Jo Cheol-Woo;Lee Woo-Sun;Lee Cyu-Ho;Kim Jong-Ahn;Lim Gwang-Il;Lee Tae-Won
The Journal of the Acoustical Society of Korea
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v.8
no.5
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pp.78-85
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1989
This paper describes a statistical methods and perception test for extracting the parameters to be used for the synthesis-by-rule of Korean plosives. Formant synthesizer is chosen for the synthesis of the phonemes. Speech materials for the analysis consists of 72 CV monosyllables from the single male speaker. The analysis is done mainly focused on the variation of parameters in time and frequency domain, then perception tests are executed to estimate the effects of variations of the formant transitions.
This paper suggests a segmentation method of speech signal into phonemic units. The suggested segmentation system is speaker-independent and performed without anyprior information of speech signal. In segmentation process, we first divide input speech signal into purevoiced region and not pure voiced speech regions. After then we apply the second algorithm which segments each region into the detailed phonemic units by using the voiced detection parameters, i.e., the time variation of 0th LPC cepstrum coefficient parameter and the ZCR parameter. Types of speech, used to prove the availability of segmentation algorithm suggested in this paper, are the vocabulary composed of isolated words and continuous words. According to the experiments, the successful segmentation rate for 507 phonemic units involved in the total vocabulary is 91.7%.
This paper Presents the geoacoustic inversion with Parallel Multi-Population Genetic Algorithm (PMPGA). This method is the modified form of simple genetic algorithm (SGA), which is devised for complementing the defects of simple genetic algorithm. The light bulb source and vertical line array (VLA) receiver are used for geoacoustic inversion. The results of this study show the geoacoustic Parameters can be estimated by PMPGA and the proposed algorithm is 1.7 times as fast as serial one on an average.
There have been many researches that uses neural network models for automatic speech recognition, but the main trend was finding the neural network models and learning rules appropriate to automatic speech recognition. However, the choice of the input speech parameter for the neural network as well as neural network model itself is a very important factor for the improvement of performance of the automatic speech recognition system using neural network. In this paper we select 6 speech parameters from surveys of the speech recognition papers which uses neural networks, and analyze the performance for the same data and the same neural network model. We use 8 sets of 9 Korean plosives and 18 sets of 8 Korean vowels. We use recurrent neural network and compare the performance of the 6 speech parameters while the number of nodes is constant. The delta cepstrum of linear predictive coefficients showed best result and the recognition rates are 95.1% for the vowels and 100.0% for plosives.
Na DuckSu;Park YoungHo;Jeong Chan Jung;Bae MyungJin
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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spring
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pp.61-64
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1999
기존의 CELP 보코더에서, 무성음에 대한 별도의 처리 없이 유성음과 동일하게 처리하였다. 유성음과 무성음은 발성모델측면에서 임펄스열과 랜덤 잡음으로 각각 다름에 도 불구하고 동일하게 처리함으로써 합성음에서 음질의 저하 및 계산량과 전송률 측면에서 손실을 가져왔다. 또, U/V(Unvoiced /voiced) 분류기를 사용하는 경우에는 U/V 분류기의 성능에 따라 합성음의 음질저하의 정도의 차이가 심하다. 본 논문에서는 에러율과 전처리 계산량을 쳐소로 할 수 있는 U/V 분류기를 사용하여 CELP 보코더에서 전송률을 감소시키는 방법을 제안한다. CELP 보코더에서는 스펙트럼 정보를 LPC 파라미터로 추출한 후 다시 전송형 파라미터인 LSP(Line Spectrum Frequency)로 변환한다 새로운 린/V 분류기는 이 LSP 파라미터를 이용한다. LSP 파라미터의 주파수영역 분포도와 간격정보를 이용하여 U/V를 결정하게 된다 제안한 방법을 5.3kbps ACELP에 적용하여 성능 평가를 실시하였다 실험결과 음질의 저하 없이 $5.6\%$ (280bps)의 전송률을 감소할 수 있었다.
