구체 적 으로 , 학습 부 ( 210 ) 는 수신 된 복수 의 사용 자 각각 의 음성 녹음 데이터 에 기초 하 여 각 사용자 의 음색 과 관련 된 피치 값 에 대한 합성음 예측 모델 을 각 사용자 별 로 학습 시킬 수 있 다 . 예 를 들 어 , 도 3 c 를 참조 하 면 , 학습 부 ( 210 ) 는 뉴 럴 네트워크 알고리즘 ( 305 ) 을 이용 하 여 사용 자 의 음성 녹음 데이터 로부터 사용 자 의 음색 과 관련 된 피치 값 을 도출 하 고 , 도출 된 피치 값 을 이용 하 여 합성음 예측 모델 을 학습 시킬 수 있 다 . 여기 서 , 뉴 럴 네트워크 알고리즘 ( 305 ) 은 오디오 데이터 와 같이 고차원 연속 분포 를 학습 할 수 있 는 다층 RNN ( Recurrent Neural Networks ) 을 기반 으로 구성 되 어 있 다 .