• 대한음성언어의학회:학술대회논문집
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• 대한음성언어의학회 2003년도 제19회 학술대회
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• pp.159-161
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• 2003

일상생활 중에 많은 사람들이 과도한 음성을 사용하게 되어 자신도 모르는 사이에 발성기관의 이상이 생기는 경우를 본다. 이러한 병적인 음성을 분석하기 위해서는 정상적인 음성의 특징을 먼저 객관적으로 분석하고 이들의 기준치를 잡은 다음 병적인 음성의 특징이 그 기준에서 얼마나 벗어났는지를 밝히는 과정이 필요하다. 사람의 음성을 지문과 같이 나타내는 음성분석 소프트웨어가 다양하게 개발되어 왔다. 시중에는 너무 간단하여 사용하기는 편하나 학술 논문을 작성할 때 사용할 만큼 정확한 데이터를 제공하지 못하는 프로그램이 있고, 반면에 매우 복잡한 기능들이 들어가 있어서 단순한 분석을 위해 그 모든 기능들을 익혀야 하는 불편한 프로그램도 나와 있다. 특히, 비싼 하드웨어를 동반한 소프트웨어들은 가격에 비해 사용자의 편의를 고려하지 않는 프로그램들도 있다. (중략)

• 대한음성언어의학회:학술대회논문집
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• 대한음성언어의학회 1997년도 제8회 학술대회 심포지움
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• pp.251-251
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• 1997

목적 : 발성훈련을 받지 않은 각각의 직업적 음성 과사용집단의 음성분석에 대한 연구는 많이 보고되었지만, 이들 집단간의 음성분석을 통하여 각 집단의 음성문제를 비교한 연구는 미흡하다. 따라서 발성훈련을 받지 않은 직업적 음성 과사용집단의 음성 증상 및 음향학적 분석결과를 정상인과 비교함으로써 각 집단간 음성장애의 양상에 대하여 알아보고자 하였다. 대상 및 방법 : 음성장애에 대한 설문조사, 음향적 분석 및 성대화상술검사를 통하여 직업적 음성 과사용집단으로 분류되는 목사, 여자 교환수 및 고교 남녀교사를 증상 및 이학적 검사상 음성장애 소견을 보이지 않는 성인 남녀와 비교하였다. (중략)

• 대한음성언어의학회:학술대회논문집
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• 대한음성언어의학회 1996년도 제6회 학술대회 심포지움
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• pp.76-76
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• 1996

음성분석검사는 주어진 음성의 주파수, 진폭, 시간 등의 기본 변수를 이용하여 음성을 객관적으로 비교, 분석하는 방법 중의 하나이며, 그 중 MDVP(Multi-dimensional voice program, Kay Elemetrics Corp, NJ, USA)는 33가지 방법의 다양한 계산을 통하여 주어진 음성을 여러 가지 측면에서 분석이 가능하게 하는 장점을 갖고 있다. 그러나 약 3초 내외의 지속적인 /아/ 발성을 기계적으로 분석하고 있기 때문에 발성의 상태에 따라 한 환자의 음성에서도 여러 가지 일정치 않은 결과를 보일 수 있음을 관찰하였다. (중략)

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제17권 1호
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• pp.393-398
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• 1998

본 논문에서는 음성신호처리의 기초적인 해석법인 FFT와 LP분석법에 대하여 기본적인 이론과 함께 분석과정에서 알아두어야 할 사항들을 정리한다. 아울러 이러한 분석을 실제 음성신호를 대상으로 행함에 있어서 주의해야 할 점들을 실제음성을 처리한 그림과 함께 설명한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2007년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.123-126
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• 2007

본 논문은 음성신호를 이용한 감정인식에 관한 연구이다. 감정인식에 관한 연구는 휴먼 인터페이스(Human Interface) 기술의 발전에서 인간과 기계의 상호작용을 위한 것이다. 본 연구에서는 음성신호를 이용하여 감정을 분석하고자 한다. 음성신호의 감정인식을 위해서 음성신호의 특정을 추출하여야한다. 본 논문에서는 개인에 따른 음성신호의 감정인식을 하고자하였다. 그래서 화자인식에 많이 사용되는 음성신호 분석기법인 Perceptual Linear Prediction(PLP) 분석을 이용하여 음성신호의 특정을 추출하였다. 본 연구에서는 PLP 분석을 통하여 개인화된 감정 패턴을 생성하여 간단하면서도 실시간으로 음성신호로부터 감정을 평가 할 수 있는 알고리즘을 만들었다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.269-274
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• 2004

