딥러닝을 이용한 텍스트 기반 개인용 콘텐츠 생성 시스템 개발

이재만; 김선종

doi:10.14801/jkiit.2023.21.12.67

주제분류

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저널정보

한국정보기술학회
한국정보기술학회논문지 학술저널
한국정보기술학회논문지 제21권 제12호(JKIIT, Vol.21, No.12)
2023.12 67 - 75 (9page)
DOI : 10.14801/jkiit.2023.21.12.67

저자정보

이재만 (부산대학교)
김선종 (부산대학교)

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인공지능과 딥러닝 기술의 발전으로 인해 음성 및 얼굴합성 기술이 빠르게 완성도를 갖추어 진화하고 있으며 이러한 기술들을 활용하여 다양한 분야에서의 응용이 이루어지고 있다. 특히, 음성 및 얼굴합성 기술은 증강현실, 게임, 교육과 같은 다양한 디지털 콘텐츠에 맞게 소비되고 있으며 앞으로도 활용도가 점점 더 많아질 전망이다. 본 논문에서는 이러한 기술을 이용하여 텍스트 기반의 개인용 콘텐츠를 생성하는 시스템을 구현하였고 주어진 임의의 문장에 대해 음성과 영상에서 사용자에 맞추어 동영상으로 복구된다는 것을 알 수 있었다. 복구된 동영상의 음성은 개인적 특성이 반영되었고, 얼굴합성도 어느 정도 원활한 출력을 확인할 수 있었다. 따라서 제안한 시스템은 개인별 특성을 잘 파악해 데이터 세트를 만든다면 디지털 콘텐츠 생성에 활용될 수 있겠다.

Due to the development of artificial intelligence and deep learning technologies, voice and facial synthesis technologies are rapidly evolving with completeness, and applications in various fields are being made using these technologies. In particular, voice and face synthesis technologies are being consumed for various digital contents such as augmented reality, games, and education, and are expected to be used more and more in the future. In this paper, a system for generating text-based personal content using this technology was implemented. It was found that for a given random sentence, the video is recovered from the voice and video to the user. The voice of the restored video reflected personal characteristics, and the face synthesis was also able to confirm the smooth output to some extent. Therefore, the proposed system can be used to create digital content if the characteristics of each individual are well identified and a data set is created.

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