본 논문에서는 발성장애아의 음성적 특징을 중심으로 컴퓨터 기반 발성훈련시스템을 설계 및 구현하였다. 본 발성훈련시스템은 선행훈련, 발성인지훈련, 발성강화훈련 단계로 구성되어 있으며, 발성장애 아동의 발성의 상황과 레벨을 분석하고 반복학습 및 개별학습이 가능하도록 하였다. 컴퓨터를 기반으로 발성장애아의 음성을 디지털 신호처리하기 위해 음성적 파라미터 즉, 음성의 강도, 음성의 고저, 유 무성음을 추출하였다. 추출된 음성적 파라미터는 이동체의 움직임 벡터 값으로 변환하여 이미지, 애니메이션, 게임적 요소와 같이 시각적으로 피드백 할 수 있도록 하였다.
본 연구는 음성을 예술적 표현 수단의 매개체로 사용하는 배우의 연기 예술에서 음성 기관의 독립적인 조절, 제어를 가능하게 하는 에스틸 보이스 트레이닝(Estill Voice Training) 모델의 이론적 원리와 구조연습 훈련이 배우 음성 운용에 적용될 수 있는 긍정적 효용성을 탐구하는 데 그 목적이 있다. 생성기관의 원리에 기인하여 음성 산출물의 상이점을 조절하는 음성 과학적 방법론에 대한 연구는 심리와 신체를 함께 아우르는 기존의 배우 음성 훈련에 비해 국내에서 활발히 소개되지 못하고 있는 현실이다. 음성은 해부 생리학을 근간으로 우리 몸에 대한 이해가 선행될 때 운용의 정확성과 안정성을 담보할 수 있을 뿐만 아니라 더 나아가 인물 창조의 요소인 인물의 음성적 성격화에도 기여할 수 있다. 배우 음성 훈련에서 자기 수용적 감각을 통한 훈련 모델을 고찰하는 것은 배우가 일련의 목표음을 산출하는 과정에서 원리적이며 실질적인 방법론으로 모색될 수 있다는 실용적 가치와 대안적 의의를 지닌다.
Speech viewer II 소프트웨어는 IBM에서 10여 년에 걸쳐 개발한 언어 및 청각장애자들을 위한 프로그램입니다. 이 프로그램은 15개의 훈련/치료용 모듈과 6개의 피훈련자 관리용 모듈로 짜여져 있습니다 훈련/치료용의 모듈들은 각각의 적용성과 훈련/치료의 목적에 따라서 다음과 같이 3개의 범주로 나뉘어져 있습니다. (중략)
본 논문에서는 잡음 환경에서 강인한 음성 인식을 위하여 특징 보상 기법의 성능을 향상시킬 수 있는 방법을 제안한다. 기존의 음성 모델 기반의 특징 보상 기법에서 이용되는 오염 음성 모델 추정 방식은 입력 음성에 대한 변별력 있는 사후 확률 예측을 보장하지 못하며, 부정확하게 계산된 사후 확률은 복구된 음성에서 명료도 하락의 문제를 일으킨다. 제안하는 기법에서는 오염 음성 모델 추정 과정에 분별적 훈련 방식의 하나인 최소 분류 오류 (MCE) 훈련 기법을 도입한다. MCE 훈련 기법을 적용하기 위해 변별력 하락의 가능성을 가지는 '경쟁 요소' 를 결정하는 기법을 제안한다. 병렬결합된 혼합 모델 (PCMM) 기반의 특징 보상에 MCE 훈련 기법을 적용하는 과정을 제안하고 변별력 향상의 영향을 관찰한다. Aurora 2.0 데이터베이스와 실제 자동차 주행 환경에서 수집된 음성 데이터베이스에 대한 성능 평가를 실시한다. 실험 결과는 제안한 기법이 음성 인식 성능 향상에 도움이 되는 것을 입증한다.
본 연구는 음성 과학에 근간을 두고 있는 에스틸 보이스 트레이닝(Estill Voice Training) 모델의 구조연습(Figure)이 배우가 인물을 창조하는 연기예술에 있어 음성적 전문성의 확장으로 기여할 수 있는 가능성을 모색하고 그에 따른 활용방안을 고찰하는 데 그 목적이 있다. 음성 산출 기관의 유동성과 구조적 측면의 기능성을 통한 훈련 모델은 모호한 추상성에 기인하여 소리의 결과에만 천착하는 기존의 음성 훈련과는 차별화된다. 가성대, 윤상연골, 연구개, AES, 앵커링 등 후두부와 성도의 수의적 조정 능력을 개발하는 것은 예술적 목표음 산출을 보다 용이하게 만드는 과학적 효율성을 가지며 배우가 직면하는 기능적 한계를 창조적으로 극복할 수 있는 기술적 방법론으로 활용될 수 있다. 음성 산출 요소 간의 조화와 협응을 위한 원리적 훈련인 에스틸 모델의 구조연습은 이미지와 추상성이 주류를 이루고 있는 국내의 배우 음성 교육에 대안적 훈련 모델로 활용될 수 있는 실용적 가치를 지닌다.
