• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• spring
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• pp.87-90
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• 2000

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.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.121-124
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• 2001

음성 합성기의 합성음의 자연감을 높이기 위해 자연음에 내재하는 정확한 운율 법칙을 구하여 음성합성 시스템에서 이를 구현해 주어야 한다 무제한 어휘 음성합성 시스템의 문-음성 합성기에서 필요한 운율 법칙은 언어학적 정보를 이용해 구하거나, 자연음에서 추출하고 있다 그러나 추출한 운율 법칙이 자연음에 내재하는 모든 운율 법칙을 반영하지 못했거나, 잘못 구현되는 경우에는 합성음의 자연성이 떨어지게 된다. 이런 점을 고려하여 본 논문에서는 한국어 자연음을 분석하여 추출한 운율 정보를 인공 신경망이 학습하도록 하고 훈련을 마친 인공 신경망에 문장을 입력하고, 출력으로 나오는 운율 정보와 자연음의 운율 정보를 비교한 결과 제안한 인공 신경망이 자연음에 내재하고 있는 운율을 학습할 수 있음을 알 수 있었다. 운율의 3대 요소는 피치 , 지속시간, 크기의 변화이다. 제안한 인공 신경망이 한국어 문장의 음소 열을 입력으로 받아들이고, 각 음소의 지속시간에 따른 피치변화와 크기 변화를 출력으로 내보내면 자연음을 분석해 구한 각 음소의 운율 정보인 목표 패턴과 출력 패턴 의 오차를 최소화하도록 인공 신경망의 가중치를 조절할 수 있도록 설계하였다. 지속시간에 따른 각 음소의 피치와 크기 변화를 학습시키기 위해 피치 및 크기 인공 신경망을 구성하였다. 이들 인공 신경망을 훈련시키기 위해 먼저 음소 균형 문장 군을 구축하여야 하고, 이들 언어 자료를 특정 화자가 일정 환경에서 읽고 이를 녹음하여 , 분석하여 구한운율 정보를 운율 데이터베이스로 구축하였다. 문장 내의 각 음소에 대해 지속 시간과 피치 변화 그리고 크기 변화를 구하고, 곡선 적응 방법을 이용하여 각 변화 곡선에 대한 다항식 계수와 초기 값을 구해 운율 데이터베이스를 구축한다. 이 운율 데이터베이스의 일부는 인공 신경망을 훈련시키는데 이용하고, 나머지로 인공 신경망의 성능을 평가하여 인공 신경망이 운율 법칙을 학습할 수 있었다. 언어 자료의 문장 수를 늘리고 발음 횟수를 늘려 운율 데이터베이스를 확장하면 인공 신경망의 성능을 높일 수 있고, 문장 내의 음소의 수를 감안하여 인공 신경망의 입력 단자의 수는 계산량과 초분절 요인을 감안하여 결정해야 할 것이다

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.53-56
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• 2000

무제한 어휘 음성합성 시스템의 문-음성 합성기는 합성음의 자연감을 높이기 위해 여러 가지 방법을 사용하게되는데 그중 하나가 자연음에 내재하는 운을 법칙을 정확히 구현하는 것이다. 합성에 필요한 운율법칙은 언어학적 정보를 이용해 구현하거나, 자연음을 분석해 구한 운을 정보로부터 운율 법칙을 추출하여 합성에 이용하고 있다. 이와 같이 구한 운을 법칙이 자연음에 존재하는 운율 법칙을 전부 반영하지 못했거나, 잘못 구현되는 경우에는 합성음의 자연성이 떨어지게 된다. 이런 점을 고려하여 우리는 자연음의 운율 정보를 이용해 인공 신경망을 훈련시켜, 문장단위 운율을 발생시킬 수 있는 방식을 제안하였다. 운율의 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 단어 군과 음소균형 문장 군을 화자로 하여금 발성하게 하여, 녹음하고, 분석하여 구한 운을 정보를 데이터베이스로 구축하였다. 문장 내의 각 음소에 대해 지속시간과 피치 변화 그리고 크기 변화를 구하고, 곡선적응 방법을 이용하여 각 변화 곡선에 대한 다항식 계수와 초기치를 구해 운을 데이터베이스를 구축한다. 이 운을 데이터베이스의 일부를 인공 신경망을 훈련시키는데 이용하고, 나머지를 이용해 인공 신경망의 성능을 평가한 결과 운을 데이터베이스를 계속 확장하면 좀더 자연스러운 운율을 발생시킬 수 있음을 관찰하였다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.135-138
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• 2004

