서울말의 ᅩ/ᅮ가 모음 공간에서 융합하는 변화가 진행되고 있는 것이 많은 연구들에 의해 지적되어 왔다. 한편 ᅩ/ᅮ의 중복이 현저한 여성의 발화에서는 포먼트 대신 모음의 음질 (H1-H2)이 ᅩ/ᅮ를 구별하고 있는 것이 확인되었다. 본 고의 목적은 생성에 보이는 ᅩ/ᅮ 간의 H1-H2 차이가 지각에서도 유효한지를 확인하는 것이다. 지각에서도 H1-H2가 유효하게 기능하고 있다면 포먼트만으로는 설명이 어려운 여성의 ᅩ/ᅮ를 생성과 지각 모두에서 H1-H2로 정연하게 설명할 수 있을 것이다. 서울, 경기 출신의 대학생 35명을 대상으로 서울말 모어 화자가 단독발화한 ' 오'와 '우'를 사용하여 지각실험을 실시하였다. 자극음은 모두 여성의 발화로 모음 공간에서 상당한 중복을 보이는 182예이다. 생성과 지각의 관계를 보기 위해 자극음의 음향분석도 실시하였다. 정답률(바르게 지각한 동정률)은 평균 89%로 /ᅩ/가 86% (n=88), /ᅮ/가 91% (n=94)였다. 자극음의 음향분석에서 포먼트로 구별이 어려운 ᅩ/ᅮ의 경우 H1-H2가 유의하게 작용하고 있는 것이 확인되었다. 그러나 ᅩ/ᅮ의 지각에 H1-H2의 영향력은 매우 미미하며 ᅩ/ᅮ의 구별에는 남녀 모두 포먼트가 결정적인 역할을 하는 것으로 나타났다. 생성에서 H1-H2로 ᅩ/ᅮ를 구별하는 것은 여성의 발화로, 남성의 발화에서는 H1-H2가 아닌 포먼트로 구별된다. 남성의 발화에서도 H1-H2 차이가 ᅩ/ᅮ의 구별에 쓰인다면 지각에 있어서도 H1-H2가 주된 지각특성이 될 수도 있겠지만 적어도 현 단계에서 ᅩ/ᅮ의 지각에 H1-H2의 사용은 남녀 모두 아직 도입되지 않은 것으로 보인다.
일본어의 어두 폐쇄음은 일차적으로 VOT로 구별되며 유성음은 음 값의 VOT, 무성음은 양 값의 VOT를 갖는 것으로 알려져 있다. 최근의 연구에 의하면 유성음이 양 값의 VOT를 갖는 어두 유성 폐쇄음의 무성화 현상이 전국적으로 젊은 층을 중심으로 진행되고 있는 것이 확인되었다. 또한 지역마다 정도의 차이는 있으나 어두 폐쇄음 구별에 VOT 이외에 후속 모음의 F0 차이가 유효한 것이 밝혀졌다. 본고는 산출에 쓰이는 음향 변수 VOT와 F0가 지각 변수로도 유효한지를 검토한 것이다. 4개 지역의 대학생 55명을 대상으로 자연음과 합성음을 이용한 세 가지 지각 실험을 실시한 결과는 어느 지역에서나 어두 폐쇄음의 일차적 지각 변수로 기능하는 것은 VOT이며 예상했던 F0의 사용은 극히 한정적인 것으로 나타났다. F0는 VOT가 기능하지 않을 때에 높은 F0를 무성음으로 지각하는 경우는 있으나 반대로 낮은 F0를 유성음으로 지각하는 경우는 거의 보이지 않았다. 이러한 결과는 유성/무성의 구별에 관여하는 산출의 음향 변수와 지각 변수가 일치하지 않는 것을 뜻하며, 나아가 일차적 변수인 VOT의 구별이 어려운 상황에서도 F0의 적극적인 사용 없이 일상생활에서 유성/무성의 구별에 혼란이 없는 것은 VOT와 F0 이외의 다른 요인이 관여하고 있음을 시사한다. 본고에서는 산출에서 어느 정도 관여가 인정된 모음의 음질(H1-H2)이나 음향 변수가 아닌 문맥이 관여하고 있을 가능성에 대해 논하였으나 이에 대한 검증은 앞으로의 과제로 남아 있다.
