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#음성합성 # 감정 음성합성 # 개인화 음성합성

감정 음성 데이터셋

감정 음성 데이터셋
  • 분야한국어
  • 유형 오디오
구축년도 : 2020 조회수 : 4,096 다운로드 : 154 용량 :

※ 내국인만 데이터 신청이 가능합니다.

  • 소개

    감정음성합성 연구용 전문성우 8인(화자별 약 18960문장, 총 206시간) 및 일반인 501인(호자별 160문장, 총 127시간)의 감정음성 녹음 데이터 및 발성전사문, 감정태깅 결과물

    구축목적

    보다 사람에 가까운 감정음성합성이 가능한 음성합성기술을 연구/개발을 위하여 드라마 데이터 기반 감정의 분류, 해당 분류에 따른 전문성우의 대용량 DB 구축, 해당 분류에 따른 일반인 소용량 DB 구축하여 배포함으로써, 해당 분야 연구 개발의 핵심 데이터셋으로 활용하고자 함.
  • 1. 데이터의 규모 및 분포

    감정 음성 데이터셋-데이터의 규모 및 분포_1

  • 보다 사람에 가까운 감정음성합성을 연구개발하기 위하여, (사)한국방송작가협회와의 저작권 이용 허락을 득한 총 68편의 드라마 대본에 대해, 대사별 감정태깅 및 분류 후, 감정의 빈도 등을 고려한 18960 문장급 감정태깅된 발성목록을 작성한 후, 이를 전문성우 8인 * 18960 문장의 총 206시간 대용량 DB 및 감정음성합성 기술의 개인화 연구를 위한 일반인 501명 * 감정 160문장의 총 127시간 소용량 DB를 구축하였음. 본 데이터셋은 연구목적으로만 활용 가능함.

     

    감정 음성 데이터셋-SMART 감정음성합성 기술개발 개념 및 설명
    SMART 감정음성합성 기술개발 개념 및 설명
     
     

    1. 대표도면

     

    2. 라벨링데이터 구성
    - 감정 태그셋

    감정 음성 데이터셋-라벨링데이터 구성_1_감성 태그셋

     

    - 끊어읽기 경계강도 태그셋

    감정 음성 데이터셋-라벨링데이터 구성_2_끊어읽기 경계강도 태그셋

     

    3 라벨링데이터 실제예시
    - 전문성우 대용량 DB의 전사문 예시

    감정 음성 데이터셋-라벨링데이터 실제예시_1_전문성우 대용량 DB의 전사문 예시

     

    - 일반인 소용량 DB의 전사문 예시

    감정 음성 데이터셋-라벨링데이터 실제예시_2_일반인 소용량 DB의 전사문 예시

     

    - 참고사항1
      대용량 데이터셋의 전사는 모두 구축기관의 자동화도구를 이용하여 작성되었으며, 오류를 포함하고 있음

    - 참고사항2
      SAD #울먹이듯, SAD #안쓰러운 듯, ...
      감정태깅은 대분류(영자표기), 소분류(#울먹이듯, #안쓰러운 듯, ...) 로 표기하였으며
      소분류의 경우에는, 일반인(대학생)이 작성한 감정에 대한 상세서술 표현이며
      대분류의 경우에는, 데이터 구축기관의 음성합성 전문가 그룹에서 토의를 거쳐, 소분류를 그룹화 하여 
      정의하였으며, 데이터 구축시 성우 및 일반인에게는 해당 문장에 태깅된 대분류 및 소분류 감정에 
      충실하게 발성할 수 있도록 가이드하였음.
      그러나, 감정의 표현의 정도는 사람간 편차가 존재할 수 밖에 없음을 참고 바랍니다. 
  • 데이터셋 구축 담당자

    수행기관(주관) : SKT
    수행기관(주관)
    책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무
    김종진 kimjj.geek@sk.com
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※ 파일 병합 리눅스 명령어

find "폴더경로" -name "파일명.zip.part*" -print0 | sort -zt'.' -k2V | xargs -0 cat > "파일명.zip"

- 해당 명령어 실행 시, 실행 경로 위치에 병합 압축 파일이 생성됩니다.

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