• Proceedings of the KSLP Conference
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• 2003.11a
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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)

• Proceedings of the KSLP Conference
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• 1997.11a
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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)

• Proceedings of the KSLP Conference
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• 1996.11a
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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)

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06c
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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.

• 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.

• Journal of the Korea Computer Industry Society
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• v.5 no.2
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• pp.269-274
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• 2004

Noisy speech recognition is one of most important problems in speech recognition. In this paper, a method which efficiently removes the mixed noise with speech, is proposed. The proposed method is based on the ICA to separate the mixed noise. ICA(Independent component analysis) is a signal processing technique, whose goal is to express a set of random variables as linear combinations of components that are statistically as independent from each other as possible.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06c
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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.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1995.06a
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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.

• Proceedings of the KSLP Conference
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• 2003.11a
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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)

• 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.