문-음성 합성기의 자연감을 높이기 위해 주로 자연음에 존재하는 운률 법칙을 정확히 구현해 주어야 한다. 일반적으로 언어학적 정보를 이용하거나 자연음으로부터 추출한 운률 정보를 추출한 운률 법칙을 합성에 이용하고 있다. 이와 같이 구한 운률 법칙이 자연음에 존재하는 모든 운률 법칙을 포함할 수 있으면, 자연스러운 합성음을 들을 수 있겠으나, 실질적으로는 모든 법칙을 구현한다는 것은 어려운 실정이고, 자연음으로부터 추출한 운률 법칙이 잘못 구현되는 경우 합성음의 자연성이 떨어지는 것을 피할 수 없을 것이다. 이런 점을 고려하여 우리는 자연음에 내재하는 운율 법칙을 훈련을 통해 학습할 수 있는 인공 신경망을 제안하였다 운률의 세 가지 요소는 피치, 지속시간, 크기 변화가 있는데, 인공 신경망은 문장이 입력되면, 각 해당 음소의 지속시간에 따른 피치 변화와 크기 변화를 학습할 수 있도록 설계하였다. 신경망을 훈련시키기 위해 고립 단어군과 음소균형 문장군을 화자로 하여금 발성하게 하여, 녹음하고, 분석하여 운률 데이터베이스를 구축하였다. 자연음의 각 음소에 대해 지속시간과 피치변화 그리고 크기 변화를 구하여 곡선 적응 방법을 이용하여 각 변화 곡선에 대한 계수를 구해 데이터베이스를 구축한다. 이렇게 구축한 데이터베이스를 이용해 인공 신경망을 훈련시켜 평가한 결과 훈련용 데이터를 계속 확장하면 좀 더 자연스러운 운률을 발생시킬 수 있음을 관찰하였다.
천해에서 적용 가능한 고주파 단상태 잔향음 모델 (HYREV: HanYang Univ. REVerberation model)을 개발하였다. 천해의 잔향음은 해수면, 해저면의 산란특성에 의해 영향을 크게 받기 때문에 경계면 산란의 정확한 산출이 가능한 잔향음 모델 개발이 필요하다. 본 모델에서는 고유음선 (eigenray) 계산을 통하여 음원과 산란체까지의 도달시간과 전달손실을 계산하였으며 경계면 산란 예측은 복합 거칠기 (composite roughness) 모델을 이용하였다. 모델의 검증을 위하여 GSM (generic sonar model) 잔향음 모의 신호 및 실측 잔향음 신호와 비교하였으며 비교 결과 GSM보다 HYREV 모델이 천해 잔향음 예측에 적합함을 확인할 수 있었다.
기존의 유표성 이론에 따르면, 마찰음이 파열음보다 유표적이므로 발음하기 어렵다는 것은 잘 알려진 사실이다. 따라서 본 연구에서는 한국 EFL 학습자들이 발음하기 어려운 마찰음 [f, v]를 어떻게 인지하는지 살펴보기 위해서 영어 순자음 [p, b, f, v]를 판별하는 실험을 기획하였다. 40명의 한국 학생들이 영어 순자음이 들어간 임시어를 인지하는 테스트를 실행한 결과, 순자음의 운율적 위치가 인지 정확도를 결정짓는데 영향을 미침을 발견하였고 특히 유표성 이론의 예상과 달리 무성 마찰음[f]의 정확도가 비강세 모음사이의 위치를 제외한 모든 위치에서 높게 나왔다. 영어 순자음의 평균인지 정확도는 강세 모음사이와 어두 초성에서 높은 반면에 어말 종성과 비강세 모음사이에서는 낮았다.
