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.
논문은 지식기반의 음성인식 시스템에서 비음 위치를 검출하기 위한 음향음성학적 파라미터를 제시하였다. 음향음성학적 파라미터는 앞선 연구자들의 연구내용을 토대로 비강을 통해 음성이 발성될 때 나타나는 특징을 기반으로 하여 선별하였다. 선별된 파라미터들은 대역별 에너지 비율, 대역별 에너지의 차이, 포먼트 그리고 포먼트의 차이로써, 비음 위치에 따라 변화하는 조음기관의 영향을 잘 나타내 주었다. 이러한 음향음성학 파라미터를 이용하여 비음을 순비음(/m/), 치경비음(/n/), 그리고 연구개비음(/ng/)으로 나누는 실험을 진행하였고, TIMIT 데이터베이스로 실험하였을 때 57.5%의 검출률을 얻을 수 있었다.
음향방출기법은 대형 구조물의 구조건전성감시(SHM)를 위한 매우 효율적인 방법이지만, 롤러코스터 지지구조물처럼 승용물의 운행으로 인한 매우 큰 잡음이 일상적으로 존재하는 경우에는 균열 진전 신호만을 분류하여 실시간 감시를 수행하기가 쉽지 않다. 이와 같은 문제의 해결을 위해 본 연구에서는 실시간으로 음원의 분류가 가능한 파형 파라미터 필터링 기법을 제안하였다. 파형 파라미터 필터링 기법은 음향방출 신호의 파형 파라미터를 이용하여 음향방출 히트를 사전에 필터링함으로써 실시간으로 감시하고자 하는 대상 음원만을 분류해내는데 매우 유리한 점이 있다. 다양한 음원에 대해 음향방출 파형 파라미터를 측정 및 분석하여 제안한 기법의 타당성을 살펴보았다. 또한 파형 파라미터 필터가 내장된 음향 방출 시스템을 구축하고 이를 실제 롤러코스터 지지구조물에 적용하여 실시간 균열진전 감시를 위한 가능성을 타진하였다.
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.
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.
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.
본 논문에서는 객관적으로 정량화된 복합 신호음의 조화도를 새로운 심리 음향 파라미터로 제안하였다. 사람이 복합신호음을 인지하는 과정에서 발생하는 masking 효과, 등청감 곡선, criticalband 등의 심리음향학적인 모델들을 적용시킨 후, 그 소리가 어느정도의 조화도를 갖는지를 정량화시키는 모델을 제안하였고, 이를 검증하기 위하여 복합음으로 구성된 자동차 Horn 신호로 실험을 수행하였다. 실험 결과, 제안한 알고리즘에 의하여 정량화된 객관적인 조화도와 청취 평가를 통한 주관적인 조화도가 0.95의 cross correlation을 보였다. 현재 객관적인 심리음향학적인 파라미터로는 Zwicker 파라미터 외에는 거의 전무한 상태여서 제안하는 알고리즘을 통하여 소리의 심리음향학적인 효과를 보다 객관적으로 파악하는 데에 도움이 될 것으로 보인다.
한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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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.
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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[게시일 2004년 10월 1일]
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