최근 인터넷 상에서의 효율적인 영상/음성 시스템을 개발하려는 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 연구중의 중요한 분야로는 인터넷의 대역폭을 효율적으로 사용하려는 즉 가변적인 인터넷의 사용가능한 대역폭을 예측하고, 예측된 대역폭에 알맞게 영상과 음성 정보를 압축하는 연구일 것이다. 본 논문에서는 사용 가능한 대역폭 예측에 알맞게 영상정보의 압축률을 조절하는 기법을 소개한다. 본 논문에서는 영상 압축 알고리즘의 하나인 H.261에서 압축률에 관련된 변수 값과 다양한 영상에서의 압축율 변화의 상관관계를 측정하였다. 또한 본 논문에서는 측정된 상관 관계를 수식화되고, 이 수식을 어떻게 전송량 조절 (flow control)알고리즘에 사용할 것인가를 제안한다.
영화산업은 삶의 질을 향상시키고 있는 현대 사회의 시대적 반영에 부응하는 문화산업으로 많은 관심을 받고 있다. 이러한 영화산업에서 흥행의 성공여부는 영화산업의 발전과 결부되는 부분이라 매우 중요하게 인식하고 있다. 흥행을 좌우하는 지표에는 다양한 요소들이 존재하며 그 중에서 주연배우의 특징과 영화의 본질이 맞을 때 성공적인 영화라 평가할 수 있는 일부분의 지표라 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 한국 영화에서 대표적인 흥행 마술사라 불리우고 있는 여성 영화배우 4인에 대한 음성분석을 통해 영화의 성공에 미치는 요소들과의 상호 연관성을 분석하였다. 이를 위해 대표적 여성 영화배우인 김혜수, 엄정화, 전도연, 문소리의 음성 분석을 통해 이들이 주연으로 출연한 영화의 흥행과 상관관계를 분석하였다.
음성인식 시스템은 인간의 의사소통 수단인 음성을 기계가 인지할 수 있게 하는 것이다. 이러한 음성 인식 알고리즘 개발은 현재 활발히 진행되고 있다. 올바른 음성인식 시스템의 구현을 위해서는 높은 인식률 구현과 적은 처리시간이 요구된다. 또한 인식률 향상을 위해서는 그 구현 알고리즘이 복잡해지고 이에 따라 많은 처리 시간이 요구된다. 본 논문에서는 성문 특성에 따른 Glottal Spectrum에 적응적인 필터계수를 적용하여 인식률 향상을 도모하였다. 제안한 알고리즘을 모의 실험한 결과 전체 인식률이 2% 향상되었다.
HMM 음성 인식 시스템은 환경적 잡음과 여러 음성의 혼합으로 인하여 정확한 음성을 인지하지 못하는 단점이 있다. 따라서 본 논문은 잡음 음성으로 부터 원하는 음성만 선택하여 추출하기 위한 음성 특징 추출 기법을 CHMM을 이용하여 제안한다. 선택적 음성 추출을 위한 채널 유사성 상관 관계를 이용하여 음성 특징을 추출하는 방법을 사용하였다. 제안 기법의 실험 평가한 결과 평균 분리 왜곡도가 0.430dB 감소됨을 보임으로써 제안한 방법의 우수성을 확인하였다.
음성 쇼핑이 새로운 정보 탐색 및 구매 채널로 주목을 받고 있다. 본 논문은 비대면 음성 쇼핑의 지속이용의도에 영향을 미치는 요인들을 가치기반수용모델을 이용하여 살펴보았다. 음성 쇼핑 이용 경험이 있는 소비자들을 대상으로 온라인 조사를 실시하였으며, 총 470명의 응답자료가 최종 분석에 활용되었다. 음성 쇼핑 경험자는 음성 쇼핑으로 물품을 구매하였거나 음식 배달 서비스를 이용한 개인들로 한정하였다. SPSS 23.0과 Amos 23.0 프로그램을 이용하여 기술통계 분석, 상관관계 분석, 확인적 요인분석, 그리고 구조모형 분석을 실시하였다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 유용성과 응대 정확성이 음성 쇼핑의 인지된 가치를 증가시키는 것으로 확인되었다. 둘째, 기능적 위험이 음성 쇼핑의 인지된 가치를 감소시키는 것으로 확인되었다. 셋째, 인지된 가치가 음성 쇼핑의 지속이용의도를 향상시키는 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 음성 쇼핑을 이용하는 소비자들의 특성을 이해하고, 음성 쇼핑이 이용자들에게 혜택을 제공하는 유용한 서비스로 자리매김하는데 기여할 수 있을 것이다.
본고는 한국인 피험자를 대상으로 지각 실험을 진행하여 화자의 실제 연령(Chronological age)과 지각 연령(Perceived age) 간의 상관관계를 살피고, 한국인 피험자가 얼마나 정확하게 익명의 화자의 연령을 지각할 수 있는지를 밝히고자 한다. 또한, 이러한 연령 지각에 음성적 단서가 되는 음높이와 발화 속도와 지각 연령 간의 영향 관계를 검토하고자 한다. 이를 위해, 성인 80명을 대상으로 3가지 과제로 구성된 지각 실험을 진행하였다. 실험 자극은 표준어 화자 40명에게서 추출되었으며, 자유 발화, 낭독 발화, 모음 연장 발성으로 구성되었다. 각 실험은 10초 내외의 음성을 듣고 연령을 구체적인 숫자로 답하는 방식으로 진행되었다. 분석 결과, 한국인 피험자들은 상당히 높은 판단 정확도를 보였으며, 모음 연장 발성을 들었을 때보다 자유 발화와 낭독 발화를 들었을 때 화자의 연령을 더욱 정확하게 짐작하였다. 이러한 결과는 음성이 포함하고 있는 정보량의 차이에 기인한 것으로 보인다. 또한, 음성 분석을 수행한 결과 피험자들은 화자의 음높이와 발화 속도를 참고하여 화자의 연령을 추정하는 것으로 나타났으며, 음높이보다는 발화 속도가 연령 지각에 더 적극적으로 기여한 것으로 나타났다.
