공식 연설에서 연설자의 목소리는 청취자에게 다양한 영향을 미칠 수 있다. 목소리 특징에 따라 연설의 효과성과 효율성도 변화하게 된다. 대통령 선거에서도 후보자의 목소리 특징은 유권자들의 인지에 영향을 미치게 될 것이다. 그래서 우리는 보다 효과적인 후보자의 목소리가 어떤 것인지를 파악할 필요가 있을 것이다. 이 연구는 후보자가 목소리를 변화시킨다면 이 목소리에 대한 유권자의 인지도 변화할 것인지를 입증한다. 한 후보자의 변화된 목소리 특징에 따라 유권자의 인지가 변화한다면, 우리는 후보자에게 필요한 목소리가 어떤 것인지를 설명할 수 있게 될 것이다. 또한 효과적인 연설을 위해 필요한 목소리 변화 전략에 대해서도 논의할 수 있을 것이다. 우리는 이 연구를 통해 대통령 후보자의 목소리 변화에 따른 유권자의 인지 변화를 소리공학의 차원과 인지 차원으로 설명하여, 효과적인 연설을 위해 후보자에게 필요한 목소리 특징과 변화 전략을 설명한다.
본 연구는 정치인의 메시지 전달에 있어 목소리의 중요성에 주목하였다. 목소리의 여러 요소는 메시지 전달에 있어 다양한 양상을 보이며, 메시지를 듣는 수용자의 메시지 호응도, 이해도 등에 영향을 미친다. 그런 만큼 다양한 메시지 전달과정에서의 목소리에 대한 연구, 분석은 의미가 있는 시도라 할 수 있다. 이에 본 연구자들은 정치인의 목소리에 관심을 갖고 연구하였는데, 대국민연설 등의 메시지 전달이 일상인 정치인에게 있어 목소리가 매우 중요하다고 판단하였기 때문이다. 그리하여 한 나라를 대표하는 정치인들의 목소리 현주소가 어떠한지를 살펴보고자 하였다. 이에 본 연구자들은 한미 양국을 대표하는 정치인들을 선정하여 대표적인 대국민연설을 선정하고, 연설시 나타난 목소리를 분석, 비교하여 함의를 도출하고자 하였다. 한국과 미국 정치인 남녀 각각 4명씩을 선정하여 총 8명의 목소리를 분석함으로써 그 특징을 알아보고, 보다 확실한 전달력을 보이는 목소리에 대한 지침을 제시하고자 하였다. 목소리의 음높이, 발음의 정확성, 공명, 억양변화 등의 목소리 특징으로 실험대상자의 목소리를 분석하였는데, 연구결과 한국 정치인들이 미국정치인들에 비해 다소 목소리에 대한 활용이 떨어지는 것으로 나타났다. 특히 메시지 전달에 있어 상당한 영향력을 발휘하는 발음의 정확성에 있어서 부족한 면모를 여실히 드러냈다. 이는 메시지 전달의 정확성이 떨어짐을 유추할 수 있는 대목이며, 이에 발음의 정확성을 향상시키기 위한 한국정치인들의 목소리 훈련이 진행되기를 바란다.
이 연구는 음악치료사들의 목소리 사용 경험을 심층적으로 탐구하는 데 목적이 있다. 연구자는 이와 관련된 경험에 대하여 자세히 진술해줄 수 있는 음악치료사 7명을 대상으로 심층면담을 진행하였으며, Giorgi의 현상학적 연구방법으로 분석하였다. 분석결과 '임상에서의 목소리 사용으로 인한 다양한 감정촉진', '치료사의 개인적 성향에 따른 목소리 사용', '치료적 목적을 위한 목소리 사용', '목소리 사용으로 인한 내담자와의 긍정적인 음악적 경험', '음악치료 도구로서의 목소리 사용의 어려움', '만족스럽지 않은 목소리의 변화 시도'로 총 6개의 구성요소가 도출되었다. 본 연구를 통해 음악치료사들은 음악치료 안에서 노래 부르기 혹은 즉흥적 노래를 통해 내담자와의 긍정적인 관계를 형성할 수 있다고 보고하였다. 그러나 개인적인 이유로 목소리 사용에 있어서 어려움을 경험하기도 하였다고 설명하였으며 다양한 자기작업을 통해서 목소리 사용을 확장하고 더 나아가서 자신의 변화와 성장을 실현하고자 하였다고 진술하였다.
목소리는 사람의 정서, 인격, 성격 및 기타 많은 개인적인 요소를 나타내고 있다. 즉, 사람의 목소리를 통해 자신이 보유하고 있는 모든 내면적, 외면적 정보를 알 수 있는 중요한 부분이다. 따라서 본 논문에서는 매력적이면서 좋은 목소리가 보유하고 있는 음성 분석학적 특징 요소를 추출하여 호감도 좋은 목소리와의 상관성을 분석하고자 한다. 이를 위해 청각적으로 다른 특징을 보유하고 있는 5가지 타입의 남성 및 여성의 목소리를 수집하고 임의의 대상자들을 통해 호감도 좋은 목소리를 선정하였다. 또한 피치, 강도 및 스펙트로그램 분석 요소를 적용하여 호감도 좋은 목소리가 보유하고 있는 음성 정보값을 추출하고 상호간의 연관성을 분석하였다.