인정바닥구조는 신청에서부터 인정서 발급까지 기본적으로 2개월 이상이 소요되며, 신청 제품이 많을수록 그 기간은 길어지게 된다. 본 논문은 이와 같은 완충재의 성능을 확인하기 위해 소요되는 기간과 비용을 획기적으로 단축할 수 있는 간편한 방법을 제시하기 위한 것이다. 완충재 설치 이후 습식으로 시공되는 경량기포콘크리트와 모르터를 사전에 일정 크기로 제작(축소모형 시험판)한 후 골조가 완성된 현장에서 바닥충격음을 측정하는 방법이다. 완충재 2개 제품에 대하여 축소모형 시험판을 이용하여 측정한 결과와 전체 세대를 시공한 후 측정한 결과를 비교한 결과 경량충격음은 축소모형 시험판이 훨씬 낮은 결과를 나타냈지만 중량충격음은 비슷한 결과를 나타냈다. 이로써 축소모형 시험판을 이용하여 바닥충격음을 측정하는 것은 경량충격음을 저감하기 위한 재료 선정 및 제품 시스템 구성 등에 활용될 수 있을 것이며, 현장에서 중량충격음 차단성능을 신속하게 검증할 수 있는 방법으로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
적절한 촉각자극과 결합된 효과음은 실감성을 향상시킨다고 알려져 있다. 예를 들어, 영화나 게임의 총소리 효과음에 진동자극이 결합되면 훨씬 몰입감이 증진된다. 영화의 경우, 미디어 파일 내에 진동효과 관련한 정보를 부가하는 연구가 진행되기도 하였으나 대중화되지는 못했다. 게임의 경우, 진동을 유발시키도록 프로그래밍하는 방식을 사용하기도 한다. 하지만 진동을 고려하여 개발하는 게임은 전체 10% 미만일 정도로 일반화되어 있지 않다. 따라서 효과음향을 실시간으로 감지하여 진동을 발생시키는 시스템이 바람직하다. 본 논문에서는 이러한 시스템에서 특정 효과음을 실시간으로 감지하는 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘에서는 감지하고자 하는 효과음의 주파수 분포를 미리 분석해서 저장해 놓는다. 입력되는 효과음에 대해 실시간으로 주파수를 분석하여 저장된 값과의 차이를 비교하여 특정 효과음을 감지하게 된다. 실시간 주파수 분포에는 sliding fast Fourier transform (SFFT)를 사용한다. 이는 특정 효과음의 시작순간을 명확히 알 수 없기 때문이다. 제안 알고리즘을 First Person Shooting (FPS) 게임에 적용하여 성능분석을 하였다. 소음이 없을 경우, 감지율은 $80{\sim}90%$였으나, 소음 정도가 커질수록 감지율이 선형적으로 반비례하였다. 또한 감지에 걸리는 시간은 효과음 발생순간부터 0.45초 이내였다.
본 논문은 커널 스펙트럼 모델 backfitting 기반의 로그 스펙트럼 진폭 추정부를 적용한 배경음과 보컬음 분리를 제안한다. 기존의 커널 스펙트럼 모델 기반의 배경음과 보컬음 분리는 추출하고자하는 객체의 모델을 기반으로 위너형태의 평균 제곱의 오차의 이득값을 학습함으로써 배경음과 보컬음을 분리하는 기술이다. 본 논문은 기존의 커널 스펙트럴 모델 기반의 배경음과 보컬음 분리 방식에서 위너형태의 이득값 대신 로그 스펙트럼 진폭 추정을 적용하여 기존 방식 보다 명료한 배경음과 보컬음을 추출한다. 실험결과는 본 논문에서 제안한 방식이 기존의 방식들보다 더 우수하다는 것을 보인다.
본 논문에서는 한국어에 있어서 세 가지 유형의 파열음과 일본어에 있어서 두 가지 유형의 파열음과 일본어에 있어서 두 가지 유형의 파열음이 보여주는 시간적 특성을 어두 위치 및 모음간 위치로 나누어 비교해 보았다- 한국어에 있어서 세 가지 유형의 파열음은 어두 위치에서 모두 무성음으로 실현되므로 성의 대립으로는 이들을 유형화 할 수 없고, 그보다는 조음의 힘과 기식의 유무에 따라 연음, 무기 경음, 유기 경음으로 분류하는 것이 타당하다. 이에 비해 일본어 파열음은 유성음인 연음과 무성음인 경음의 두가지 유형으로 대립된다. 유성음과 무성음, 그리고 유기음과 무기음의 구분에는 파열음의 개방에서부터 성대 진동까지의 시간인 성 시작 시간(VOT)과 기식의 길이가 변수가 된다. 경음과 연음의 구분에는 선행 모음의 길이, 폐쇄 지속 시간, Vl/(Vl+CL)의 비율이 유용한 정보가 된다. 양국어 어두 파열음의 VOT를 비교해 볼 때, 일본어 유성음은 음수의 VOT를 가지며, 한국어 무기 경음에서는 VOT가 10msec정도로 짧게 나타나고, 그 다음으로 한국어 연음. 일본어 무성음, 한국어 유기 경음의 순서로 길어진다. $\frac{선행 모음의 길이}{(선행 모음의 길이+폐쇄 지속 시간)}$의 비율은 언어의 특성도 반영해 주는데, 한국어의 경우 연음: 무기 경음: 유기 경음의 비는 0.63: 0.30:0.35, 일본어의 경우 유성음:무성음의 비는 0.69: 0.45로 나타났다. 청취 실험을 통해 한국인의 자음 인식 경향을 살펴본 결과, 성대 진동의 유무를 변별적으로 사용하지 않는 한국인 화자는 일본어 유성음은 연음으로, 무성음은 경음으로 인식하는 경향이 있는 것으로 나타났다.