일반적으로 통계적 언어모델의 확률을 추정하는 방법은 대량의 텍스트 데이터로부터 출현빈도가 높은 단어를 선택하여 사용하고 있다. 하지만 특정 태스크에서 적용할 언어모델의 경우 시간적, 비용적 측면을 고려할 때 대용량의 텍스트의 사용은 비효율적일 것이다. 본 논문에서는 특정 태스크에서 사용하기 위해 소량의 텍스트 데이터로부터 효율적인 언어모델을 작성하는 방법을 제안한다. 즉, 언어모델을 작성할 때 출현빈도가 낮은 단어의 빈도를 개선하기 위해 같은 문장을 반복하여 학습에 참가시키므로 단어의 발생확률을 좀 더 강건하게 하였으며 제안된 언어모델을 이용하여 3명이 발성한 항공편 예약관련 200문장에 대하여 연속음성인식 실험을 수행하였다. 인식실험 결과, 반복학습에 의해 작성한 언어모델을 이용한 경우가 반복학습 적용 전에 비하여 평균 20.4%의 인식률 향상을 보였다. 또한 기존의 문맥자유문법을 이용한 시스템과 비교하여 인식률이 평균 13.4% 향상되어 제안한 방법이 시스템에 유효함을 확인하였다.
본 논문에서는 기존의 CLSFN (Cepstral distance and Log-energy based Silence Feature Normalization) 방법의 인식성능을 향상시키기 위하여, 필터 뱅크 서브 밴드 영역에서 잡음을 차감하는 방법과 CLSFN을 결합하는 방법, 즉 FSFN (Filter bank sub-band energy subtraction based CLSFN)을 제안하였다. 이 방법은 음성으로부터 특징 파라미터를 추출할 때 필터 뱅크 서브 밴드 영역에서 잡음을 제거하여 켑스트럼 특징을 향상시키고, 이에 대한 켑스트럼 거리를 이용하여 음성/묵음 분류의 정확도를 개선함으로써 기존 CLSFN 방법에 비해 향상된 인식성능을 얻을 수 있다. Aurora 2.0 DB를 이용한 실험결과, 제안하는 FSFN 방법은 CLSFN 방법에 비해 평균 단어 정확도 (word accuracy)가 약 2% 향상되었으며, CMVN (Cepstral Mean and Variance Normalization)과의 결합에서도 기존 모든 방법에 비해 가장 우수한 인식성능을 나타내어 제안 방법의 유효성을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 이동전화망 환경 하에서의 음성의 통화품질 평가를 위해 마스킹 문턱치를 이용하는 객관적 음질평가법을 제안하고 실험을 통하여 그 유효성을 확인하였다. 현재까지 잘 알려진 BSD(Bark Spectral Distortion), PSQM(Perceptual Speech Quality Measure)등의 성능을 먼저 분석하였다. 그 결과, MOS(Mean Opinion Score)와의 상관성이 이동통신 환경하에서 문헌상에 보고된 결과보다 성능이 저하됨을 확인하였다. 이동통신 환경하에서 보다 효율적인 객관적 음질평가척도 개발을 위하여 제안된 방법에서는 인간의 심리음향학적 마스킹 현상을 이용하였고, 성능 평가시 비교대상인 주관적 음질척도로는 DMOS(Degradation MOS)를 사용하였다. 디지털 이동통신망에서 수집된 음성 데이터에 대한 성능평가실험을 수행한 결과, BSD와PSQM 같은 기존의 척도들에 비하여 평균 4%의 상관성능이 향상됨을 확인하였다.
