Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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1999.11a
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pp.277-291
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1999
현 연구에서는 음성합성의 기초자료 수집을 위하여 대화체 감정표현의 음성적인 패러미터를 찾아내려고 시도하였다. 이를 위하여 일단 가장 자주 사용되는 대화체 감정 표현자료가 수집되었고 이들 표현을 발화할 때 가장 주의를 기울이는 발성의 특징들이 탐색되었다. 구어체적 감정표현의 타당한 데이타베이스를 작성하기 위하여 20대와 30로 연령층을 구분하여 자료를 수집, 분석하였다. 그 결과 다양한 감정표현의 발화특성들은 음의 강도, 강도변화, 그리고 음색이 중요한 기준으로 작용하는 것으로 나타났다. 다차원 분석 결과 산출된 20대와 30대의 음성표현의 도면은 개별정서들이 음성의 잠재차원 상에서 상당한 일관된 특징을 지님을 보여 주었다.
배경 : 기능성발성장애는 해부생리학적으로 정상적인 발성기관을 갖고 있으나 잘못된 사용에서 기인하며, 기질적 이상의 결과로서 후두 생물역학의 변화에 따른 잘못된 보상기전에 의해서 일어나게 된다. 흔히 기능성발성장애는 음성치료로서 치료가 가능하나 음성치료에 반응하지 않는 경우 치료에 많은 어려움이 따른다. (중략)
This paper introduces the method for detect voices and exact end point at low SNR by maximizing voice energy. Conventional VAD (Voice Activity Detection) algorithm estimates noise level so it tends to detect the end point inaccurately. Moreover, because it uses relatively long analysis range for reflecting temporal change of noise, computing load too high for application. In this paper, the SEM-VAD (Speech Energy Maximization-Voice Activity Detection) method which uses psycho-acoustical bark scale filter banks to maximize voice energy within frames is introduced. Stable threshold values are obtained at various noise environments (SNR 15 dB, 10 dB, 5 dB, 0 dB). At the test for voice detection in car noisy environment, PHR (Pause Hit Rate) was 100%accurate at every noise environment, and FAR (False Alarm Rate) shows 0% at SNR15 dB and 10 dB, 5.6% at SNR5 dB and 9.5% at SNR0 dB.
통신기술의 발달과 스마트 폰의 급격한 보급으로 인하여 모바일 환경은 음성 데이터 기반의 환경에서 인터넷 데이터 기반의 환경으로 급격히 변화되었다. 이로 인하여 음성 서비스 처리 위주의 음성 데이터 기반 모바일 환경은 대용량 동영상 서비스, 인터넷, 메신저 등의 유선 네트워크 환경과 같은 다양한 서비스가 요구되는 환경으로 변화되었다. 이러한 환경 변화로 인하여 모바일 네트워크는 무선 네트워크상의 취약점 뿐 만 아니라 유선환경의 네트워크 취약점을 동시에 지니는 환경으로 변화되었고, 이로 인한 다양한 새로운 취약점들이 부각되기 시작하였다. 본 논문에서는 이와 같이 새롭게 부각되고 있는 모바일 Packet Switched Core Network(PSCN) 환경에서 Service Provider(SP)의 Service Recover로 인해 유발되는 Paging Table Denial of Service(PT-DoS)를 효율적으로 제어하기 위한 Delay Access Control(DAC) 기반의 QoS를 이용한 방법을 설계/구현하였다. 그리고 실험을 통해, PT-DoS를 차단하여 PSCN 공격을 미연에 방지하는 효과를 확인하였다.
연속음 인식과 음성 합성을 위해서는 정밀한 음성학적 모델과 연속 음성에 적용 가능한 언어 모델의 개발이 중요하다. 이를 위해서는 음성 데이터 베이스에 대한 인식 단위, 혹은 합성 단위의 분할이 필요한데, 수동음성 분할은 일관성의 유지가 어렵고 긴 시간이 소요되므로 최근에는 자동 분할 기술이 많이 연구되고 있다. 자동 음성 분할 기법으로는 시간 영역이나 주파수 영역특징 벡터의 천이를 분석하는 방법과 특징 벡터간의 상관도를 구하여 경계를 추출하는 방법이 있다. LPC smoothed log amplitude spectra는 음성의 주파수 영역의 특징을 잘 나타내며, 동일 음소 내의 상관도가 서로 다른 음소의 상관도보다 더 크고, 음소의 경계구간에서 급격한 상관도의 변화를 보인다. 이 특성을 이용하여 이웃 프레임에 대한 상관도의 방향성이 특정조건을 만족하는가를 검사하여 음소의 경계를 구하는 방법을 찾았다. 또한 LPC. 이득 인자만으로 묵음 구간을 검출하는 방법을 제시한다. 이렇게 하면 묵음 구간검출과 음소 경계 검출의 일관성을 향상시키고 수행 시간을 단축시킬 수 있다. 제안한 기법으로 허용 오차 20ms 이내에서 연속음성에 대한 음소 경계 검출 실험을 수행한 결과, 수작업으로 행한 경계 검출 지점의 약 88%를 정확히 검출하였다.