본 논문은 음성 다이어링 시스템을 구현하기 위한 한국어 단독 숫자음 및 연속 숫 자음 인식에 관한 것이다. 단독 숫자음의 인식은 미지의 입력 음성을 재귀 신경망을 이용하 여 모델링된 각 모델에 인가하고, 신경 회로망의 출력 노드의 상태열을 검사하여 적절한 상 태 전이를 하며 최고의 확률값을 출력하는 모델을 인식된 결과로 출력한다. 연속 숫자음의 인식은 미지의 연속 숫자음을 재귀 신경 회로망을 이용한 연속 숫자음 모델에 입력하고, 신 경 회로망의 출력에 대하여 적절한 상태 전이에 대한 검사와 레벨 빌딩(Level Building)을 수행하여 최소의 오차를 가지는 모델열을 인식된 결과로 출력한다. 재귀 신경 회로망을 이 용하여 음절 모델을 만드는 과정에서 재귀 노드는 예상치가 주어지지 않으므로 신경 회로망 의 학습에서 제외되어 현저한 학습 속도의 저하를 가져온다. 따라서 본 논문에서는 재귀 신 경 회로망의 학습 속도를 향상시키기 위한 2가지 방법을 제안 한다. 첫 번째는 재귀 신경 회로망의 재귀 노드의 예상치를 실험적으로 주어줌으로써 학습 속도의 향상을 도모하였다. 두 번째는 음절 모델의 출력노드의 개수와 음절 모델의 세그먼트 경계를 알고리듬을 이용하 여 자동적으로 조절하였다. 실험결과, 단독어의 경우 음절 '에'에 포함하는 한국어 11개의 숫 자음에 대하여 화자 종속의 경우 97.3%, 화자 독립의 경우 80.5%의 인식률을 얻었으며, 연 속 숫자음의 경우는 21종류의 연속 숫자음에 대하여 화자 종속에서 88.2%, 화자 독립의 경 우 81.3%의 인식률을 얻을 수 있었다.
단일 센서 기반 반향음 제어 시스템은 하나의 센서 신호로부터 입사음과 반향음을 분리하여 추정하고, 입사신호로부터 반대위상의 신호를 발생시킴으로써 반향음을 감소시킨다. 본 논문에서는 단일 센서 기반 반향음 제어 시스템을 위한 최적 필터 설계 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 측정된 반향음 경로와 제어 경로의 임펄스 응답을 사용하여 최적 제어 필터 설계가 가능함을 보였다. 제안된 최적 필터를 기반으로 하는 반향음 제어 알고리즘은 기존의 적응 필터 기반 알고리즘에 비해 더 우수한 제어 성능을 얻을 수 있으며, 초기 수렴시간 없이 반향음을 효과적으로 제어한다. 1차원 음향 덕트 환경에서 얻어진 신호를 사용하여 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였으며, 시뮬레이션 결과로부터 제안한 최적 필터가 잡음 환경에서도 강건한 성능을 보임을 확인하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제22권2호
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pp.179-188
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2011
연관성 규칙은 방대한 데이터베이스에서 항목간의 관계를 명확히 수치화 함으로써 그들간의 관련성을 표시해주는 기법으로 데이터 마이닝 기법들 중에서 가장 많이 활용되고 있다. 어느 항목이 발생하면 다른 항목도 발생한다는 규칙을 발견하기 위한 기법이 연관성 규칙이라면 음의 연관성 규칙 마이닝은 어느 항목이 발생하면 다른 항목도 발생하지 않는다는 규칙을 찾아내는 기법이다. 기존의 연관성 규칙에 음의 연관성 규칙을 추가하게 되면 어떤 제품을 판매하기 위해서는 그 제품만 마케팅 하는 것 뿐 만 아니라 더 나아가 그 제품이 아닌 어느 제품을 마케팅 하는 것이 필요한지를 판단할 수 있다. 본 논문에서는 음의 연관성 규칙의 단점을 보완할 수 있는 음의 순수 연관성 규칙의 측도들을 제시하고 흥미도 측도가 가져야 할 조건들을 조사하였으며, 예제 데이터를 활용하여 음의 순수 연관성 규칙의 유용성에 대해 살펴보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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