speech device that can be applied to the optional speech model comprising a. 제1항에 있어서,
상기 카테고리 확인부는
복수의 단어들과, 상기 복수의 단어들 각각에 대해 상기 복수의 카테고리들 중에서 각 단어와의 연관도가 최대인 것으로 선정된 카테고리에 대한 정보가 서로 대응되어 기록되어 있는 단어 테이블을 저장하여 유지하는 단어 테이블 유지부;
상기 사용자에 의해 상기 제1 문장이 입력되고, 상기 제1 문장에 대해 텍스트 음성 변환 명령이 인가되면, 상기 제1 문장에 대해 형태소 분석을 수행하여 상기 제1 문장으로부터 상기 제1 문장을 구성하는 복수의 제1 단어들을 추출하는 단어 추출부;
상기 단어 테이블을 참조하여 상기 복수의 제1 단어들 각각에 대응하는 카테고리에 대한 정보를 확인하는 카테고리 정보 확인부; 및
상기 복수의 제1 단어들 각각에 대응하는 카테고리에 대한 정보가 확인되면, 상기 복수의 카테고리들 중 상기 복수의 제1 단어들이 가장 많이 분류되어 속해있는 카테고리를 상기 제1 문장의 주제에 대응하는 상기 제1 카테고리로 확인 처리하는 카테고리 확인 처리부
를 포함하는 선택적 음성 모델의 적용이 가능한 텍스트 음성 변환 장치.The method of claim 1,
The category confirmation unit
Storing and maintaining a word table in which a plurality of words and information on a category selected as having a maximum association with each word among the plurality of categories for each of the plurality of words are correspondingly recorded. A word table holding unit;
When the first sentence is input by the user and a text-to-speech command is applied to the first sentence, a plurality of constructing the first sentence from the first sentence by performing a morpheme analysis on the first sentence A word extracting unit configured to extract first words of the word;
A category information confirming unit which checks information on a category corresponding to each of the plurality of first words by referring to the word table; And
When the information on the category corresponding to each of the plurality of first words is confirmed, the category corresponding to the subject of the first sentence may be a category to which the plurality of first words are most classified among the plurality of categories. Category verification processing unit for verifying with the first category
Text-to-speech device that can be applied to the optional speech model comprising a. 제2항에 있어서,
상기 카테고리 확인부는
상기 제1 카테고리의 확인 처리가 완료되면, 상기 복수의 카테고리들 각각에 대한 상기 복수의 제1 단어들의 분류 비율에 기초하여 상기 복수의 제1 단어들의 상기 복수의 카테고리들에 대한 분포 균형도를 나타내는 지니인덱스를 연산하는 균형도 연산부; 및
상기 지니인덱스가 선정된(predetermined) 기준 값을 초과하는지 여부를 확인하여 상기 지니인덱스가 상기 선정된 기준 값을 초과하지 않는 것으로 확인되는 경우, 상기 제1 문장의 주제에 대응하는 카테고리로 확인된 상기 제1 카테고리에 대한 확인 정확도가 높음을 나타내는 제1 안내 메시지를 생성하여 화면 상에 출력하고, 상기 지니인덱스가 상기 선정된 기준 값을 초과하는 것으로 확인되는 경우, 상기 제1 문장의 주제에 대응하는 카테고리로 확인된 상기 제1 카테고리에 대한 확인 정확도가 낮음을 나타내는 제2 안내 메시지를 생성하여 화면 상에 출력하는 확인 정확도 안내 메시지 출력부
를 더 포함하는 선택적 음성 모델의 적용이 가능한 텍스트 음성 변환 장치.The method of claim 2,
The category confirmation unit
When the confirmation processing of the first category is completed, a distribution balance degree of the plurality of first words of the plurality of first words is displayed based on a classification ratio of the plurality of first words for each of the plurality of categories. A balance calculator which calculates a Gini index; And
If it is confirmed that the Gini index does not exceed the predetermined reference value by checking whether the Gini index exceeds a predetermined reference value, the identified as a category corresponding to the subject of the first sentence. A first guide message indicating that the accuracy of checking the first category is high is generated and output on the screen, and when it is determined that the Gini index exceeds the predetermined reference value, the corresponding message corresponds to the subject of the first sentence. Confirmation accuracy message output unit for generating a second guidance message indicating that the confirmation accuracy for the first category identified as a category is low and output on the screen
Text-to-speech device that can be applied to the optional speech model further comprising. 제3항에 있어서,
상기 균형도 연산부는
하기의 수학식 1에 기초하여 상기 지니인덱스를 연산하는 선택적 음성 모델의 적용이 가능한 텍스트 음성 변환 장치.
