음성학에서 음성이 가지고 있는 주파수 특성을 이용하여 스펙트럼을 추출할 수 있고 이를 이용하여 음성을 분석할 수 있다. 그러나 음성의 스펙트럼은 단모음의 경우 어느 정도 일정한 형태를 유지하지만 음절. 단어 등과 같이 자음과 모음이 서로 결합되었을 때는 상당한 변화가 발생된다. 이는 음소단위 음성인식에 있어서 가장 큰 장애가 되고 있다. 본 논문에서는 주파수 영역과 청각적 인상을 고려한 멜 대역 그리고 멜 켑스트럼을 이용하여 각 자음과 모음이 가지고 있는 스펙트럼을 분석하고, 청각적 특성을 반영한 음성의 변화를 체계화하여 음성을 음소단위로 분할할 수 있는 기반을 제공한다.
본 논문에서는 헬륨가스 흡입에 따른 조음기관의 특성이 변화되는 것을 측정하기 위해 음성분석학적 요소의 적용을 통한 실험을 수행하였다. 헬륨가스는 기존에 잠수부가 사용하던 질소가스가 인체에 치명적인 공기 색전증을 유발하게 되면서 이를 극복하기 위한 대체 호흡용 가스로 사용되고 있다. 그러나, 헬륨가스는 명료도가 낮은 squeaky voice를 유발하기 때문에 잠수부들의 비정상적인 음성에 대한 해석에 어려움이 많다. 따라서, 헬륨가스가 음성기관에 미치는 영향을 음성분석학적 특성 변화로 측정하기 위해 헬륨가스 흡입 전과 후의 음성을 기반으로 피치 및 스펙트로그램 측정, 분석에 대한 실험을 수행하였다.
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.
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.
자동차 엔진 소음과 같은 비음성신호군과 음성신호군을 구별하기 위해서는 시간영역, 주파수 영역 등에서 다양한 특징값들의 차이를 이용할 수 있는데 두 신호군을 구별하기에 적절한 명확한 차이를 가진 특징값들로서 무엇을 사용하느냐 하는 것은 중요한 관건이다. 두 신호군을 구별해내기 위해 시간, 주파수, quefrency 영역에서의 자기공분산을 제시하고 이 값들의 변화를 관찰하였다. 시간 영역에서는 단순한 공분산을, 주파수 및 quefrency 영역에서는 128개 데이터를 한 세그먼트로 하여 전체 데이터를 나눈 후 각 세그먼트에 대한 FFT 및 quefrency를 구하였다. 각 계수에 대해 세그먼트 사이의 공분산의 평균값을 구하여 각 음성신호군에 따른 공분산의 변화를 관찰하였고 주파수 영역에서 구한 공분산에서 각 신호군의 특징적인 변화를 발견할 수 있었다.
연속음 인식을 위하여 연결된 음향 신호를 음소단위로 분할하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 연속 음성에서의 정상상태 구간 검출을 위한 파라미터로서 진폭분포를 이용하는 방법을 제안하였다. 제 안된 진폭분포는 음성신호의 변화특성을 정확히 나타내며 이러한 프레임사이의 진폭분포를 이용하는 방 법을 제안하였다. 제안된 지폭분포는 음성 신호의 변화특성을 정확히 나타내며 이러한 프레임사이의 진 폭 분포 차이값을 비교하여 프레임의 안정구간과 천이구간을 구분할 수 있었다.
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)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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