음성처리기술은 정보화 시대를 위한 주요 기술의 하나이다. 이 중에서도 음성합성의 연구는 디지털 신호처리 기술과 컴퓨터의 발달로 활발히 진행되고 있다. 그러나 음성 합성기에 의해 발생된 합성음의 음질은 이해도 면에서는 상당한 진전이 있었지만, 자연감 면에서는 만족한 수준에 도달할 수 없었는데, 이러한 합성시스템의 문제점을 해결하는 방법은 다양하게 적용되는 언어정보와 합성음의 자연감을 결정하는 정확한 운율정보가 필요하다. 그러나 구한 운율 정보가 자연음에 존재하는 모든 운율 법칙을 포함할 수 없고, 또한 추출한 운율 법칙이 틀린 것이면 자연감이나 이해도가 떨어지는 합성음이 만들어지고 이것은 음성 합성 시스템의 실용화에 장애로 작용할 것이다. 본 논문은 한국어 음성 합성 시 문제가 되는 자연감을 높이기 위한 한 방법으로 자연음에 내재하는 운율 변화를 효율적으로 학습할 수 있는 인공 신경망을 제안하였다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.46 no.1
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• pp.79-86
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• 2009

This paper proposed an algorithm for extracting spectrum gradient parameter to analyze the characteristics of natural seismic sounds and artificial seismic sounds. The experiment was performed in various area to raise the reliability. The characteristics of natural seismic sounds and artificial seismic sounds were analyzed by extracting gradient indexes of artificial seismic sounds and natural seismic sounds from the data of experiment by using the proposed algorithm. As a result of the experiment and the analysis, gradient indexes of natural seismic sounds were higher than that of artificial seismic sounds because natural seismic sounds had higher attenuation at high-frequency than artificial seismic sounds did and natural seismic sounds were concentrated in low-frequency band.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.40 no.6
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• pp.593-606
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• 2021

The present study investigated the sounds at 13 points in the four districts in Cheongju including commercial district, historic district, urban walking district and university campus in order to realize the soundscape of the city. In order to this, questionnaire survey was conducted to 65 citizens and 5 acoustic experts on sites to find both sound loudness and annoyance of each district. At the same time, information about loud, unpleasant, preferred and representative sound of each district were acquired by selecting three from 35 sounds which consist of natural, artificial and machinery sounds. As a result, it was found that there is a very close correlation between sound loudness and annoyance. Through the analysis of sounds at each district, it was revealed that machinery sounds dominate in commercial area as figure sound, It was also shown that artificial and natural sounds dominate in historic area, artificial sounds in both urban area and university campus respectively. Laboratory listening tests were undertaken to 20 people using recorded sounds and video captured on site. The results denote that machinery and artificial sounds are regarded as most loud, machinery sounds as most unpleasant, natural and artificial sounds as most pleasant which shows similar tendency of on-site evaluation.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.28 no.4
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• pp.356-362
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• 2009

