본 연구에서는 연속음성인식 시스템의 성능 향상을 위하여 음성의 채록환경 및 데이터량 등을 고려한 효과적인 언어모델 작성방법을 제안하고, 이를 항공편 예약시스템에 적용하여 성능 평가 실험을 실시한 결과 $91.6\%$의 인식률을 얻어 제안한 방법의 유효성을 확인하였다. 이를 위하여 소량의 200문장의 항공편 예약 텍스트 데이터를 이용하여 좀더 강건한 단어발생 확률을 가지도록 하기 위해 일반적으로 대어휘 연속음성인식에서 많이 이용되고 있는 단어 N-gram 언어모델을 도입하고 이를 다양한 발성환경을 고려하여 1,154문장으로 확장한 후 동일 문장'을 반복 학습하여 언어모델을 작성하였다. 인식에 있어서는 오인식과 문법적 오류를 최소화하기 위하여 forward - backward pass 방법의 stack decoding알고리즘을 이용하였다. 인식실험 결과, 평가용 3인의 200문장을 각 반복학습 회수에 따라 학습한 각 언어모델에 대해 평가한 결과, forward pass의 경우 평균 $84.1\%$, backward pass의 경우 평균 $91.6\%$의 문장 인식률을 얻었다. 또한, 반복학습 회수가 증가함에 따라 backward pass의 인시률의 변화는 없었으나, forward pass의 경우, 인식률이 반복회수에 따라 증가하다가 일정값에 수렴함을 알 수 있었고, 언어모델의 복잡도에서도 반복회수가 증가함에 따라 서서히 줄어들며 수렴함을 알 수 있었다. 이상의 결과로부터 소량의 텍스트 데이터를 이용한 제한된 태스크에서 언어모델을 작성할 때 반복학습 방법이 유효함을 확인할 수 있다.
방재에 있어서 화재의 초기감지가 얼마나 중요한 것인지를 우리는 잘 알고 있으나, 자동화재탐지설비에 대한 유지$\cdot$보수의 중요성에 대한 개념은 매우 미비하며, 이에 따른 연구도 빈약한 상태이다. 자동화재탐지설비는 건물내에 발생한 화재를 초기단계 즉 화재에 의하여 발생할 열 또는 연소생성물을 자동적으로 감지하고, 건물내의 관계자 및 거주자에게 음향장치에 의하여 화재의 발생을 알리는 설비이다. (중략)
철도소음의 전파예측을 위한 예측모델의 작성에 매우 중요한 요소가 되는 주행열차로부터의 소음방사특성에 대하여 음향인텐시티법을 이용하여 검토하였다. 그리고 검토결과를 근거로 하여 평탄지 선로를 주행하는 열차를 유한길이의 지향성 점음원열로 가정하고, 지향성계수별(n)로 소음레벨을 구하여 실측치와의 대응성에 대하여 검토하였다. 또한 모터차량이 소음발생에 미치는 영향에 대해서도 검토하였다.
성덕대왕 신종을 비롯한 한국범종의 독특한 특성으로 맥놀이 현상을 들 수 있는데, 이것은 한국범종의 독창적인 형상과 재질에서 기인한다. 본 논문에서는 종의 형상과 재질을 달리하였을 때 종소리의 특성이 어떻게 달라지는가를 확인하고, 이로부터 가장 좋은 소리를 내는 종의 조건을 찾아보고자 한다. 이를 위해 주석 함량, 형상, 두께가 다른 열다섯 개의 모형종에 대해서 고유 주파수의 변화와 맥놀이 현상을 알아보았다. 그리고 한국범종과 외국종과의 차이점을 알아보기 위해, 일본종과 중국종의 대표적인 형상을 갖는 모형종을 한국범종을 모델로 한 모형종과 비교해 보았다. 또한, 울림통을 종의 아래에 설치하여, 울림통의 크기와 울림통과 종의 아래에 설치하여, 울림통의 크기와 울림통과 종 사이의 거리에 따른 종소리의 변화도 분석하였다.
본 연구에서는 복잡한 형상을 가진 음원으로부터 방사하는 음장을 등가음원법 (equivalent source method)을 이용하여 재구성한다. 일반적인 등가음원법의 기본 원리는 진동하는 물체의 표면 또는 내부에 등가음원을 분포시켜서 등가음원의 강도를 계산하는 방법이다. 각 등가음원의 강도는 음원의 경계 조건이나 측정된 음장 음압을 통해서 구할 수가 있으며 사용된 등가음원의 차수, 개수 그리고 위치 등은 고려되어야 할 중요한 변수들이다. 기존의 HELS (Helmholtz equation least square) 방법은 한 곳의 위치에 다양한 차수로 이루어진 등가음원을 사용하여 각 차수의 계수를 구하는 방법으로써 구형에 가까운 음원에 대해서 좋은 결과를 보이나 음장의 결과가 최대 차수의 선택에 따라서 큰 오차를 유발하는 문제점이 있다. 따라서 정규화 기법을 사용하여 음장을 재구성하기 위해 필요한 등가음원의 최적 차수를 구하고, 음원 내부에 최적 차수로 이루어진 등가음원을 여러 개의 점에 위치시켜서 재구성 정확도를 향상시켰다. 정규화된 등가음원법의 타당성 검증을 위하여 표면 일부가 진동하는 구에 대한 수치 해석 및 청소기 모델에 대한 음장 재구성 실험 을 수행하였다.
