Tse와 Cruden(1979)에 의해 암석 절리면 거칠기 정량화에 대한 연구가 시작된 이후 통계적인 정량화방법, 프랙탈 차원을 이용하는 방법 그리고 스펙트럼 분석을 이용하는 방법이 제안되었다. 이러한 통계적 정량화방법은 치수의존적이라는 단점이 있으며, 프랙탈 차원을 이용하는 방법은 크로스오버 차원이라는 문제점이 있는 것으로 평가되고 있다. 이 문제점들을 보완하는 방법으로 스펙트럼 분석법이 제시되어 많은 연구가 이루어졌다. 본 연구에서는 Barton과 Choubey(1977)가 제안한 10개의 절리면 프로파일을 수치화하고 통계적 분석, 프랙탈 차원 분석 그리고 스펙트럼 분석을 실시하여 이들 문제점을 살펴보고 스펙트럼 분석법이 위상이 변조된 프로파일에 대하여 문제가 있음을 확인하였다. 이들 문제점을 해결하기 위하여 측정간격과 프로파일의 기울기를 의미하는 통계적 파라미터의 관계를 선형으로 회귀분석하였다. 이렇게 구한 10개의 1차식의 기울기와 절편은 JRC와 매우 상관성이 높게 나타났다. 이 기울기와 절편을 거칠기 정량화의 변수로 사용함으로서 통계적 분석법에서의 치수의존적인 문제와 스펙트럼 분석에서의 위상변조의 문제를 해결하였다.
본 논문에서는 자연지진음과 인공지진음 특성 분석을 위해 스펙트럼 기울기 파라미터 추출을 위한 알고리즘을 제안하였다. 신뢰성을 높이기 위해 다양한 지역에서 실험을 실시하였고 제안한 알고리즘을 이용하여 실험 데이터로부터 자연지진음과 인공지진음의 기울기 지수를 추출함으로써 특성을 분석하였다. 실험 및 분석결과 자연지진음이 인공지진음보다 스펙트럼에서 고주파 감쇠가 크고 저주파대역에 집중되어 있어 자연지진음의 기울기 지수가 인공지진음의 기울기 지수보다 높은 것으로 나타났다.
환경 잡음은 음성인식 시스템의 성능을 떨어뜨릴 수 있다. 이 논문은 인식 시스템이 잡음에 강인하도록 만들기 위하여, 켑스트럼에 기초한 특징 보상을 수행하는 과정을 제시한다. 이 방법은 부가적인 잡음의 영향을 제거하기 위한 직접적인 스펙트럼 기울기 보상에 기초를 둔다. 잡음 보상 방법은 로그 전력 스펙트럼의 스펙트럼 기울기 계산에 의하여 캡스트럼 영역에서 동작한다. 스펙트럼 보상은 SNR에 의존하는 켑스트럼 평균 보상 방법과 함께 사용된다. 백색 가우스 잡음, 지하철 잡음 및 자동차 잡음에 있는 조건에서, 실험 결과는 제안한 보상 방법이 여러 SNR에서 인식률을 상당히 개선한다는 것을 보여준다.
본 논문에서는 기존의 매개변수들과 달리 화자의 고유한 특성을 보여주는 화자인식 매개변수를 발성유형에서 찾고자 한다. 일반적으로 화자의 음원 특성이 발성 유형을 결정한다. 발성유형의 특성을 나타내는 매개변수로는 개방지수(open quotient)와 스펙트럼의 기울기 (spectral tilt)가 있으며, 스펙트럼의 기울기는 음향학적으로 그 특성을 측정할 수 있다. 그러나 기존의 측정방식은 사람마다 다른 기본 주파수와 모음의 영향을 전부 혹은 일부 배제하지 못하였다. (중략)
본 연구에서는 파라핀이 코팅된 Rb원자 증기 셀을 이용하여 $^{87}Rb$$D_1$전이선의 Hanle스펙트럼과 비선형 광자기 효과 신호를 조사하였다. 파라핀 코팅 증기 셀의 효과에 의한 좁은 스펙트럼 폭을 가진 영역과 순수 증기 셀에서 얻을 수 있는 넓은 스펙트럼폭을 가진 이중구조의 Hanle 스펙트럼을 관측할 수 있었다. 스펙트럼에 나타난 이중구조에서 좁은 선폭 영역의 선폭은 1 kHz로 측정되었고, 스펙트럼 크기는 전체 스펙트럼에 대해서 10%로 측정되었다. 또한, Hanle 스펙트럼에 대응되는 이중 미분형태의 비선형 광자기 신호를 관측하였으며, 기울기가 급격하게 변하는 비선형 광자기 신호의 기울기는 레이저의 출력이 $200{\mu}W$일 때 대략 10 mV/${\mu}T$였다.