본 논문에서는 임의의 단어를 인식하기 위하여 음성학적으로 최적화된 (phonetically-optimized word) 음성 데이터베이스를 사용하여 훈련된 가변어휘 고립단위 음 성인식기의 실제 인식기 사용 환경에서의 성능을 평가하였다. 이를 위하여, 훈련 데이터베이 스에서와 상이한 환경에서 수집된 음성학적으로 균형 잡힌(phonetically-balanced word) 고 립 단어 음성을 테스트 데이터로 사용하였다. 테스트 데이터는 일반적인 사무실에서 작동하 는 노트북 PC에서 내장 마이크를 사용하여 녹음되었다. 이렇게 녹음된 음성을 사용하여 고 립단어 인식기의 인식률을 측정하였다. 이 인식기는 최대 사후(maximum a posteriori) 추정 알고리듬을 사용하여 화자의 변화에 적응하였다. 컴퓨터 모의실험 결과에 의하면 화자 적응 을 하지 않은 기본 시스템은 깨끗한 음성에 대하여 81.3%에서 사무실 환경 음성에 대하여 69.8%로 인식률이 저하되었다. 사무실 환경 음성에 대하여, 비교사 점진(unsupervised incremental) 모드에서 최대 사후 추정 화자 적응 알고리듬을 적용하였을 경우에는 화자적 응을 하지 않은 경우에 비하여 9%의 에러를 감소시키며, 50단어의 적응 단어를 사용하여 교사 묶음(supervised batch) 모드에서 최대 사후 추정 화자 적응 알고리듬을 적용하였을 경우에는 16%의 에러를 감소시켰다.
배경 : 치유 과정에서 성대점막에 반흔을 형성하여 영구히 음성변화를 유발시킬 수도 있는 성대 점막하 출혈은 드물지 않게 접하게 되는 질환이지만, 이것에 대한 자세한 연구는 많지가 않았다. 목적 : 저자들은 성대 저막하 출혈을 만들어 낼 수 있는 원인과 이것에 영향을 주게 되는 요소들이 어떤 것인지 알아보기 위하여 본 연구를 시작하였다. (중략)
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.37A
no.9
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pp.792-798
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2012
Network Quotient, an important figure in modern society, the intelligibility of speech as a conversation partner to maximize pulling up feeling of liking it as much as possible has become an important issue. The humidity of air in the intelligibility of speech have many influences. Therefore, in this paper, we carried out experiment to apply voice signal analysis techniques which to analyze influenced vocal cords in 30%, 50% and 80%, maintaining a constant humidity of the environment. With this in mind, we carried out experiments on intensity and pitch of voice signal on twenty male 20s in maintaining a constant humidity 30%, 50% and 80% of humidity. Finally, we carried out study to draw a significance through statistical analysis measuring characteristic parameter of vocal cord function to change of humidity.
In this paper a method for compensating for thp performance degradation or automatic speech recognition (ASR) is proposed. which is mainly caused by speaking rate variation. Before the new method is proposed. quantitative analysis of the performance of an HMM-based ASR system according to speaking rate is first performed. From this analysis, significant performance degradation was often observed in the rapidly speaking speech signals. A quantitative measure is then introduced, which is able to represent speaking rate. Time scale modification (TSM) is employed to compensate the speaking rate difference between input speech signals and training speech signals. Finally, a method for compensating the performance degradation caused by speaking rate variation is proposed, in which TSM is selectively employed according to speaking rate. By the results from the ASR experiments devised for the 10-digits mobile phone number, it is confirmed that the error rate was reduced by 15.5% when the proposed method is applied to the high speaking rate speech signals.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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