음성신호는 성문특성으로 인해 고주파 특성이 약화되는 경향이 있다. 이를 보상하기 위해 Pre-emphasis filter를 사용한다. 수식으로 표현하면 y(n)=s(n)-As(n-1) 와 같이 차분방정식으로 나타낼 수 있다. 여기서 A값은 보통 0.9에서 1사이의 값을 주로 사용한다. 그러나 Pre-emphasis filter는 고주파 특성을 보상하는 과정에서 극점과 같이 영점도 왜곡된다. 본 논문에서는 음성특성에 따른 LSP(Line Spectrum Pairs) 분포특성을 이용하여 영점을 보존하고 vocoder 및 coding에 필연적인 고주파 특성 혹은 저주파 특성을 강조한다.
최근 이동전화 시장은 전 세계 대부분의 국가에서 3세대 서비스의 부진과 음성서비스의 포화 내지는 정체상태에 직면하고 있으며, 3세대 IMT2000 서비스의 경우, 기존망의 급속한 성능 향상과 장비 및 단말기 개발 지연 등으로 이용자의 Needs를 충분히 반영하지 못하여 시장 활성화가 부진한 상태이다. 음성서비스와 함께 이동전화 서비스의 양축이라 할 수 있는 무선인터넷 서비스의 경우 음성을 중심으로 한 이동전화 시스템 특성상 저속의 전송속도 및 비싼 요금 문제로 이동전화 시장이 포화된 우리나라에서 조차도 서비스 확산에 어려움을 겪고 있는 상황이다. (중략)
This study is to investigate the phonetic and phonological characteristics in medieval galician portuguese. It is necessary to consider the phonetic and phonological changes from latin to galician portuguese to understand the phonetic and phonological characteristics in contemporary portuguese. This study considered the palatalization, the phonetic changes in consonant clusters, intervocalic consonant deletions, vowel diphthongizations and vowel nasalizations, which were major phonetic and phonological characteristics in medieval galician portuguese.
Sasang constitution medicine utilizes voice characteristics to diagnose a person's constitution. To classify Sasang constitutional groups using speech information technology, this study aims at establishing the relationship between Sasang constitutional groups and their corresponding voice characteristics by investigating various speech feature variables. The speech variables include features related to speech source and vocal tract filter. Experimental results show that statistically significant correlation between voice characteristics and some speech feature variables is observed.
본 논문에서는 언어학적 단위인 형태소의 특성을 유지하면서 음성인식 과정에 적합한 분리 기준의 새로운 디코딩 단위인 의사형태소(Pseudo-Morpheme)를 정의 하였다. 이러한 필요성을 확인하기 위해 새로이 정의된 40개의 품사 태그를 갖는 의사 형태소를 표제어 단위로 삼아 발음사전 생성과 형태소 해석에 초점을 두고 한국어 연속음성 인식 시스템을 구성하였다.
윈도우즈 95와 같은 멀티미디어 환경 하에서 개인 신분 확인을 위한 방법은 비밀번호를 키보드로 입력받는 것이었으나, 본 논문에서는 음성을 이용하는 방법으로 기존의 방법이 기준패턴의 시간에 따라 변하는 특성을 보상하지 못한다는 단점을 보완하는 방법이다. 즉, 이를 위해 음성신호의 특징인 기본주파수와 제1포만트의 비율을 이용하여 기준패턴을 형성화하는 방법에 관한 것이다. 제안한 방법으로 실험한 결과, 98%의 전체 인식율을 얻게 되었고, 윈도우즈 환경에서 비밀번호 사용 대신 음성 사용에 대한 가능성을 보여 주었다.
한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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pp.70-73
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1998
본 논문에서는 한국어 방송 뉴스 인식 시스템에 관하여 기술한다. 인식 실험 과정에서는 실제로 방송된 음성을 인식하였으나, 인식을 위한 음향 모델은 본 연구소에서 갭라한 고립단어 인식용 가변 어휘 인식모델을 이용하였다. 가변 어휘 인식기는 방송 음성의 연속 문장을 이용하지 않고, 음향학적으로 고르게 분포된 고립 단어를 이용하여 학습되었다. 본 연구에서는 한국어의 특성상 문장이 영어권과 같이 단어 단위가 아닌 어절로 나누어 지는 점을 고려하여, 다양한 형태의 사전 표제어를 대상으로 실험하였다. 또한 탐색과정의 초기단계에 장거리 언어모델을 사용함으로써 인식 오류를 줄일 수 있었다.
한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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pp.121-126
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1998
고정 소수점 DSP 인 analog devices 사의 ADSP-2181을 이용하여 실시간 G.723.1 음성부호화기를 개발한 사례이다. G.723.1은 ITU에서 개발한 세계 표준 음성 부호화기로 낮은 전송율에서 고음질을 얻을 수 있다. 본 논문에서는 고정 소수점 DSP를 이용하여 부호화기를 갭라하는데 필요한 사항들을 제시하였다. 먼저 1절에서는 DAM성 부호화기의 특성에 대한 개괄을 설명하고, 2절에서는 G.723.1 부호화기의 특징을, 3절에서는 고정소수점 DSP를 이용하여 개발하는 과정을, 4절에서는 구현결과를 분석하였으며, 마지막으로 5절에서 결론을 맺는다.
한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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pp.449-453
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1998
일반적으로 음성신호는 파형의 특성에 따라 파형이 준주기적인 유성음과 주기성 없이 잡음과 유사한 무성음 그리고 배경 잡음에 해당하는 묵음의 세 종류로 분류된다. 기존의 유성음/무성음/묵음 분류 방법에서는 피치정보, 에너지 및 영교차율 등이 분류를 위한 파라미터로 널리 사용되었다. 본 논문에서는 음성신호를 웨이브렛 변환한 신호에서 스펙트럼상에서이 변화를 파라미터로 하는 유성음/무성음/묵음 분류 알고리즘을 제안하고 제안된 알고리즘으로 검출한 결과와 이에 따른 문제점을 검토하였다.
LSP 방식은 음성의 주파수 특성을 포함하는 공진 주파수를 낮은 부분과 SHB은 부분의 주파수 로 표시되는 선스펙트럼쌍 계수를 구하는 방법이다. 본 논문은 LSP 방식을 사용하여 한국어의 기본 모 음 7개를 대상으로 하여 분석하고 LSP 계수를 구하는 Algorithm을 개발하였으며 PARCOR 방식과 비 교하였다. 실험 결과 LSP 방식의 연산량이 PARCO 방식의 연산량보다 약 1/2정도로 적음을 알 수 있었 고 Hardware 구성 시에 있어서도 경제적임을 알 수 있었다. 그리고 LSP는 계수 모음의 종류에 따라 각 기 다른 공진 주파수, 대역폭을 나타내기 때문에 음성 합성이나 음성 인식 분야에 있어 기초 자료로 이 용할 수 있을 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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