종합정보통신망(ISDN)의 가입자-망간 인터페이스에서 "2B+D" 채널로 144kbps의 전송속도로 음성 및 비음성 서비스를 제공하는 가입자-망 접속시스팀에 관해 언급하였다. 또한 시스팀을 구성하고 있는 장치들과 각 장치의 기본기능 및 D-채널 프로토콜에 관해 기술하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.10c
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pp.174-176
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2000
AAL2(ATM Adaptation Layer 2)는 짧고 가변 길이를 가지며 지연에 민감한 패킷들을 ATM 상에서 효과적으로 지원하는 프로토콜이다. AAL2 프로토콜은 이동통신망에서의 기지국(BS)과 이동 교환국(MSC) 사이의 중계선 상에서 음성 트래픽을 전송하는데 효과적으로 활용될 수 있다. 본 논문에서는 먼저 AAL2 프로토콜이 다른 AAL 방식에 비해 구별되는 특징을 살펴보고, AAL2의 성능을 시뮬레이션을 통해 분석한다. 그 결과를 토대로 AAL2 프로토콜을 이용한 음성 트래픽 전송망 설계 시에 고려할 요소들을 살펴보고 효과적인 설계 방안을 제시한다.
본 논문은 신경망을 이용한 우리말 모음에 대한 인식 연구이다. 음성을 나누거나. 음소별 인식이나, 시간 신축 방법을 사용하지 않고 모음을 인식하였다. 식나의 변화에 따른 음성의 변화를 정적인 음성으로 취급하였다. 10개로 균등히 나눈 프레임에 각 프레임마다 10차의 PARCOR계수를 추출하였다. 신경망의 구조를 간단히 하기 위해서 단모음과 복모음을 구분하여 학습시켰으며, 출력 노드의 수를 감소시키기 위해 이진 코드 형태로 구성하였다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2019.11a
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pp.137-139
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2019
본 논문은 다양한 음성 특징과 텍스트를 이용한 멀티 모드 순환신경망 네트워크를 사용하여 음성을 통한 범주형(categorical) 분류 방법과 Arousal-Valence(AV) 도메인에서의 분류방법을 통해 감정인식 결과를 제시한다. 본 연구에서는 음성 특징으로는 MFCC, Energy, Velocity, Acceleration, Prosody 및 Mel Spectrogram 등의 다양한 특징들의 조합을 이용하였고 이에 해당하는 텍스트 정보를 순환신경망 기반 네트워크를 통해 융합하여 범주형 분류 방법과 과 AV 도메인에서의 분류 방법을 이용해 감정을 이산적으로 분류하였다. 실험 결과, 음성 특징의 조합으로 MFCC Energy, Velocity, Acceleration 각 13 차원과 35 차원의 Prosody 의 조합을 사용하였을 때 범주형 분류 방법에서는 75%로 다른 특징 조합들 보다 높은 결과를 보였고 AV 도메인 에서도 같은 음성 특징의 조합이 Arousal 55.3%, Valence 53.1%로 각각 가장 높은 결과를 보였다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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1995.10a
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pp.30-34
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1995
신경망을 이용하는 연속 음성 인식에서 학습이라 함은 인위적으로 분할된 음성 데이타를 토대로 진행되는 것이 지배적이었다. 그러나 분할된 음성데이타를 마련하기 위해서는 많은 시간과 노력, 숙련 등을 요구할 뿐만아니라 그 자체가 인식도메인의 변화나 확장을 어렵게 하는 하나의 요인 되기도 한다. 그래서 분할된 음성데이타의 사용을 가급적 피하고 그러면서도 성능을 떨어뜨리지 않는 신경망 학습법들이 나타나고 있다. 본 논문에서는 학습된 인식기를 이용하여 자동으로 한국어 음성데이타를 분할한 후 그 분할된 데이타를 이용하여 다시 인식기를 재학습시켜나가는 반복 과정을 소개하고자 한다. 여기에는 TDNN이 인식기로 사용되며 인식단위는 음소이다. 학습은 cross-validation 기법을 이용하여 제어된다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2015.10a
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pp.1348-1349
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2015
본 논문에서는 응급구조의 신고 상황에서의 수보자의 보다 정확하고 신속한 대응를 위하여 수화자의 음향환경을 분석하여 주변상황에 대한 정보를 알고자 심화 신경망 기반의 음성 부재구간 검출 기법을 제안한다. 제안한 알고리즘은 음성 신호에서의 23차의 Mel-filter bank를 추출하고 이를 심화 신경망 기법을 이용하여 음성 부재구간을 검출한다. 객관적인 성능 평가를 위해 제안된 기법은 실제 응급구조 상황에서 평가되었으며, 기존의 음성검출기를 이용한 음성 부재구간 검출 성능에 비하여 향상된 성능을 보였다.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.8
no.8
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pp.1802-1809
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2004
This paper discusses cost allocation model of common facilities in voice and data traffic of mobile telephone network. There are several methods to be considered including traffic, facility, revenue, Ramsey, and benchmarking in local loop unbundling for High Speed Internet. It is important to investigate the strength and weakness of each method. This paper reviews the theoretical literatures and compares the characteristics of each methodology. Also, case studies are employed to get the implications concerned. As a result, in the beginning, it is desirable to introduce 50:50 allocation method used in local loop unbundling in UK. Then, it is recommendable to apply the ratio allocation method as the quantities of voice and data traffic become equal.