발성유형지수 k (PTI k)는 F0와 모음 음가의 영향을 배제한, 단순하고 단일화된 스펙트럼 기울기의 척도다. 본 논문은 한국인 20대 남성화자 10명으로부터 얻은 모음 /이, 에, 아, 오, 우/에 나타난 PTI k를 연구한다. 환경, 발성유형, 모음, 그리고 화자를 요인으로 하여 각 집단간에 PTI k의 값에 유의미한 차이가 있는지 알아본다. 연구 결과 환경, 발성유형, 모음, 그리고 화자 각각에 집단간에 유의미한 차이가 있었다.
음성 인식 시스템의 용용에서 실제 문제점의 하나는 음성신호의 왜곡에 의한 인식성능의 저하이다. 음성신호의 왜곡에 가장 중요한 원인은 부가적인 잡음이다. 이 논문은 잡음에 강인한 음성인식을 위하여, 스펙트럼 피크 향상 기법과 효과적인 잡음 차감 기법에 기초한 스펙트럼 보상 방법을 기술한다. 제안한 방법은 음성 스펙트럼의 포먼트 구조를 향상시키고 스펙트럼 기울기를 보상하면서도 광 대역폭 스펙트럼 요소는 그대로 유지한다. 백색 가우스 잡음, 자동차 잡음, 음성 잡음 또는 지하철 잡음에 의해 왜곡된 음성을 이용한 인식실험을 수행한 결과, 새로운 방법은 스펙트럼 보상을 하지 않은 경우에 비해, 높은 SNR(Signal to Noise Ratio) 환경에서는 평균 오인식율을 약간 줄였으며, 낮은 SNR(10 dB) 환경에서는 평균 오인식율을 1/2로 크게 줄였다.
본 논문에서는 화자적응방법에서의 스펙트럼사상기법을 기초로한 잡음인식방법을 제시하였다. 제시한 방법에서는 스펙트럼사상에 의하여 잡음음성의 스펙트럼왜곡을 감소시키며, 스펙트럼을 더욱 정확히 사상하기 위하여 정합창의 기울기로 하여금 여러 단어의 길이에 적응하도록 하였다. 인식실험의 결과, 잡음처리를 하지 않는 VQ와 DTW를 이용한 기존의 방법보다 놓은 인식율을 얻었으며, 0 dB 의 SNR 레벨에서도 기존방법의 인식율을 10배 이상으로 향상시키므로써 스펙트럼사상을 이용한 화자적응기법이 잡음음성의 인식성능을 향상시킬 수 있음을 확인하였다.
전화망을 이용하여 다양한 환경을 내포한 음성시료를 수집하여 스펙트럼 기울기의 변동을 검토함으로써 지역간 전화회선 특성을 파악하고, 시료수집은 발화자수 선정모델을 근거로 광주, 전남지역에 거주하는 84명을 대상으로 영역별, 연령별, 성별로 구분하여 수집하였다. 또한, 데이터 수집방법은 수집장치와 발화자가 시나리오의 정해진 순서에 따라 작성되었다.
음성인식, 합성 및 분석과 같은 음성신호처리 분야에 있어서 기본주파수 즉, 피치를 정확히 검출하는 것은 중요하나 만일 음성신호의 기존주파수를 정확히 검출할 수 있다면 음성인식에 있어서 화자에 따른 영향을 줄일 수 있기 때문에 인식의 정확도를 높일 수 있고, 음성합성 시에 자연성과 개성을 쉽게 변경하거나 유지할 수 있다. 또한 분석시 피치에 동기 시켜 분석하면 성문의 영향이 제거된 정확한 성도 파라미터를 얻을 수 있다. 따라서 제안한 논문에서는 시간영역처리에서 시간영역파형에서 먼저 성도성분이 제거된 성문특성 즉 피치주기 성분을 강조하기 위해 음성신호의 기울기를 이용한 Positive 센터 클리핑를 수행하고 주파수 영역에서는 원신호의 스펙트럼과 센터클립된 신호의 스펙트럼과의 Peak-Fiting을 수행하고 선형 인터폴래이션(스무딩)을 통해 평탄화된 스펙트럼을 얻었다. 결과적으로 유성음 구간과 음성이 변하는 전이구간에서 G-peak가 강조된 더욱 정확한 Pitch를 검출할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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