• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.198-200
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• 1999

인간이 발성하는 음성에는 의미에 대한 정보 뿐만 아니라 화자의 성별에 따라 고유한 특성을 가지고 있다. 즉 음성은 고음이 강한 여성음성과 남성음성으로 분류할 수 있다. 그러나, 기존의 HMM을 이용한 음성인식시스템에서는 남성과 여성음성의 이러한 특성이 있음에도 불구하고 이를 고려하지 않고, 하나의 HMM으로 구성하고 있다. 본 논문에서 제시하는 알고리즘으로 실험한 결과 남성과 여성의 포만트 주파수가 100~30Hzck이가 나는 것을 알 수 있었고, 이러한 특성을 고려하여 남성과 여성의 음성을 구별할 수 있는 방법을 제안한다. 또한 남성과 여성음성을 각각 구분하여 GMM을 훈련시킨 후 인식과정에서 입력된 음성의 포만트 특성에 따라 남성음성이면 남성 HMM으로 여성음성이면 여성 HMM으로 인식을 수행함으로써 기존의 인식방법보다 남성음성은 5.2% 여성음성은 4.4% 향상된 결과를 얻었다.

• Proceedings of the KSLP Conference
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• 1995.11a
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• pp.111-127
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• 1995

한국어 모음과 자음의 파형, 스펙트로그램을 통해 다음 사항을 중점적으로 다룬다. - 모음과 자음의 조음 및 음향적 특성, - 모음의 좁힙점과 음향적 특성, - /모음＋모음/과 /반모음＋모음/의 차이, - 자음의 조음 방법 및 조음장소에 따른 음향적 특성, - 음성환경에 따른 음향적 특성, - 유/무성에 따른 음향적 특성, - 연/경성에 따른 음향적 특성, - 동시조음에 따른 음향적 특성, - 소리의 길이 (중략)

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.411-412
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• 2007

자동음성인식 시스템을 이용하는 사용자 입장에서 보면 음성인식시스템을 사용하기 위하여 음성을 입력할 때마다 버튼을 눌러야 하는 Push-To-Talk (PTT) 방식은 여간 번거로운 일이 아닐 수 없다. 그리고 사용자가 원거리에서 음성을 입력하는 경우처럼 PTT 방식 자체가 용이하지 못 한 음성인식 응용분야에서는 Non-Push-To-Talk (NON-PTT) 방식의 필요성이 대두되게 된다. NON-PTT 방식의 음성 전처리를 위해서는 입력신호로부터 음성신호만을 구분해내는 음성판별기술이 필수적이다. 하지만 일상적인 잡음환경에서 음성신호만을 구분해내는 일은 매우 어려운 일이 아닐 수 없다. 본 논문에서는 일상적인 가정잡음환경에 강인한 음성판별방식을 제안한다. 여기서는 음성판별을 위해서 음성의 유성음 특성을 이용하였다. 즉, 일정구간 이상의 음성신호에는 일정구간이상의 유성음 구간이 존재하며 만약 잡음환경에서도 유성음 구간을 잘 검출할 수 있다면 이러한 음성의 특성을 이용하여 검출된 신호가 음성인지 아닌지를 판별할 수 있다. 이를 위하여 여기서는 가정잡음환경에서도 유성음을 잘 검출할 수 있도록 11 가지 유성음 특징들과 이를 이용한 음성판별방법을 제안하였다. 제안된 방법의 성능 평가를 위하여 음성의 끝점검출방법과 통합하여 음성/비음성 판별 테스트를 수행하였으며 테스트 수행결과 열악한 잡음환경에서 80%이상의 비음성을 거절하는 성능을 보였다.

• Proceedings of the KSLP Conference
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• 1999.11a
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• pp.187-187
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• 1999

본 연구는 성대 플립 환자가 2음절어 발화시 나타나는 음향학적 특성을 연구하고, 성대 폴립 환자와 성대 마비 환자에서 나타나는 음향학적 특성을 비교하여 음성장애의 임상적 진단 및 음성치료의 구체적인 활용방안을 마련하기 위한 기초자료로 사용하기 위함이다. (중략)

• 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.