[수학식 1]
Figure pat00002

여기서, I는 상기 지니인덱스, pi는 상기 복수의 카테고리들 중 i번째 카테고리에 상기 복수의 제1 단어들이 분류된 비율, J는 상기 복수의 카테고리들의 총 개수를 의미함.The method of claim 3,
The balance calculation unit
A text-to-speech device capable of applying a selective speech model for calculating the Gini index based on Equation 1 below.
[Equation 1]
Figure pat00002

Here, I is the Gini index, p i is the ratio of the plurality of first words are classified in the i-th category of the plurality of categories, J is the total number of the plurality of categories. 제1항에 있어서,
음성의 출력 음량을 조정하기 위해서 미리 지정된 복수의 서식 정보들과, 상기 복수의 서식 정보들 각각에 대한 미리 정해진 서로 다른 출력 음량 조정 값이 서로 대응되어 기록되어 있는 서식 정보 테이블을 저장하여 유지하는 서식 정보 테이블 유지부; 및
상기 제1 문장에 적용되어 있는 서식 정보를 확인하여 상기 제1 문장에 적용되어 있는 서식 정보 중 상기 복수의 서식 정보들에 속하는 서식 정보로 제1 서식 정보가 존재하는 것으로 확인되는 경우, 상기 서식 정보 테이블을 참조하여 상기 제1 서식 정보에 대응하는 제1 출력 음량 조정 값을 추출하는 출력 음량 조정 값 확인부
를 더 포함하고,
상기 음성 변환 출력부는
상기 음성 모델 저장부 상에 저장되어 있는 상기 제1 음성 모델에 대한 데이터를 기초로 상기 제1 문장을 상기 제1 음성 모델에 따른 목소리를 갖는 음성으로 변환하여 출력하되, 상기 제1 출력 음량 조정 값이 추출된 경우, 음성 출력을 위해서 미리 지정되어 있는 기본 출력 음량 값에 상기 제1 출력 음량 조정 값을 합산한 출력 음량 값에 따라 음성 출력을 수행하고, 상기 제1 출력 음량 조정 값이 추출되지 않은 경우, 상기 기본 출력 음량 값에 따라 음성 출력을 수행하는 선택적 음성 모델의 적용이 가능한 텍스트 음성 변환 장치.The method of claim 1,
A form for storing and maintaining a form information table in which a plurality of predetermined form informations and a predetermined different output volume adjustment value for each of the plurality of form informations are stored in correspondence with each other to record an output volume of a voice. An information table holding unit; And
If the format information applied to the first sentence is checked and it is determined that the first format information exists as format information belonging to the plurality of format information among the format information applied to the first sentence, the format information An output volume adjustment value checking unit for extracting a first output volume adjustment value corresponding to the first format information by referring to a table;
More,
The voice conversion output unit
Converting the first sentence into a voice having a voice according to the first voice model and outputting the first sentence based on the data of the first voice model stored on the voice model storage unit; Is extracted, the voice output is performed according to an output volume value obtained by adding the first output volume adjustment value to a basic output volume value previously designated for the voice output, and the first output volume adjustment value is not extracted. In this case, the text-to-speech device is applicable to the optional speech model that performs the speech output in accordance with the default output volume value. 음성 출력을 지원하기 위해 서로 다른 목소리를 기반으로 구축된 복수의 음성 모델들에 대한 데이터가 저장되어 있는 음성 모델 저장부를 유지하는 단계;
문장의 주제에 따라 구분 가능한 복수의 카테고리들과, 상기 복수의 카테고리들 각각에 대해 상기 복수의 음성 모델들 중에서 각 카테고리와의 연관도가 최대인 것으로 선정된 음성 모델에 대한 정보가 서로 대응되어 기록되어 있는 카테고리 테이블을 저장하여 유지하는 단계;
사용자에 의해 제1 문장이 입력되고, 상기 제1 문장에 대해 텍스트 음성 변환(Text to Speech) 명령이 인가되면, 상기 제1 문장을 분석하여 상기 복수의 카테고리들 중 상기 제1 문장의 주제에 대응되는 제1 카테고리를 확인하는 단계;
상기 카테고리 테이블을 참조하여 상기 제1 카테고리에 대응되어 기록되어 있는 제1 음성 모델에 대한 정보를 확인하는 단계; 및
상기 음성 모델 저장부 상에 저장되어 있는 상기 제1 음성 모델에 대한 데이터를 기초로 상기 제1 문장을 상기 제1 음성 모델에 따른 목소리를 갖는 음성으로 변환하여 출력하는 단계
를 포함하는 선택적 음성 모델의 적용이 가능한 텍스트 음성 변환 장치의 동작 방법.Maintaining a voice model storage unit in which data for a plurality of voice models constructed based on different voices is stored to support voice output;
A plurality of categories that can be distinguished according to the subject of a sentence and information about a voice model selected as having a maximum association with each category among the plurality of voice models for each of the plurality of categories correspond to each other and are recorded. Storing and maintaining a categorized table;
When a first sentence is input by a user and a text to speech command is applied to the first sentence, the first sentence is analyzed to correspond to a subject of the first sentence among the plurality of categories. Identifying a first category to be;