본 논문은 어휘독립(Vocabulary-Independent) 환경에서 별도의 훈련과정 없이 인식대상 어휘를 추가 및 변경할 수 있는 가변어휘(Variable Vocabulary) 음성인식에 관한 연구를 다룬다. 가변어휘 인식은 처음에 대용량 음성 데이터베이스(DB)로 음소모델을 훈련하고 인식대상 어휘가 결정되면 발음사전에 의거하여 음소모델을 연결함으로써 별도의 훈련과정 없이 인식대상 어휘를 변경 및 추가할 수 있다. 문맥 종속형(Context-Dependent) 음소 모델인 triphone을 사용하여 인식실험을 하였고, 인식성능의 비교를 위해 어휘종속 모델을 별도로 구성하여 인식실험을 하였다. Unseen triphone 문제와 훈련 DB의 부족으로 인한 모델 파라메터의 신뢰성 저하를 방지하기 위해 state-tying 방법 중 음성학적 지식에 기반을 둔 tree-based clustering(TBC) 기법[1]을 도입하였다. Mel Frequency Cepstrum Coefficient(MFCC)와 대수에너지에 기반을 둔 3 가지 음성특징 벡터를 사용하여 인식 실험을 병행하였고, 연속 확률분포를 가지는 Hidden Markov Model(HMM) 기반의 고립단어 인식시스템을 구현하였다. 인식 실험에는 22 개 부서명 DB[3]를 사용하였다. 실험결과 어휘독립 환경에서 최고 98.4%의 인식률이 얻어졌으며, 어휘종속 환경에서의 인식률 99.7%에 근접한 성능을 보였다.
통신 수단의 발달로 휴대단말기의 사용이 증가하고 있으며, 이와 함께 휴대단말기에서의 음성인식에 대한 수요도 증가하고 있다. 휴대단말기의 경우 저 전송율을 가지는 음성 부호화기를 사용하게 되며, 이러한 저전송율의 음성 부호화기에서의 음성인식을 수행할 경우 인식 성능이 저하되는 현상을 보이게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 LSP 파라메터 기반의 거리척도에 관하여 비교 검토하였으며, 적은 훈련 데이터에서 사용 가능한 화자 종속 음성인식 방법으로 Dynamic Time Warping(DTW)과 변형된 Hidden Markov Model(HMM)에 관하여 검토하였다. QCELP 음성 부호화기에서 인식 어휘 당 2번의 훈련 데이터만을 이용한 화자종속 인식방법을 사용한 결과 95% 이상의 인식 성능을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 환경변화에 대해 강인하게 동작하는 음성인식 시스템을 위해 잡음적응 훈련과 변별학습 방식을 결합한 형태의 환경적응 방식을 제안한다. 다중환경 훈련과 잡음제거방식을 결합한 형태인 잡음적응 훈련 방식은 음성인식을 위한 MCE (Minimum Classification Error)의 목적과는 거리가 있고, 음성인식 시스템이 사용되는 모든 환경을 반영하는 것은 현실적으로 어렵다는 점에서 한계가 있다. 이에 잡음적응 훈련방식으로 훈련된 기본 음향모델을 목적환경에서 수집한 소량의 데이터를 이용한 변별학습을 통해 환경적응 모델로 변환함으로써 이러한 단점을 보완할 수 있는 잡음 적응 변별학습을 이용한 훈련방식을 제안한다.
본 논문에서는 음소인식기와 음소결합확률모델을 이용하여 전화음성을 대상으로 입력음성이 어느 나라 말 인지를 식별할 수 있는 언어식별시스템을 구현하였고 성능을 실험하였다. 시스템은 음소인식기로 입력음성에 대한 음소열을 인식하는 과정, 인식된 음소열을 이용하여 인식대상 언어별 음소결합확률모델을 생성하는 훈련과정, 훈련과정에서 생성된 음소결합확률모델로부터 확률 값을 계산하여 인식결과를 출력하는 식별과정으로 구성된다. 본 논문에서는 음소결합확률모델로부터 우도를 계산할 때 정보이론(Information Theory, Shannon and Weaver, 1949)을 이용하여 가중치를 적용하는 방법을 제안하였다. 시스템의 훈련 및 실험에는 OGI 11개국어 전화음성 corpus (OGI-TS)를 사용하였으며, 음소인식기는 HTK를 이용하여 구현하였고 음소인식기 훈련에는 NTIMIT 전화음성 DB를 이용하였다. 실험결과 11개국어를 대상으로 45초 길이의 음성에 대해서 평균 $74.1\%$, 10초 길이의 음성에 대해서는 평균 $57.1\%$의 인식률을 얻을 수 있었다.
본 연구에서는 원격지의 청각장애자와 병원의 언어치료사간의 대화형 조음훈련시스템의 개발에 대해 소개한다. 발음에 대한 청각궤환을 얻을 수 없는 청각장애자의 경우, 컴퓨터 모니터에 자신의 조음상태의 실시간궤적을 볼 수 있다면 혼자서의 조음훈련이 가능하다 따라서 평상시에는 단독훈련이 가능하고 언어치료사와 온라인 접속이 된 상태에서는 훈련결과에 대한 확인과 교정이 가능한 시스템의 개발에 목표를 두었다. (중략)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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