The interworking for voice service between next generation mobile network and traditional network can be deployed better flexible and expansible network conditions with providing efficiency and economy of network at the same time. So it is essential to develop the interworking strategies together with a evolved network and traditional network. This paper describes a design and verification of internetworking protocol for CC of next generation mobile network and SIP of IP network for applying interworking technology to next generation mobile network, which can harmoniously expropraise voice service from traditional network.
통신망에 대한 고객의 요구는 음성이 대부분을 차지하고 기간통신망은 독점을 유지하였으나, 통신 모드(비음성, 데이터, 화상 등)에 대한 고객의 요구가 다양해지고 통신망은 개방과 경쟁이라는 새로운 위치에 놓이게 되었다. 따라서 이러한 변화에 대처하기 위하여 전세계적으로 차세대 통신망 및 서비스를 제공하기 위한 연구가 활발히 수행되어지고 있다. 이 가운데 가장 중요한 개념은 망요소(network element)를 기능화하고 서비스 빌딩블럭(generic service independent building block)의 집합에 의하여 다양한 미래 통신 서비스에 대한 유연하고(flexible), 일관성(uniform)있는 서비스 제공을 목표로 하는 지능망 구조(Intelligent Network Architecture)와 미래 통신망 및 서비스를 운용, 조절, 유지보수에 필요한 일련의 지원시스팀(support systems) 이상의 관리기능 영역을 제공하기 위한 ITU-T의 TMN(Telecommunication Management Network)이다. 본 연구는, 이 두 개념의 기본적 생각의 간결한 설명 후에, IN과 TMN의 공통점을 분석하고 일반적 통신망 환경에서 미래정보 네트워킹 구조를 위한 기초로써 제공되는 통합 망 및 서비스 관리에 대하여 가능한 통합분야를 명시할 것이다. 즉 지능망의 개념모형(INCM : In Conceptual Model)을 이용하여 TMN과의 상호 연계방안, 지능망 능력 증대 방안 그리고 ETSI 표준화 내용을 살펴봄으로써 향후 지능망 사업 및 통신망 관리 운용 시스팀 구축을 통한 차세대 전기통신망 및 서비스 플랫포옴 구축방안 연구에 도움을 주는 것을 목표로 하였다.
Lee Il-Goo;Min Kyoung-Joong;Kang Chan-Koo;Lim Un-Cheon
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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spring
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pp.65-69
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1999
합성단위, 합성기, 합성방식 등에 따라 여러 가지 다양한 음성합성시스템이 있으나 순수한 법칙합성 시스템이 아니고 기본 합성단위를 연결하여 합성음을 발생시키는 연결합성 시스템은 연결단위사이의 매끄러운 합성계수의 변화를 구현하지 못해 자연감이 떨어지는 실정이다. 자연음에 존재하는 운율법칙을 정확히 구현하면 합성음의 자연감을 높일 수 있으나 존재하는 모든 운율법칙을 추출하기 위해서는 방대한 분량의 언어자료 구축이 필요하다. 일반 의미 문장으로부터 운율법칙을 추출하는 것이 바람직하겠으나, 모든 운율 현상이 포함된 언어자료는 그 문장 수가 극히 방대하여 처리하기 힘들기 때문에 가능하면 문장 수를 줄이면서 다양한 운율 현상을 포함하는 문장 군을 구축하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 음성학적으로 균형 잡힌 고립단어 412 단어를 기반으로 의미문장들을 만들었다. 이들 단어를 각 그룹으로 구분하여 각 그룹에서 추출한 단어들을 조합시켜 의미 문장을 만들도록 하였다. 의미 문장을 만들기 위해 단어 목록에 없는 단어를 첨가하였다. 단어의 문장 내에서의 상대위치에 따른 운율 변화를 살펴보기위해 각 문장의 변형을 만들어 언어자료에 포함시켰다. 자연감을 높이기 위해 구축된 언어자료를 바탕으로 음성데이타베이스를 작성하여 운율분석을 통해 신경망을 훈련시키기 위한 목표패턴을 작성하였다 문장의 음소열을 입력으로 하고 특정음소의 운율정보를 발생시키는 신경망을 구성하여 언어자료를 기반으로 작성한 목표패턴을 이용해 신경망을 훈련시켰다. 신경망의 입력패턴은 문장의 음소열 중 11개 음소열로 구성된다. 이 중 가운데 음소의 운율정보가 출력으로 나타난다. 분절요인에 의한 영향을 고려해주기 위해 전후 5음소를 동시에 입력시키고 문장내에서의 구문론적인 영향을 고려해주기 위해 해당 음소의 문장내에서의 위치, 운율구에 관한 정보등을 신경망의 입력 패턴으로 구성하였다. 특정화자로 하여금 언어자료를 발성하게 한 음성시료의 운율정보를 추출하여 신경망을 훈련시킨 결과 자연음의 운율과 유사한 합성음의 운율을 발생시켰다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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