Confirming information on a first voice model recorded corresponding to the first category by referring to the category table; And
Converting the first sentence into a voice having a voice corresponding to the first voice model and outputting the first sentence based on data of the first voice model stored in the voice model storage unit;
Method of operation of a text-to-speech device that can be applied to the optional speech model comprising a. 제6항에 있어서,
상기 제1 카테고리를 확인하는 단계는
복수의 단어들과, 상기 복수의 단어들 각각에 대해 상기 복수의 카테고리들 중에서 각 단어와의 연관도가 최대인 것으로 선정된 카테고리에 대한 정보가 서로 대응되어 기록되어 있는 단어 테이블을 저장하여 유지하는 단계;
상기 사용자에 의해 상기 제1 문장이 입력되고, 상기 제1 문장에 대해 텍스트 음성 변환 명령이 인가되면, 상기 제1 문장에 대해 형태소 분석을 수행하여 상기 제1 문장으로부터 상기 제1 문장을 구성하는 복수의 제1 단어들을 추출하는 단계;
상기 단어 테이블을 참조하여 상기 복수의 제1 단어들 각각에 대응하는 카테고리에 대한 정보를 확인하는 단계; 및
상기 복수의 제1 단어들 각각에 대응하는 카테고리에 대한 정보가 확인되면, 상기 복수의 카테고리들 중 상기 복수의 제1 단어들이 가장 많이 분류되어 속해있는 카테고리를 상기 제1 문장의 주제에 대응하는 상기 제1 카테고리로 확인 처리하는 단계
를 포함하는 선택적 음성 모델의 적용이 가능한 텍스트 음성 변환 장치의 동작 방법.The method of claim 6,
Identifying the first category is
Storing and maintaining a word table in which a plurality of words and information on a category selected as having a maximum association with each word among the plurality of categories for each of the plurality of words are correspondingly recorded. step;
When the first sentence is input by the user and a text-to-speech command is applied to the first sentence, a plurality of constructing the first sentence from the first sentence by performing a morpheme analysis on the first sentence Extracting first words of;
Confirming information on a category corresponding to each of the plurality of first words by referring to the word table; And
When the information on the category corresponding to each of the plurality of first words is confirmed, the category corresponding to the subject of the first sentence may be a category to which the plurality of first words are most classified among the plurality of categories. Confirmation processing with the first category
Method of operation of a text-to-speech device that can be applied to the optional speech model comprising a. 제7항에 있어서,
상기 제1 카테고리를 확인하는 단계는
상기 제1 카테고리의 확인 처리가 완료되면, 상기 복수의 카테고리들 각각에 대한 상기 복수의 제1 단어들의 분류 비율에 기초하여 상기 복수의 제1 단어들의 상기 복수의 카테고리들에 대한 분포 균형도를 나타내는 지니인덱스를 연산하는 단계; 및
상기 지니인덱스가 선정된(predetermined) 기준 값을 초과하는지 여부를 확인하여 상기 지니인덱스가 상기 선정된 기준 값을 초과하지 않는 것으로 확인되는 경우, 상기 제1 문장의 주제에 대응하는 카테고리로 확인된 상기 제1 카테고리에 대한 확인 정확도가 높음을 나타내는 제1 안내 메시지를 생성하여 화면 상에 출력하고, 상기 지니인덱스가 상기 선정된 기준 값을 초과하는 것으로 확인되는 경우, 상기 제1 문장의 주제에 대응하는 카테고리로 확인된 상기 제1 카테고리에 대한 확인 정확도가 낮음을 나타내는 제2 안내 메시지를 생성하여 화면 상에 출력하는 단계
를 더 포함하는 선택적 음성 모델의 적용이 가능한 텍스트 음성 변환 장치의 동작 방법.The method of claim 7, wherein
Identifying the first category is
When the confirmation processing of the first category is completed, a distribution balance degree of the plurality of first words of the plurality of first words is displayed based on a classification ratio of the plurality of first words for each of the plurality of categories. Computing a Genie index; And
If it is confirmed that the Gini index does not exceed the predetermined reference value by checking whether the Gini index exceeds the predetermined reference value, the identified as the category corresponding to the subject of the first sentence. A first guide message indicating that the accuracy of checking the first category is high is generated and output on the screen, and when it is determined that the Gini index exceeds the predetermined reference value, the corresponding message corresponds to the subject of the first sentence. Generating and outputting a second guide message on the screen indicating that the verification accuracy of the first category identified as a category is low;
Method of operation of a text-to-speech device that can be applied to the optional speech model further comprising. 제8항에 있어서,
상기 지니인덱스를 연산하는 단계는
하기의 수학식 2에 기초하여 상기 지니인덱스를 연산하는 선택적 음성 모델의 적용이 가능한 텍스트 음성 변환 장치의 동작 방법.
