본 논문은 사전 훈련된 TTS 모델의 내부 표현을 조작하여 추론 시점에서 음성 합성 결과를 개선하는 모델 독립적인 방법인 반사실적 활성화 편집(Counterfactual Activation Editing)을 제시합니다. 기존의 운율 조절 및 발음 오류 수정 방법들이 전문 모듈이나 추가 훈련에 의존하는 것과 달리, 본 논문의 방법은 사후 조정이 가능하며, 저자원 환경에서도 실용적입니다. 실험 결과, 제안된 방법이 운율 특징 조정 및 발음 오류 수정에 효과적이며 합성 품질을 유지함을 보여줍니다. 이는 사전 훈련된 TTS 모델과 편집 가능한 음성 합성 간의 격차를 해소하는 데 기여합니다.