정보화 시대 스마트폰이 대중화되고 실시간 인터넷 사용이 가능해짐에 따라, 본인을 식별하기 위한 사용자 인증이 필수적으로 요구된다. 대표적인 사용자 인증 기술로는 아이디와 비밀번호를 이용한 비밀번호 인증이 있지만, 키보드로부터 입력받는 이러한 인증 정보는 시각 장애인이나 손 사용이 불편한 사람, 고령층과 같은 사람들이 많은 서비스로부터 요구되는 아이디와 비밀번호를 기억하고 입력하기에는 불편함이 따를 뿐만 아니라, 키로거와 같은 공격에 노출되는 문제점이 존재한다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여, 자신의 신체의 특징을 활용하는 생체 인증이 대두되고 있으며, 그중 목소리로 사용자를 인증한다면, 효과적으로 비밀번호 인증의 한계점을 극복할 수 있다. 이러한 화자 인식 기술은 KT의 기가 지니와 같은 음성 인식 기술에서 활용되고 있지만, 목소리는 위조 및 변조가 비교적 쉽기에 지문이나 홍채 등을 활용하는 인증 방식보다 정확도가 낮고 음성 인식 오류 또한 높다는 한계점이 존재한다. 상기 목소리를 활용한 사용자 인증 기술인 화자 인식 기술을 활용하기 위하여, 사용자 목소리를 학습시켰으며, 목소리의 주파수를 추출하는 MFCC 알고리즘을 이용해 테스트 목소리와 정확도를 측정하였다. 그리고 악의적인 공격자가 사용자 목소리를 흉내 내는 경우나 사용자 목소리를 마이크로 녹음하는 등의 방법으로 획득하였을 경우에는 높은 확률로 인증의 우회가 가능한 것을 검증하였다. 이에 따라, 더욱 효과적으로 화자 인식의 정확도를 향상시키기 위하여, 본 논문에서는 목소리에 잡음을 섞는 방법으로 화자를 인식하는 방안을 제안한다. 제안하는 방안은 잡음이 정확도에 매우 민감하게 반영되기 때문에, 기존의 인증 우회 방법을 무력화하고, 더욱 효과적으로 목소리를 활용한 화자 인식 기술을 제공할 것으로 사료된다.
그 동안 TTS 음성합성의 평가 척도로 명료도(Clarity)와 자연성(Naturalness)을 기준으로 삼았다. 이제는 합성음의 평가 기준이 사람 목소리와 이해도가 되는 것이 좋겠다고 생각한다. 본 논문은 사람 목소리와 이해도라는 척도 중에서 사람 목소리에 관한 주제를 다루고자 한다. 이를 위하여 음성 DB의 합성 단위로 CVC type을 기본으로 하고, CV, VC type으로 보강한 단위를 선정하여 음성 DB를 구축하였다. 그리고 합성 알고리즘은 음색을 살리며 피치 변경이 용이한 PS-RELP 알고리즘을 제안하였다.
본 연구는 스피치교육의 효과를 측정하는데 있어 화자의 목소리의 변화에 주목하였다. 본 연구에서는 스피치교육을 통해 얻게 되는 실질적 효과 중 목소리의 변화를 보다 가시적이고, 과학적으로 평가하고자 하였다. 연구결과 모든 학습자의 목소리에서 스피치교육 전과는 다른 객관적인 변화를 찾을 수 있었다. 학습자 모두 공명, 음색, 발음의 정확성, 휴지 등 다양한 목소리 요소에서 점진적 기술향상이 이루어졌다. 즉, 스피치교육을 받기 전보다 목소리가 풍부해지고 발음이 정확하고, 휴지를 잘 활용하는 안정화된 결과를 볼 수 있었다. 이 연구결과를 통해 스피치훈련을 통해 목소리의 변화가 나타날 수 있는지 분석하고, 스피치 학습자들이 스피치교육에 적극 임해 스피치실력 향상의 결과를 얻을 수 있을 것으로 기대된다.
최근 유아기 아이들을 위한 교육매체의 발달로 각종 CD-ROM이나 테이프 등에서 성우의 목소리로 동화를 읽어주는 시스템이 많이 나와 있고, 또한 Web Book이 점차적으로 보편화가 되 가고 있다. 하지만 이런 획일적이고 균일화된 매체들은 아이들에게 금새 실증을 내게 하기 때문에 흥미 유발을 위해 동화의 주인공을 자기자신이나 친근한 사람의 이름 등으로 바꾸어 발성해 준다면 더욱 친근감 있게 받아들일 것이다. 본 논문에서는 기존의 성우가 발성하는 동화의 주인공 이름을 Test화자가 새로운 이름으로 발성을 해주면 기존 성우의 목소리패턴으로 바꾸어 동화를 읽어주는 시스템에 대해서 제안하고자 한다. 우선 Test화자가 발성한 목소리를 성우의 목소리로 바꾸어 주기 위해서 기존의 성우가 발성한 동화주인공 이름과 Test화자가 발성한 이름과의 운율패턴을 비교하여 성우의 운율패턴에 일치시키고 성우의 목소리 패턴으로 변경된 새로운 주인공의 이름만을 기존의 동화 DB에 삽입하였다. 또한 에너지 패턴조절은 기존의 성우가 발성한 기준패턴에 근사화 시켰고 끝점을 스므딩 시킴으로써 자연스런 발성이 되게 만들어주었다. 결과적으로 Mos Score가 3.873로 비교적 좋은 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 쉰 목소리 메커니즘 분석을 위한 4질량 성대 모델을 제안하였다. 쉰 목소리가 성대의 병리학적 변화에 기인한다는 것과 성문 파형이 성대의 움직임 상태를 반영한다는 사실에서, 병든 성대를 비대칭 구조이고 4질량형으로 가정하였다. 정상 목소리와 쉰 목소리에 대한 모델 변수들과 성문 파형을 분석하여 모델 변수와 병리학 사이의 관계를 검토하였다. 실험 결과 쉰 목소리의 음향 특징과 병리학간의 관계를 밝힐 수 있었고 후두 질병 진단과 쉰 목소리의 음질 향상에도 본 논문에서 제안한 방법이 사용될 수 있음을 알았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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