• Title/Summary/Keyword: 음향 파라미터

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Analysis of Acoustical Characteristics of Pathological Voice Using Source Analysis (음원분석을 통한 장애음성의 음향적 특성분석에 관한 연구)

  • 조철우
    • 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.

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Effects of Extraction Method and Choice of Lip Parameters on the Bi-modal Speech Recognition (입술정보추출 및 파라미터 선정 방법에 따른 바이모달 음성인식 성능 비교)

  • 박병구
    • Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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    • 1998.06e
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    • pp.347-350
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    • 1998
  • 음성신호와 영상신호를 함께 이용하는 바이모달(Bi-modal)음성인식에서 어떤 입술 파라미터를 사용하는가에 따라 인식시스템의 성능이 달라진다. 그래서 본 논문에서는 이미지에 근거한 입술파라미터를 견인하게 추출하기 위한 방법으로 x 프로파일(profile)을 이용한 방법을 사용하였다. 파라미터를 선정을 달리하여 실험한 결과 15dB이상에서는 안쪽입술의 2개의 파라미터를 이용한 경우가, 10dB이하에서는 4개의 입술파라미터를 이용한 경우가 더 좋은 인식률을 보였다. 안쪽 입술 파라미터를 이용한 경우가 바깥쪽 입술 파라미터를 이용한 경우보다 더 좋은 인식률을 보였다.

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Nasal Place Detection with Acoustic Phonetic Parameters (음향음성학 파라미터를 사용한 비음 위치 검출)

  • Lee, Suk-Myung;Choi, Jeung-Yoon;Kang, Hong-Goo
    • The Journal of the Acoustical Society of Korea
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    • v.31 no.6
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    • pp.353-358
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    • 2012
  • This paper describes acoustic phonetic parameters for detecting nasal place in a knowledge-based speech recognition system. Initial acoustic phonetic parameters are selected by studying nasal production mechanisms which are radiation of the sound through the nasal cavity. Nasals are produced with differing articulatory configuration which can be classified by measuring acoustic phonetic parameters such as band energy ratio, band energy differences, formants and formant differences. These acoustic phonetic parameters were tested in a classification experiment among labial nasal, alveolar nasal and velar nasal. An overall classification rate of 57.5% is obtained using the proposed acoustic phonetic parameters on the TIMIT database.

Real-Time Source Classification with an Waveform Parameter Filtering of Acoustic Emission Signals (음향방출 파형 파라미터 필터링 기법을 이용한 실시간 음원 분류)

  • Cho, Seung-Hyun;Park, Jae-Ha;Ahn, Bong-Young
    • Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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    • v.31 no.2
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    • pp.165-173
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    • 2011
  • The acoustic emission(AE) technique is a well established method to carry out structural health monitoring(SHM) of large structures. However, the real-time monitoring of the crack growth in the roller coaster support structures is not easy since the vehicle operation produces very large noise as well as crack growth. In this investigation, we present the waveform parameter filtering method to classify acoustic sources in real-time. This method filtrates only the AE hits by the target acoustic source as passing hits in a specific parameter band. According to various acoustic sources, the waveform parameters were measured and analyzed to verify the present filtering method. Also, the AE system employing the waveform parameter filter was manufactured and applied to the roller coaster support structure in an actual amusement park.

A Study of Optimum Time-Spread Echo Audio Watermarking via Listening Test (청취실험에 의한 에코확산 오디오 워터마킹방법의 최적화에 관한 검토)

  • Ko Byeong-Seob
    • Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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    • autumn
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    • pp.545-546
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    • 2004
  • 서브밴드 분리에 의한 에코확산 오디오 워터마킹법은 호스트 신호를 특정 주파수 대역으로 분리하고, MPEG 심리음향 모델을 이용하여 각 대역별로 삽입되는 워터마크의 파워를 파라미터 설정 함수에 의하여 설정한다. 여기서, 본 방법의 강인성과 비지각성을 좌우하는 것은 파라미터 설정 함수가 된다. 따라서, 본 연구에서는 최대의 강인성과 최소의 음질 열화를 구현하기 위하여 청취실험을 실시하여 최적의 파라미터 설정 함수 설정방법에 대한 검토를 수행하였다.