In modern society, most people of the world are densely populated in cities so that the traffic sound has a very significant meaning. people tend to classify traffic sound as a noise pollution while they are likely to categorize most nature sound as positive. In this paper, we applied various forms of FFT filters into white noise belonged in nature sound to find frequency characteristics of white noise which preferred by people and confirm its correlation with nature sound. In addition, we conducted an analysis through the comparison of various traffic and nature sound waveforms and spectra. As a result of analysis, the traffic sound have characteristics which sound energy had concentrated on specific frequency bandwidth and point of time compared to nature sound. And we confirmed the fact that these characteristics had negative elements to which could affect to people. Lastly, by letting the subjects listen directly to both traffic and nature sound through brainwave experiment using electrode, the study measured the energy distribution of alpha waves and beta waves. As a result of experiments, it has been noted that urban sound created a noticeably larger amount of beta waves than nature sound; on the contrary, nature sound generated positive alpha waves. These results could directly confirm the negative effects of traffic sound and the positive effects of nature sound.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• spring
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• pp.337-340
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• 2004

The exactly reproduced prosody of a TTS system is one of the key factors that affect the naturalness of synthesized speech. In general, rules about prosody had been gathered either from linguistic knowledge or by analyzing the prosodic information from natural speech. But these could not be perfect and some of them could be incorrect. So we proposed artificial neural network(ANN)s that can be trained to team the prosody of natural speech and generate it. In learning phase, let ANNs learn the pitch and energy contour of center phoneme by applying a string of phonemes in a sentence to ANNs and comparing the output pattern with target pattern and making adjustment in weighting values to get the least mean square error between them. In test phase, the estimation rates were computed. We saw that ANNs could generate the prosody of a sentence.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1992.06a
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• pp.54-57
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• 1992

음성합성에 있어서 음의 자연성을 합성시키는 문제는 크게 두가지로 나누어진다. 첫째는 합성음을 원음에 가깝게 구현하려는 합성방법 자체의 문제로, 언어 합성이 가지고 있는 일반적인 문제이다. 또 다른 문제는 운율에 관한 것으로 낱말 또는 문장 내에서의 운율에 따라 합성음의 자연성이 좌우된다. 이러한 운율에 따라 합성음의 자연성이 좌우된다. 이러한 운율의 조절에는 지속시간, 피치, 그리고 음의 세기 등이 이용된다. 켑스트럼을 이용하여 분석합성을 하는 경우, pole-zero 모델로 스펙트럼 포락을 근사하므로 원음에 충실하고, 필터계수와 구동정보를 분리하여 분석, 합성하므로 인위적인 운율의 조절이 용이하여 음성합성이 가지는 위의 두가지 문제를 해결하는데 적합하다고 판단된다. 본 연구에서는 켑스트럼을 이용하여 분석합성 시스템을 구성하였다. 음성 합성 과정에서, 운율 조절 파라미터중의 하나인 피치 주기의 변경에 따라 스펙트럼 포락의 왜곡에 대해 살펴보고, 왜곡을 최소화하는 방안을 제안한다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06e
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• pp.419-423
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• 1998

법칙합성 시스템은 합성단위 합성기, 합성방식 등에 따라 여러 가지 다양한 음성합성시스템이 있으나 순수한 법칙합성 시스템이 아니고 기본 합성단위를 연결하여 합성음을 발생시키는 연결합성 시스템은 연결단위사이 그리고 문장단위에서의 매끄러운 합성계수의 변화를 구현하지 못해 자연감이 떨어지는 실정이다. 자연감을 높이기 위해 보다 자연음에 가까운 운율을 발생시키기 위해 먼저 운율에 영향을 주는 요소들을 고려하여 신경망 입력 패턴을 구성한다. 분절요인에 의한 영향을 고려해주기 위해 전후 3음소를 동시에 입력시키고 문장내에서의 구문론적인 영향을 고려해주기 위해 해당 음소의 문장내에서의 위치, 운율구에 관한 정보등을 신경망의 입력 패턴으로 구성하였다. 신경망을 훈련시키기 위한 언어자료로는 고립단어군과 음소균형 문장군 그리고 삽입음절연결어 등으로 구성한다. 특정화자로 하여금 신경망을 훈련시켜 자연음의 운율과 유사한 합성운을 발생시켰다.