• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.26 no.1
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• pp.8-15
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• 2007

Speech intelligibility of the eavesdropping sound is investigated on a acoustic cavity - glass window coupled system. Using MLS (Maximum Length Sequency) signal as a sound source, acceleration and velocity responses of the glass window are measured by accelerometer and laser doppler vibrometer. MTF (Modulation Transfer Function) is used to identify tile speech transmission characteristics of the cavity and window system. STI (Speech Transmission Index) based upon MTF is calculated and speech intelligibility of the vibration sound of the glass window is estimated. Speech intelligibilities by the acceleration signal and the velocity signal are compared. Finally, intelligibility of the conversation sound is confirmed by the subjective test.

• Proceedings of the KSPS conference
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• 2000.03a
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• pp.32-50
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• 2000

• Proceedings of the KSPS conference
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• 2000.03a
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• pp.90-94
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• 2000

• Proceedings of the KSLP Conference
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• 2002.06a
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• pp.200-200
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• 2002

• Proceedings of the KSLP Conference
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• 2014.03a
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• pp.14-14
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• 2014

• Proceedings of the KSLP Conference
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• 2016.03a
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• pp.34-34
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• 2016

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.11a
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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.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.08a
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• pp.350-355
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• 1998

감정을 표현하는 음성 합성 시스템을 구현하기 위해서는 감정음성에 대한 분석이 필요하다. 본 논문에선,s 평상, 화남, 기쁨, 슬픔의 네 가지 감정에 대한 음성 데이터에 대해 음절 세그먼트, 라벨링을 행한 감정 음성 데이터베이스를 구축하였고, 감정표현이 음성에 영향을 미치는 요인에대하여, 운율, 음운적인 요소로 나누어 분석하였다. 또한 기본 주파수, 에너지, 음절지속시간에 대한 분석과 감정 음성의기본 주파수, 에너지, 음절지속시간, 스펙트럼 포락의 인지 정도를 측정하기 위하여 평상 음성에 감정 음성의 운율 요소를 적용하는 음성을 합성하여 ABX 방법으로 평가하였다. 그 결과, 기본 주파수의변화가 73.3%, 음절지속시간은 43.3% 로 올바른 감정으로 인지되었으며, 특히 슬픈 감정에서 음절지속시간은 76.6%가 올바르게 감정을 나타내는 것으로 인지되었다.

• Proceedings of the KSLP Conference
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• 2003.11a
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• pp.137-137
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• 2003

본 연구는 직업적 음성 사용자인 연극 배우의 음성 관리, 극중 인물 특징을 표현하기 위한 요소 중 음성이 차지하는 비중과 적합한 발성 및 발화 방법에 대하여 살펴보았다. 본 연구에는 대구광역시 소재 K극예술연구회의 연극 배우 9명이 참여하였다. 연극 배우의 음성 관리 및 극중 인물의 특성을 표현하기 위한 발성 및 발화 방법에 대한 설문지를 작성하여 조사하였다. 여러 가지 인물에 적합한 발성법으로 '산책' 문단을 발화하도록 한 뒤, 대상자들에게 각 인물에 대한 발성 방법을 설문지에 기록하도록 하였다. 대상자들이 발화한 음성 샘플을 음향학적, 지각적 측면에서 평가하여 대상자들이 기술한 발성 및 발화 방범과의 상관을 살펴보았다. 음성 샘플은 Windows용 Praat(4.1.7)으로 수집 및 분석하였다. (중략)

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• spring
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• pp.99-102
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• 2002

본 논문에서는 한국어 대어휘 연속음성 인식 시스템의 성능향상을 위하여 Multi-Pass 탐색 방법을 도입하고, 그 유효성을 확인하고자 한다. 연속음성 인식실험을 위하여, 최근 실험용으로 널리 사용되고 있는 HTK와 Multi-Pass 탐색 방법을 이용한 음성인식 시스템의 비교 실험을 수행한다. 대어휘 연속음성 인식 시스템에 사용한 언어 모델은 ARPA 표준 형식의 단어 N-gram 언어모델로, 1-pass에서는 2-gram 언어모델을, 2-pass 에서는 역방향 3-gram 언어모델을 이용하여 Multi-Pass 탐색 방법으로 인식을 수행한다. 본 논문에서는 Multi-Pass 탐색 방법을 한국어 연속음성인식에 적합하게 구성한 후, 다양한 한국어 음성 데이터 베이스를 이용하여 인식실험을 수행하였다. 그 결과, 전화망을 통하여 수집된 잡음이 포함된 증권거래용 연속음성 데이터 베이스를 이용한 연속음성 인식실험에서 HTK가 $59.50\%$, Multi-Pass 탐색 방법을 이용한 시스템은 $73.31\%$의 인식성능을 나타내어 HTK를 이용한 연속음성 인식률 보다 약 $13\%$의 인식률 향상을 나타내었다.