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Optimized Digital Hearing Aid DSP Parameter Fitting Program Development (최적화된 디지털 보청기 DSP 파라미터 피팅 프로그램 개발)

  • Jarng Soon Suck;Kwon You Jung;Lee Je Hyung
    • Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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    • spring
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    • pp.367-372
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    • 2004
  • 디지탈 보청기의 DSP 칩 파라미터들은 보청기 사용자에게 가장 최적의 파라미터들로 구성되어져야 한다. Gennum GB3211과 같은 디지탈 보청기용 DSP 칩은 전용 전자 칩으로써 약 90 여개의 제한된 파라미터들을 조합하여 약 47억여개 이상의 거의 무한한 정도의 다양한 경우 수를 대응하도록 제작되었다. 보청기 사용자의 전기-음향 효과를 극대화하기 위해 가장 최적화된 파라미터 피팅 프로그램을 개발하였다. 컴퓨터 입력이 가능한 오디오그램 청력 역치로부터 여러 다른 Formula를 사용할 뿐 만 아니라, 마이크로폰과 리시버의 보정 효과를 모두 포함하는 최적 보청기 피팅 프로그램을 개발하였으며 몇 가지 사례를 적용해 보였다.

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Classification of Pathological Speech Signals Using Wavelet Transform and Neural Network (Wavelet 변환과 신경회로망을 이용한 후두의 양성종양의 식별에 관한 연구)

  • 김대현
    • Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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    • 1998.06e
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    • pp.395-398
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    • 1998
  • 본 논문에서는 웨이브렛 변환에서 구해진 파라미터와 신경회로망을 이용하여 후두의 양성종양과 정상상태를 구분하는 실험을 행하였다. 식별 파라미터로는 웨이브렛변환으로부터 도출된 ECS 파라미터와 jitter, shimmer를 이용하였으며 신경회로망은 한 개의 은닉층을 갖는 다층구조 신경망을 이용하였다. 신경망의 입력으로는 세가지 파라미터의 조합을 두 개 또는 세 개를 입력하여 각각의 경우의 식별율을 조사하였다. 실험결과 75%에서 93%에 이르는 식별율을 얻었다.

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Objectively Quantified Consonance of Complex Sounds (객관적으로 정량화된 복합 신호음의 조화도)

  • Chon, Sang-Bae;Choi, In-Yong;Lee, Min-Gu;Sung, Koeng-Mo
    • The Journal of the Acoustical Society of Korea
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    • v.26 no.7
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    • pp.323-327
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    • 2007
  • In this paper, objectively quantified consonance of complex sound is proposed as a new psychoacoustical parameter. Proposing algorithm quantifies consonance of complex sound after applying psycho acoustical models which are parts of human perception such as masking effect, equal loudness contour, and critical band. To verify proposing algorithm, experiments with 10 car horn signals which have different complex sound were performed. The experiments show cross correlation of 0.95 between objectively quantified consonance by proposing algorithm and subjectively assessed consonance by listening tests. Considering the fact that there are few psychoacoustical parameter except Zwicker parameter, proposing algorithm will help to quantify psychoacoustical effect of complex sounds objectively.

On the Classification of the Pathological Speech (장애음성의 분류방법에 관한 연구)

  • 김대현
    • Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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    • 1998.08a
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    • pp.388-391
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    • 1998
  • jitter, shimmer 및 켑스트럼 방식의 음원분석에 의한 파라미터를 이용하여 장애음성을 진단, 식별하는 방법을 제안한다. 먼저 통계적 처리결과르 바탕으로 식별에 유효한 파라미터들을 선택하고 이들 파라미터들을 이용하여 최종 진단한다. 식별방법으로는 신경회로망을 이용한다. 입력파라미터로는 jitter, shimmer, HNRR을 사용한다. 신경회로망은 1 은닉층을 갖는 3- layer 신경회로망을 사용한다. 실험결과 효과적으로 정상음성과 장애음성의구분이 가능해졌다.

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State-Dependent Feature-Parameter Weighting By the Contribition of the feature parameter to the performance of the Speech Recongition (음성인식에 있어서 특징 파라미터의 기여도에 기반한 상태별 특징 파라미터 가중)

  • 최환진
    • The Journal of the Acoustical Society of Korea
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    • v.17 no.1
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    • pp.39-48
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    • 1998
  • 본 논문에서는 은닉 마르코프 모델에 기반한 음성인식에 있어서 특징 파라미터의 인식 성능에 미치는 영향의 차이를 인식 시스템에 반영하여 인식성능을 향상시키기 위한 방 법을 제안하였다. 특징 파라미터별 가중치를 유도하기 위해서 우선 상태별 특징 파라미터의 인식율에 대한 기여도를 가중치로 변환하고, 이를 특징 파라미터 각각의 상태에서의 출력확 률에 곱하여 상태별 출력확률을 재 추정하게 된다. 실험결과, "가변가중"방법이 "고정가중" 방법에 비해서 단어 인식의 경우 3.3%, 그리고 문장 인식율의 경우 5.3%의 성능향상을 보 임으로써 상태별 특징 파라미터의 가중이 인식 성능 향상에 유효함을 알 수 있었다.

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