[수학식 2]
Figure pat00003

여기서, I는 상기 지니인덱스, pi는 상기 복수의 카테고리들 중 i번째 카테고리에 상기 복수의 제1 단어들이 분류된 비율, J는 상기 복수의 카테고리들의 총 개수를 의미함.The method of claim 8,
Computing the Gini index
A method of operating a text-to-speech device capable of applying the selective speech model for calculating the Gini index based on Equation 2 below.
[Equation 2]
Figure pat00003

Here, I is the Gini index, p i is the ratio of the plurality of first words are classified in the i-th category of the plurality of categories, J is the total number of the plurality of categories. 제6항에 있어서,
음성의 출력 음량을 조정하기 위해서 미리 지정된 복수의 서식 정보들과, 상기 복수의 서식 정보들 각각에 대한 미리 정해진 서로 다른 출력 음량 조정 값이 서로 대응되어 기록되어 있는 서식 정보 테이블을 저장하여 유지하는 단계; 및
상기 제1 문장에 적용되어 있는 서식 정보를 확인하여 상기 제1 문장에 적용되어 있는 서식 정보 중 상기 복수의 서식 정보들에 속하는 서식 정보로 제1 서식 정보가 존재하는 것으로 확인되는 경우, 상기 서식 정보 테이블을 참조하여 상기 제1 서식 정보에 대응하는 제1 출력 음량 조정 값을 추출하는 단계
를 더 포함하고,
상기 음성으로 변환하여 출력하는 단계는
상기 음성 모델 저장부 상에 저장되어 있는 상기 제1 음성 모델에 대한 데이터를 기초로 상기 제1 문장을 상기 제1 음성 모델에 따른 목소리를 갖는 음성으로 변환하여 출력하되, 상기 제1 출력 음량 조정 값이 추출된 경우, 음성 출력을 위해서 미리 지정되어 있는 기본 출력 음량 값에 상기 제1 출력 음량 조정 값을 합산한 출력 음량 값에 따라 음성 출력을 수행하고, 상기 제1 출력 음량 조정 값이 추출되지 않은 경우, 상기 기본 출력 음량 값에 따라 음성 출력을 수행하는 선택적 음성 모델의 적용이 가능한 텍스트 음성 변환 장치의 동작 방법.The method of claim 6,
Storing and maintaining a form information table in which a plurality of predetermined form informations and different predetermined output volume adjustment values for each of the plurality of form informations are recorded in correspondence with each other in order to adjust the output volume of the voice; ; And
If the format information applied to the first sentence is checked and it is determined that the first format information exists as format information belonging to the plurality of format information among the format information applied to the first sentence, the format information Extracting a first output volume adjustment value corresponding to the first form information by referring to a table;
More,
Converting to the voice and outputting
Converting the first sentence into a voice having a voice according to the first voice model and outputting the first sentence based on the data of the first voice model stored on the voice model storage unit; Is extracted, the voice output is performed according to an output volume value obtained by adding the first output volume adjustment value to a basic output volume value previously designated for the voice output, and the first output volume adjustment value is not extracted. And in case of operation, the text-to-speech device capable of applying the selective speech model to output the speech according to the basic output volume value. 제6항 내지 제10항 중 어느 한 항의 방법을 수행하는 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능 기록 매체.A computer-readable recording medium having recorded thereon a program for performing the method of any one of claims 6 to 10. 제6항 내지 제10항 중 어느 한 항의 방법을 컴퓨터와의 결합을 통해 실행시키기 위한 저장매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.A computer program stored in a storage medium for executing the method of any one of claims 6 to 10 in combination with a computer.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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JP2006126413A (en) * 2004-10-28 2006-05-18 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> Speech synthesizer, speech synthesis method, and speech synthesis program
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