인식어휘수가 1160단어이며 자동 전화번호 안내에 사용될 수 있는 한국어 대용량 음성 인식 시 스템에 관하여 소개하였다. 이 시스템은 네 개의 부시스템으로 구성되어 있다. 첫 번째는 HMM 방식으 로 입력음성중의 단어를 인식하는 처리부에서 인식할 어휘를 제한하므로써 인식시간을 감축시켜 주는 인식 시간 감축부이다. 이 부시스템은 언어학적 정보뿐만 아니라 음향학적 정보도 이용한다. 마지막은 음성인식 시스템의 파라미터를 새로운 화자의 음성에 신속하게 적응시켜 주는 화자적응부이다. 마지막 부시스템은 VQ 적응방식과 스펙트럼 mapping 방식에 근거한 HMM 파라미터 적응방식을 이용한다. 또 한, 본 논문에서는 대용량 음성인식 시스템의 성능을 향상시키기 위한 최근의 연구결과들에 관하여 살 펴보았다. 이 연구들은 화자 독립 음성인식을 위한 음향학적 처리부와 인식 시간 감축부의 성능향상에 초점이 맞추어져 있다. 마지막으로 화자적응을 위한 새로운 연구결과라도 기술하였다.
If the software is developed to analyze the speech disorder, the application of various converged areas will be very high. This paper implements the user-friendly program based on CART(Classification and regression trees) analysis to distinguish between normal and pathological voices utilizing combination of the acoustical and HOS(Higher-order statistics) parameters. It means convergence between medical information and signal processing. Then the acoustical parameters are Jitter(%) and Shimmer(%). The proposed HOS parameters are means and variances of skewness(MOS and VOS) and kurtosis(MOK and VOK). Database consist of 53 normal and 173 pathological voices distributed by Kay Elemetrics. When the acoustical and proposed parameters together are used to generate the decision tree, the average accuracy is 83.11%. Finally, we developed a program with more user-friendly interface and frameworks.
본 논문에서는 무제한 음성 생성을 위한 단위음성으로서의 다이폰을 2음절 자연음성으로부터 자동 추출하는 알고리즘을 제안한다. 입력음성을 개량 켑스트럼 파라미터로 분석하여 이로부터 다이폰 추출 파라미터들을 도출한다. 제안된 파라미터로는 에너지 레벨을 나타내는 0차 켑스트럼의 동적변화량, 스펙트럼의 시간 변화량 영교차율, 캡스트럼의 유클리디안 거리이다. 스펙트럼 포락의 변화가 완만한 모음 연쇄등의 음소 경계를 보다 효율적으로 검출하기 위해 스펙트럼의 시간 변화를 미세부분과 개형부분으로 나누어 각각을 파라미터로 사용한다. VV(모음연쇄), VCV(C: 반모음, 자음), VCCV형들로 이루어진 2음절 단어들에 대해 실험한 결과, 모음연쇄 등이 포함되어 있음에도 약 85% 정확도의 음소경계검출을 얻었다. 본 논문에 의한 다이폰을 이용한 합성음의 청취실험 결과 명료도가 높음을 확인하였다.
Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.29
no.4
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pp.344-350
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2009
The goal of this study is to introduce the theoretical background of acoustic nonlinearity in surface wave and to verify its characteristics by experiments. It has been known by theory that the nonlinear parameter of surface wave is proportional to the ratio of $2^{nd}$ harmonic amplitude and the power of primary component in the propagated surface wave, as like as in bulk waves. In this paper, in order to verify this characteristics we constructed a measurement system using contact angle beam transducers and measured the nonlinear parameter of surface wave in an Aluminum 6061 alloy block specimen while changing the distance of wave propagation and the input amplitude. We also considered the effect of frequency-dependent attenuation to the measurement of nonlinear parameter. Results showed good agreement with the theoretical expectation that the nonlinear parameter should be independent on the input amplitude and linearly dependent on the input amplitude and the $2^{nd}$ harmonic amplitude is linearly dependant on the propagation distance.
We propose the computation reduction method of real root method that is mainly used in the CELP (Code Excited Linear Prediction) vocoder. The real root method is that if polynomial equations have the real roots, we are able to find those and transform them into LSP. However, this method takes much time to compute, because the root searching is processed sequentially in frequency region. In this paper, to reduce the computation time of real root, we compare the real root method with two methods. In first method, we use the mal scale of searching frequency region that is linear below 1 kHz and logarithmic above. In second method, The searching frequency region and searching interval are ordered by each coefficient's distribution. In order to compare real root method with proposed methods, we measured the following two. First, we compared the position of transformed LSP (Line Spectrum Pairs) parameters in the proposed methods with these of real root method. Second, we measured how long computation time is reduced. The experimental results of both methods that the searching time was reduced by about 47% in average without the change of LSP parameters.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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