토양에서 분리한 Streptomyces lydicus YSK-681이 생산하는 메치실린내성 황색 포도상구균에 유효한 항생물질을 정제하여 물리화학적 특성을 주사하였다. 물질정제는chloroform으로 추출한 후 silica gel column chromatography, Si ODS, GPC HPLC순으로 진행하였다. FAB MS의 분자량 측정결과 m/z 1022.4와 1036.4(M+H)+의 두 개의 피크가 분석되었으며, NMR 분석에서는 -OH와 leucine으로 추정되는 관능기가 조사되었다. 정제된 항생물질의 MIC는 그람 양성군에 대해서 1~32 $\mu\textrm{g}$/$m\ell$, 그람 음성군과 효모에서는 125 $\mu\textrm{g}$/$m\ell$ 이상이었다. 임상에서 분리된 129개의 MRSA에 대한 MIC는 8 $\mu\textrm{g}$/$m\ell$이었으며, 암세포인 P388, HeLa, S180에 대한 세포 독성은 없었다.
본 연구는 시각장애인들이 도로를 안전하게 횡단할 수 있도록 신호등 인식 및 음성안내를 제공해주는 임베디드 시스템의 설계를 제안한다. 시각장애인에게 독립보행은 큰 어려움으로 작용하고 있으며, 독립보행의 제한은 그들의 삶의 질을 저하시키는 요인으로 작용하고 있다. 도로횡단에서의 신호등 인식과 도로 및 차로의 구분 불가는 시각장애인의 독립보행을 방해하는 가장 큰 요인 중 하나이다. 본 연구에서 제안하는 스마트기기는 안경에 달린 초소형 카메라로 GPU 보드에 탑재된 머신러닝 알고리즘을 이용하여 보행자 신호등을 검출 및 인식하며, 음성 안내를 유저에게 전달해준다. 휴대성을 위하여, 기기는 충분한 배터리 수명과 함께 소형 및 가볍게 디자인되었다. 또한, 안경 다리에는 외부 소리를 막지 않으면서 음성 안내를 전달해주는 골전도 스피커가 부착되어 있다. 본 연구에서 제안하는 스마트기기는 실험을 통하여 보행자 신호의 초록 신호에 대하여 87.0%의 검출율(recall)과 100%의 정확도(precision)를 가지며, 빨간 신호에 대하여, 94.4%의 검출율(recall) 값과 97.1%의 정확도(precision)를 가지는 것으로 유효성을 확인하였다.
본 연구에서는 연속음성인식 시스템의 성능 향상을 위한 기초 연구로서 시스템에 적합한 음향모델과 언어모델을 작성하고 항공편 예약 태스크를 대상으로 인식실험을 실시한 결과 그 유효성을 확인하였다. 이를 위하여 먼저 HMM의 출력확률분포의 mixture와 파라미터의 차원에 대한 정확한 분석을 통한 음향모델을 작성하였다. 또한 반복학습법으로 특정 태스크를 대상으로 N-gram 언어모델을 적용하여 인식 시스템에 적합한 모델을 작성하였다. 인식실험에 있어서는 3인의 화자가 발성한 200문장에 대해 파라미터 차원 및 mixture의 변화에 따른 음향모델과 반복학습에 의해 작성한 언어모델에 대해 multi-pass 탐색 알고리즘을 이용하였다. 그 결과, 25차원에 대한 mixture 수가 9인 음향모델과 10회 반복 학습한 언어모델을 이용한 경우 평균 $81.0\%$의 인식률을 얻었으며, 38차원에 대한 mixture 수가 9인 음향모델과 10회 반복 학습한 언어모델을 이용한 경우 평균 $90.2\%$의 인식률을 보여 인식률 제고를 위해서는 38차원에 대한 mixture 수가 9인 음향모델과 10회 반복학습으로 작성한 언어모델을 이용한 경우가 매우 효과적임을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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