주행 상태에서의 자동차 내부 음 환경은 다양한 소음 및 구조적 요인으로 인하여 음성에 대한 정상적인 전송 특성을 갖기 어렵다. 이는 음원으로부터 음성 입력 장치(Microphone)에 이르기까지의 채널 왜곡에 기인한 문제로써, 실제 주행 환경에서의 음성 인식 성능에 대해서도 심각한 악영향을 초래한다. 본 논문에서는 주행 소음의 크기에 따른 채널별 음성 왜곡 정도에 따른 명료도를 음성 전달 지수인 STI(Speech Transmission Index)를 통하여 분석하고 그 결과를 음성 인식률과 상호 비교하였다. 그리고 수음 패턴에 따른 명료도 척도와 음성 인식 성능과의 상관성을 검토하고, 이를 통해 단일 채널 환경에서 최적의 마이크로폰 위치에 대하여 고찰해 보았다. 실험 결과, 주행 중의 소음 환경에서도 음성의 명료도 척도와 인식률과의 관계는 높은 상관성이 얻어짐을 알 수 있었고, 각 채널 간의 성능 편차 패턴도 주행 환경에 따라 비슷한 양상을 보이는 것으로 나타났다.
Nasometer를 통해 얻은 비음치(nasalance score)는 객관적일 뿐만 아니라 훈련된 언어임상가가 청지각적으로 판단한 비음도와 상관관계가 높기 때문에, 공명장애 진단의 보조자료로 유용하다. 그러나 비음치는 자극어에 따라 다양한 수치를 보이므로 공명장애의 진단을 위해서는 타당하고 신비로운 자극어의 개발이 요구되고 있다 따라서 본 연구는 비음치에 영향을 미치는 주요한 음운 환경이 무엇인지 살펴보고, 무의미 1음절어와 유의미 문장 자극어 중 어떤 것이 더 신뢰로운지 알아보아, 비음치 측적을 위한 자극어 개발에 기초를 마련하고자 하였다. (중략)
본 논문은 강의실의 실내흡음력이 증가함에 따라 발생하는 물리적 음명료도 (D50, STI)의 변화가 한국어와 중국어의 주관적 음이해도 (음성요해도)에 미치는 영향을 조사하였다. 이를 위해 중규모 강의실에서 흡음재를 설치하기 전과 후의 물리적 음향성능을 측정하고, 음절요해도 테스트 법을 사용해 음성요해도를 평가하였다. 음성요해도 평가시 한국어와 중국어의 두 가지 언어를 대상으로 진행함으로써 두 언어의 특성에 따른 음성요해도의 차이를 비교하였다. 실험결과 흡음재를 설치함에 따라 물리적 음명료도가 증가하였으며, 음성요해도 또한 증가함을 알 수 있었다. 또한 동일한 조건에서 음절요해도 테스트를 수행한 결과 한국어보다 중국어의 음성요해도가 더 높은 것으로 평가되었으며 이것은 한국어와 중국어의 발음특성의 차이에 기인한 것으로 사료된다. 한편 물리적 음명료도와 주관적 음명료도의 상관관계 분석결과 ($R^2$) D50의 경우 한국어는 0.696, 중국어는 0.707로 나타났으며 STI의 경우 한국어는 0.651, 중국어는 0.665로 매우 높은 상관관계가 있음을 알 수 있었다.
제한된 대역폭을 효율적으로 사용하기 위해서 도입된 가변 전송률은 먼저 신호의 정확한 분류를 필요로 한다. 특히 멀티미디어 서비스가 보편화 되면서 음성/음악 신호 분류의 중요성도 높아지게 되었다. 음성/음악 분류기 중, 서포트벡터머신 (SVM)을 이용한 분류기는 높은 분류 정확도로 주목받고 있다. 그러나 SVM는 많은 계산량과 저장 공간을 요구하므로 효율적인 구현이 요구되며, 특히 임베디드 시스템과 같이 자원이 제한 적인 경우에는 더욱 그러하다. 본 논문에서는 먼저 SVM을 이용한 음성/음악 분류기의 임베디드 시스템으로의 구현을 실행시간과 에너지소비의 관점에서 분석하고, 효율적인 구현을 위한 두가지 방법들을 제안한다. 서포트벡터의 판별결과에의 기여도를 바탕으로 기여도가 낮은 벡터들을 제외하는 방법과, 음성/음악 신호에 기본적으로 존재하는 각 프레임간의 상관관계를 이용하여 입력신호의 일부를 건너뛰는 방법이다. 이 기법들은 SVM의 학습 시 사용되는 다른 최적화 기법에 관계없이 적용이 가능하며, 실험을 통해 분류의 정확도, 실행시간, 그리고 에너지소비의 관점에서 그 성능을 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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