• The Journal of Information Technology
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• v.3 no.4
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• pp.1-12
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• 2000

We can devide the speech into high frequency speech and low frequency speech according to the feature of the speech, However so far the construction of the recognizer without concerning this feature causes low recognition rate relatively and the needs of an amount of data in the research on the speech recognition. In this paper, we propose the method that can devide this feature of speaker's speech using the Formant frequency, and the method that can recognize the speech after constructing the recognizer model reflecting the feature of the high and low frequency of the speaker's speech, For the experiment we constructed the recognizer model using 47 mono-phone of Korean and trained the recognizer model using 20 women's and men's speech respectively. We divided the feature of speech using the Formant frequency Table, that had been consisted of the Formant frequency, and the value of pitch, and then We performed recognition using the trained model according to the feature of speech The proposed system outperformed the existing method in the recognition rate, as the result.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.20 no.3
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• pp.464-470
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• 2016

This paper presents a speech recognition database verification system using speech measures, and describes a speech measure extraction algorithm which is applied to this system. In our previous study, to produce an effective speech quality measure for the system, we propose a combination of various speech measures which are highly correlated with WER (Word Error Rate). The new combination of various types of speech quality measures in this study is more effective to predict the speech recognition performance compared to each speech measure alone. In this paper, we increase the system independency by employing GMM acoustic score instead of HMM score which is obtained by a secondary speech recognition system. The combination with GMM score shows a slightly lower correlation with WER compared to the combination with HMM score, however it presents a higher relative improvement in correlation with WER, which is calculated compared to the correlation of each speech measure alone.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.13 no.6
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• pp.31-44
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• 1994

The paper introduces several studies of various aspects of Korean phonology and phonetics for speech recognition and synthesis. The phonological and phonetic studies presented in this paper are : i) For a study of segmental phonology, we made an annotated list of Korean allophones and their corresponding alphabetic symbols to type into computers. ii) For a study of segmental phonetics, we present some acoustic regulations in Korean consonants according to their phonological environment within a word. iii) For a study of prosodic phonology, we suggest the phonological functions of prosodic features and their acoustic cues. iv) For a study of prosodic phonetics, we present the characteristic patterns of accent and intonation in Korean. v) Finally, we suggest some ways of using this phonological and phonetic knowledge for possible improvement of speech recognition and synthesis.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.20 no.3
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• pp.471-476
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• 2016

This paper presents our study on speech recognition performance prediction. Our initial study shows that a combination of speech quality measures effectively improves correlation with Word Error Rate (WER) compared to each speech measure alone. In this paper we demonstrate a new combination of various types of speech quality measures shows more significantly improves correlation with WER compared to the speech measure combination of our initial study. In our study, SNR, PESQ, acoustic model score, and MFCC distance are used as the speech quality measures. This paper also presents our speech database verification system for speech recognition employing the speech measures. We develop a WER prediction system using Gaussian mixture model and the speech quality measures as a feature vector. The experimental results show the proposed system is highly effective at predicting WER in a low SNR condition of speech babble and car noise environments.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2000.09a
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• pp.123-126
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• 2000

STC(Sinusoidal Transform Coding) 방식은 음성신호의 주파수 영역에서 스펙트럼 피크치들을 정현파로 모델링하여 합성하는 방식을 말한다. 저전송률 STC 방식에서는 전송되는 정보량을 줄이기 위해 스펙트럼 피크를 대신해 음성신호의 스펙트럼 포락선 정보와, 피치정보를 이용하여 얻어지는 고조파 성분들을 정현파로 모델링하여 음성을 합성한다. 본 논문에서는 음성신호의 정현파 모델에 기반하여 2.4kbps 전송속도를 갖는 음성부호화 알고리즘을 제안하였으며, 실험결과로 합성음의 파형과 스펙트럼 특성, 위상특성, 그리고 MOS(Mean Opinion Score) 테스트를 이용한 합성음의 음질을 비교/분석 하였다.