• Proceedings of the KSLP Conference
• /
• 2002.06a
• /
• pp.199-199
• /
• 2002

• Journal of Internet Computing and Services
• /
• v.6 no.6
• /
• pp.179-186
• /
• 2005

We can extract spectrum of the voices and analyze those, after employing features of frequency that voices have. In the spectrum of the voices monophthongs are thought to be stable, but when a consonant(s) meet a vowel(s) in a syllable or a word, there is a lot of changes. This becomes the biggest obstacle to phoneme speech recognition. In this study, using Mel Cepstrum and Mel Band that count Frequency Band and auditory information, we analyze the spectrums that each and every consonant and vowel has and the changes in the voices reftects auditory features and make it a system. Finally we are going to present the basis that can segment the voices by an unit of phoneme.

• The KIPS Transactions:PartB
• /
• v.18B no.6
• /
• pp.397-404
• /
• 2011

In this paper, we were carried out experiments to apply parameter of voice analysis to measure changing characteristic articulator according to inhale the helium gas. The helium gas was used to overcome air embolism nitrogen gas to deal a fatal blow in body nitrogen gas by diver. However, the helium gas has been much trouble interpretation about abnormal voice of diver to cause squeaky voice of low articulation. Therefor, we was carried out experiments about pitch and spectrogram measurement, analysis based on to influence in acoustic organs before and after of inhaled helium gas.

• Proceedings of the KSLP Conference
• /
• 2003.11a
• /
• pp.205-207
• /
• 2003

노년이 되면 후두암이나 신경장애와 같은 질환의 빈도가 증가하는 것이 사실이지만 가장 흔한 음성변화의 원인은 후두의 노화현상에 따른 것이다. 연령과 무관하게 발생하는 성대결절과 같은 질환도 노화의 영향에 따라 그 심각성이 달라지게 된다. 따라서 노인의 음성문제를 다루려면 노화과정에 대한 올바른 이해가 필수적이다. (중략)

• Proceedings of the KSLP Conference
• /
• 2003.11a
• /
• pp.143-143
• /
• 2003

음성에 대한 청각적 판단으로는 차이점과 공통점을 느낄 수 있으나, 개별적인 음향 분석에서는 차이점이나 공통점을 밝혀 내지 못한 경우가 많았다 따라서 음성에 대한 청각적 판단처럼 음향 분석 변수를 종합적으로 분석할 수 있는 MDVP와 Phonetogram을 이용하여 음성질환별로 나타나는 소견을 관찰하여 청각적 판단과 종합적인 음향학적 분석간에 연관성이 있는지 알아보고자 하였다. 음성변화를 주소로 본원에 내원하였던 환자 중 화상회선경술 검사상 양성성대질환이 관찰되었던 102명을 대상으로 하였고, 성대질환이 없었던 정상군과 비교하였다. 각 대상들은 화상회선경술 검사에서 질환의 종류를 확인하였고, 질환별 청각적 분석을 GRBAS로 확인하였다. 또한 MDVP를 시행하여 질환별로 변수들의 특징적인 변화를 종합적으로 도식화하여 확인하였고, Phonetogram을 시행하여 질환별로 감소된 부분이 있는지 확인하였다. (중략)

• Proceedings of the KSLP Conference
• /
• 2007.03a
• /
• pp.16-16
• /
• 2007

• Proceedings of the KSLP Conference
• /
• 2013.03a
• /
• pp.12-12
• /
• 2013

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2004.10c
• /
• pp.34-36
• /
• 2004

인터넷의 확산과 더불어 인터넷을 이용한 음성전달 기술은 급속히 발전하고 있으며 음성전달 기술을 이용해 개발된 소프트웨어를 통칭해 인터넷 전화라 부른다. 인터넷 전화는 비싼 전화요금 대신 인터넷 사용료나 매우 저렴한 요금으로 음성 대화를 가능하게 한다. 저렴한 요금이라는 큰 장점으로 인해 콜센터나 일반고객들이 인터넷전화를 이용할 가능성이 커지게 되었고 시장의 변화에 따라 녹음장비도 인터넷 상의 음성을 녹음 할 필요성을 가지게 되었다. 본 논문에서는 인터넷 상의 음성전달 기술인 VoIP Protocol H.323 을 지원하는 단말간의 통화를 녹음할 수 있도록 녹음 장비의 핵심인 IP Packet을 Capture 하여 음성데이터를 추출하는 모듈을 구현 하였다.인터넷의 확산과 더불어 인터넷을 이용한 음성전달 기술은 급속히 발전하고 있으며 음성전달 기술을 이용해 개발된 소프트웨어를 통칭해 인터넷 전화라 부른다. 인터넷 전화는 비싼 전화요금 대신 인터넷 사용료나 매우 저렴한 요금으로 음성 대화를 가능하게 한다. 저렴한 요금이라는 큰 장점으로 인해 콜센터나 일반고객들이 인터넷전화를 이용할 가능성이 커지게 되었고 시장의 변화에 따라 녹음장비도 인터넷 상의 음성을 녹음 할 필요성을 가지게 되었다. 본 논문에서는 인터넷 상의 음성전달 기술인 VoIP Protocol H.323 을 지원하는 단말간의 통화를 녹음할 수 있도록 녹음 장비의 핵심인 IP Packet을 Capture 하여 음성데이터를 추출하는 모듈을 구현 하였다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
• /
• autumn
• /
• pp.93-96
• /
• 1999

감정을 표현하는 음성 합성 시스템을 구현하기 위해서 이전 논문에서는 음운 및 운율 요소(피치, 에너지, 지속시간, 스펙트럼 인벨로프)가 각 감정 음성에 미치는 영향에 대한 분석을 수행하였다. 본 논문에서는 네 가지 감정 표현(평상, 화남, 기쁨, 슬픔)을 나타내는 음성 데이터에 대해 음절 세그먼트와 라벨링을 행한 감정 음성 데이터베이스를 토대로 감정 표현에 많은 영향을 미치는 요소인 피치가 어떻게 변화하는지를 분석하였다. 통계적인 방법을 이용하여 감정별 피치를 정규화 하였으며, 감정 음성 데이터베이스 내의 문장별 피치 패턴에 대해 분석하였다. 그 결과 감정별 피치의 평균 ZScore는 화남이 가장 작았으며, 기쁨, 평상, 슬픔의 순으로 높았다. 또한 감정별 피치의 범위 변화는 슬픔이 가장 작았으며, 평상, 화남, 기쁨의 순으로 높았다. 문장별 피치의 패턴은 감정 표현에 따라 전체적으로 대부분 유사하게 나타났으며, 문장의 처음 부분은 화남의 경우 다른 감정에 비해 대체로 높게 변화하였고, 화남과 기쁨의 경우 문장의 뒷부분에서 다른 감정에 비해 피치가 상승하는 것을 볼 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2011.05a
• /
• pp.340-343
• /
• 2011

To distinguish between a group of speech signals and nonspeech signals, you can use several features in domains like frequency, quefrency and time. It is very important to use features that differentiate two signal groups. As a feature to separate two signal groups, autocorrelation method was proposed and the variances between groups were studied. Autocovariances were just calculated for the time domain signal. Signals were divided into segments which consist of 128 data to be transformed to the frequency and quefrency domains. Autocovariances between each coefficient of segments in FFTs and quefrencies were found and they were averaged over wide spectrum. It is clear that the autocovariances in frequency domain show great differences between groups of signals.