기존이 연속 출력 분포형 HMM은 시계열의 과도적 변화에 대하여 표현 능력이 부족하다는 단점이 있다. 이것을 보완하기 위해 본 논문에서는 음성의 동적 변화를 반영하기 위한 특징 파라메타로서 여러 개의 프레임을 결합하여 세그멘트를 구성하여 각각에 대해 한 개의 벡터를 만들었다. 이것을 그대로 이용하면 세그멘트의 프레임수에 대응하는 파라메타의 차원수가 증가하기 때문에 학습 데이터가 불충분한 경우 모델의 파라메타를 잘 추정할 수 없으므로 K-L 전개로서 파라메타의 차원을 압축하여 파라메타수를 감소시켰다. 인식실험은 한국어 단음절에 대하여 멜켑스트럼ㅇ르 K-L 전개로 압축한 벡터를 이용한 결과와 멜켑스트럼, 멜켑스트럼 선형회귀계수를 파라메타로 이용한 경우를 비교하였다. 실험결과 K-L 전개로 압축한 벡터만을 이용한 경우는 멜켑스트럼 + 선형회귀계수를 파라메타로 이용한 경우보다 인식율이 낮앗으나 멜켑스트럼 + K-L 전개로 압축한 경우와 거의 동등한 결과를 얻을 수 있었다.
High intensity vibro-acoustic testing is the appropriate method for flight qualification testing of space flight vehicle which must ensure the acoustic environment of launch. To qualify vibro-acoustic environment during its flight, High Intensity Acoustic Test was performed for KOMPSAT-2(Korea Multi-Purpose SATellite) STM(Structural Thermal Model). This paper presents the detailed description on the high intensity acoustic test for KOMPSAT-2. Additionally the test results was compared with the analysis ones, which were estimated with 3-D SEA(Statistical Energy Analysis) model.
전극분할 된 횡진동 모드 압전 진동자에 NIC 회로를 적용한 특성제어 방법을 두께 진동 모드 압전 진동자에 적용하여 그 가능성을 확인해 보았다. 동일한 특성을 가진 두 개의 두께 진동 모드 압전 진동자를 분극방향이 서로 마주보게 제작한 다음, NIC 회로를 적용하여 그 실험결과를 PSpice 모델을 이용한 시뮬레이션과 비교하였다. 그 결과 NIC 회로의 저항 $R-s$,의 변화에 따라 두께 진동 모드 압전 진동자의 품질계수는 제어되었으며, NIC 회로를 적용하지 않은 경우보다 품질계수가 약 18.9배 정도 향상되었다.
트랜스듀서의 삽입손실과 임펄스 응답특성 등을 정확히 해석하기 위해서는 대상 주파수 대역에 대한 특성을 알아야한다. 방사임피던스는 주파수의 함수이기 때문에 이러한 특성을 결정하는 중요한 요소이다. 따라서 본 연구에서는 정방형 방사면을 가지는 트랜스듀서 이용하여, 무한배플에서의 방사임피던스를 고려한 삽입손실을 이론적으로 계산하고 무한배플로 근사할 수 있는 모델을 제작하고, 이를 실험으로 확인한 결과 좋은 일치를 보이고 있어 본 연구에서 제안한 해석법의 타당성을 확인하였다.
본 논문에서는 음성 패턴을 효율적으로 모델링하고자 분절 특징(segmental feature)을 이 용하여 은닉 마코프 모델(hidden markov model)의 일반적인 형식에 기반한 새로운 모수적 궤적 모델 (parametric trajectory model)을 제안한다. 일반적으로 벡터의 열로써 표현되는 분절은 관측 열의 궤적(trajectory)으로 표현된다. 이 궤적은 연속적인 프레임들의 전이 정보(transitional information)를 표현하는 디자인 행렬을 이용하여 얻어지며, 다항식의 회귀 함수(polynomial regression function)로써 나타낼 수 있다. 이러한 궤적을 HMM에 적용하기 위해서 프레임 특징 대신 분절의 특성 을 표현하는 궤적으로 대치하고 우도(likelihood) 계산에 궤적들의 비교에 의한 확률 값을 반영시켜야 한다. 본 논문에서는 궤적간의 유사도를 측정하는 분절 우도(segment likelihood)와 모델을 구성하는 궤적변수의 추정 알고리즘을 제안한다. 임의의 분절에 대한 관측 확률은 제안된 분절 우도와 궤적의 추정 오차(estimation error of trajectories)의 곱으로써 표현된다. 궤적의 추정 오차는 상태에서 주어진 분절 우도의 가중치로 표현될 수 있으며, 이 가중치는 궤적과 대응되는 분절의 적합도를 표현하는 확률을 나타낸다. 본 논문에서 제 안된 모델은 일반적 인 HMM과 모수적 궤적 모델의 일반화(generalization) 또는 확장(extension) 모델로 생각될 수 있다. 본 모델의 성능을 평가하기 위하여 TIMIT 데이터에 기반한 실험을 한 결과, 분절 길이(segment length)와 회귀 차수(regression order)가 변할수록 일반적인 HMM에 비하여 뚜렷한 성능향상이 있음을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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