기존 음성 인식의 실세계 적용에서 큰 문제점은 잡음이다. 본 논문에서는 잡음이 섞인 음성 신호로부터 잡음 성분을 분리해 내는 방법을 제안한다. 이 방법은 잡음이 섞인 음성 신호에 독립성분분석(ICA:Independent Component Analysis)을 사용한 암묵신호 분리(blind source separation)를 적용하여 잡음 성분을 제거하게 된다. 잡음이 혼합된 음성 신호에 독립성분분석을 전처리(preprocessing) 과정에 이용함으로써 인식성능을 향상시킬 수 있다. 깨끗한 음성 신호에 음악과 거리잡음을 섞었을 경우 인식률이 잡음 없는 음성의 인식률보다 각각 최대 14.98%, 13.78%까지 저하되었다. 그러나 독립성분분석으로 복원된 음성의 경우 잡음 없는 음성의 인식률 수준(각각 97.39%, 96.49%)으로 나타났으며, 독립성분분석을 이용한 음성의 잡음 제거가 인식률 향상에 좋은 결과를 가져옴을 확인 할 수 있다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제17권 1호
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• pp.163-166
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• 1998

본 논문에서는 장애음성들의 분석을 위하여 기존의 파라미터들인 jitter, shimmer 및 NHR과 함께 음원의 추정에 의한 파라미터를 이용하여 장애음성의 음향적 특성분석을 위한 실험을 행하고 정상음성과 장애음성을 이들 파라미터에 의해 식별하고자 한다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1995년도 제12회 음성통신 및 신호처리 워크샵 논문집 (SCAS 12권 1호)
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• pp.115-118
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• 1995

무제한 음성합성기를 구현하기 위하여 꼭 필요한 음성분석장치의 개발에 대하여 논하엿다. 이 분석장치는 신호처리 보드를 사용하여 PC에서 사용할 수 있도록 되어 있으며, 음성의 A/D, D/A 및 spectrogram display는 물론 pitch pulse 위치를 Glottal instint closure에 맞추어 삽입할 수 있어 linear prediction base의 무제한 합성기에서 필요한 음성 data base를 구축하기 용이하도록 개발하였다. 또한 음성인식을 위한 음성 DB나 현재 사용중인 ARS를 구축하고자 할 때에도 적은 노력과 시간이 소요되도록 하였다.

• 대한음성언어의학회:학술대회논문집
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• 대한음성언어의학회 2003년도 제19회 학술대회
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• pp.149-149
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• 2003

후두질환 감별용 음성 분석방법인 multi-dimensional voice program (MDVP)으로 분석이 불가능할 정도로 주기성이 크게 훼손된 후두암 말기의 음성 에 대하여 효과적인 감별을 하기 위하여, 몇 가지 켑스트럼(cepstrum) 파라미터를 비롯하여, 주기성 및 그 동요 정도, 영교차율(zero-crossing rate, ZCR), 스텍트럼 중심 (spectral centroid, SC) 등 다양한 특징 파라미터를 이용한 감별 실험을 수행하였다. 후두암 감별 실험을 위해 부산대학교 병원 이비인후과에서 수집한 정상 남자 음성 데이터 50개, 양성 후두질환 남자 음성 데이터 50개 및 남성 후두암 환자 음성 데이터 105개를 사용하였다. 음성 데이터는 단모음 /아/ 발성만을 사용하였고, 정상인과 양성후두질환 환자, 그리고 MDVP 분석이 가능한 후두암 환자 음성 데이터 중 2/3는 학습에, 나머지 113은 감별실험에 사용하였다. 후두암 감별을 위한 분류기로는 Gaussian Mixture Model(GMM) 분류기를 사용하였으며, 이때 모델의 복잡도를 표현하는 mixture 수는 1에서 10까지 가변시키면서 가장 좋은 성능을 나타내는 값으로 결정하였다. 또한 모든 실험에서 켑스트럼 분석의 차수는 동일하게 12차로 고정시켰다. (중략)

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제11권1E호
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• pp.73-78
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• 1992

시벼형 신호인 음성 신호의 분석에 칼만필터를 이용하였다. 일반적인 음성 분석은 프레임단위의 처리방법인 선형 예측 부호화 기법을 주로 이용하지만 음성의 시변 특성을 파악하는데에는 적절하지 못 하다. 따라서 순차적인 추정기법으로 많이 이용되는 칼만 필터를 음성 분석에 적용하였다. 또한 음성과 같은 시변신호에서는 과거 신호의 잡음의 분산값에 적당한 가중치를 부가하므로써 과거의 신호에 의해 서 현재의 추정값에 미치는 영향을 줄였으며 이를 음성의 천이 구간에서의 파라메타 추정에 사용하였 다. 그리고 음성신호 모델에서 생기는 모델링 오차는 일반적으로 백색 가우시안 잡음으로 가정하고 있 으나 이는 자음과 같은 무성음에서 특징 파라메타 푸정에는 오차가 적지만 모음등의 유성음에서는 음성 발생시의 여기신호인 펄스열에 의해서 많은 모델링 오차를 생기게 한다. 따라서 모델링 오차신호는 Non-Gaussian 확률분포로 가정한 후 로버스트 칼만 필터를 사용하여 합성으멩 대해 특징 파라메터를 추출하였다.