• 제목/요약/키워드: 장애음성

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

  • 조철우
    • 한국음향학회:학술대회논문집
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    • 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제17권 1호
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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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장애음성 신호처리 (Signal Processing of Disordered Speech)

  • 조철우
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
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    • 대한전자공학회 1999년도 추계종합학술대회 논문집
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    • pp.647-650
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    • 1999
  • 본 논문에서는 음성신호처리 기법을 이용하여 장애음성을 진단, 개선하는 데 필요한 다양한 신호처리방법에 대하여 다루고자 한다. 음성장애중 성대장애를 중심으로 신호에 나타나는 현상과 이를 이용한 신호처리 방법들을 소개하며 응용사례로 음성을 이용한 성대질환의 진단에 관한 내용을 소개한다.

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변성발성장애 환자에 대한 음성치료의 효과

  • 표화영
    • 대한음성언어의학회:학술대회논문집
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    • 대한음성언어의학회 1998년도 제10회 학술대회 심포지움
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    • pp.197-197
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    • 1998
  • 변성발성장애는 변성기의 시기를 지났음에도 불구하고 적절한 음도저하를 습득하지 못함으로써 야기되는 음성장애의 한 가지로, 이런 환자들에 대해서는 제3형 갑상연골성형술을 통한 수술적 처치나 음성치료로 그 문제를 해결할 수 있다. 본 논문에서는 이중 음성치료적인 측면에 초점을 맞추어, 음성치료에 의한 변성발성장애 치료의 효율성에 대해 고찰해 보고자 한다. (중략)

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기능성 음성장애의 병태생리 (Pathophysiology of Functional Dysphonia)

  • 진성민
    • 대한후두음성언어의학회지
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    • 제25권2호
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    • pp.75-78
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    • 2014
  • 기능성 음성장애는 후두에 구조적 혹은 신경학적 병변이 없이 음성발성에 장애가 있는 질환으로, 의학적인 부분만으로 설명하기가 어려운 장애 요소들을 내포하고 있기 때문에 진단에 많은 혼란이 있을 수 있는 논쟁의 여지가 많은 음성질환이다. 기능성 음성장애의 중요한 부분 중의 하나인 muscle tension dysphonia는 후두 근육과 후두 주변 근육의 지나친 긴장에 의해서 발생하는 음성장애로, 비록 후두 내/외근의 운동이 제대로 조절되지 않는 것이 muscle tension dysphonia의 가장 첫 번째 원인이라고 알려져 있고, 특정의 개인적인 인성의 특징(personality traits)들도 발생에 있어서 상당히 중요한 부분을 차지 하는 것으로 연구되고 있지만, 이들 근육이 도대체 어떻게 문제가 되는 지에 대해서는 사실 아직까지 완전하게 설명하기에는 곤란한 점이 많다. 또한 최근 들어서는 muscle tension dysphonia를 하나의 질환으로 보기보다는 기능성 음성장애의 문제점들을 설명하는 진단적 지표(diagnostic label)로 보는 경향이 많으며, 기능성 음성장애와 기질적 음성장애(organic voice disorder)를 아우르는 위치에 있는 것으로 해석하는 경향도 있다. 따라서 기능성 음성장애에 대한 분류나 발생기전에 대한 의견들은 아직까지 논란이 되는 부분들이 많은 상태이고, 기능성 음성장애를 더 잘 이해하고 이 질환을 성공적으로 치료해 나갈 수 있는 중요한 요인들을 찾아낼 수 있도록 더 많은 연구들이 이루어 져야 할 것으로 생각된다.

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우리나라 교사의 음성 특성과 음성장애 위험 요인에 관한 체계적 문헌고찰 (A Systematic Review on Voice Characteristics and Risk Factors of Voice Disorder of Korea Teachers)

  • 차슬기;변해원
    • 한국융합학회논문지
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    • 제9권8호
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    • pp.149-154
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    • 2018
  • 직업적 음성 사용자들의 범위가 확대됨에 따라 음성에 대한 관심이 증가하고 있다. 특히 교사는 음성장애 위험이 높은 직업군에 포함되기 때문에 음성문제 발생과 음성장애 발병 요인에 대한 규명이 필요하다. 본 연구는 교사의 음성 특성과 음성장애 위험 요인에 대한 체계적 연구 분석을 통해 교사의 음성장애 위험 요인을 확인하고 이를 위한 기초자료를 제공하였다. 2000년부터 2018년까지 '직업', '교사', '직업적 음성 사용자', '음성', '음성장애', '위험' 키워드를 조합하여 414편의 연구가 검색되었으며 그 중 8편의 연구를 최종 분석 대상으로 선정하였다. 질적 평가는 Qualsyst: checklist for assessing the quantitative studies 항목을 수정하여 비뚤림 평가를 실시하였다. 연구 결과 교사는 음성 사용에 있어 음성의 오남용이 자주 발생하였으며 이는 환경에 영향을 받는 것으로 확인되었다. 이러한 결과를 통해 교사의 음성 오남용 환경 개선과 주기적인 음성 교육이 필요함을 제안한다.

비인강폐쇄부전(VPI) 환자 음성언어의 실험적 연구

  • 김현기;신효근
    • 대한음성언어의학회:학술대회논문집
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    • 대한음성언어의학회 2003년도 제19회 학술대회
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    • pp.193-194
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    • 2003
  • 목젖은 신체의 아주 조그만 부분에 불과하나 음성 언어적인 측면에서는 아주 중요한 기능을 담당하고 있다. 임상적으로 목젖의 기능이 저하되어 언어에 장애가 나타날 비인강폐쇄부전이라 말하며 일반적으로 구개열 환자들에게서 발견되나 마비성조음장애 및 뇌 손상에 의한 언어 장애 등에서도 발견되어 언어 생활 속에서 언어 장애의 벽으로 나타난다. (중략)

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기계학습 기반의 장애 음성 검출 시스템 (Machine Learning based Speech Disorder Detection System)

  • 정준영;김기백
    • 방송공학회논문지
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    • 제22권2호
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    • pp.253-256
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    • 2017
  • 본 논문에서는 기계학습 기반의 분류 방법을 이용하여 장애 음성을 검출하고자 한다. 음성 장애 중 마비말 장애는 뇌성마비, 파킨슨 질환, 뇌졸중 등 주로 뇌질환에 의해 발생하는 것으로 알려져 있다. 이러한 장애 음성을 검출함으로써 뇌졸중 등의 급성 뇌질환 발생에 대한 조기 처치가 가능하다. 장애 음성 검출은 입력 음성에 대한 특징벡터 추출과 기계학습을 이용한 분류과정을 통해 이루어질 수 있다. 실험을 위해서 장애 음성 DB인 TORGO 데이터를 사용하였으며, 10가지 기계학습 알고리즘과 다양한 특징벡터 스케일링 방법에 대해 장애 음성 검출 성능을 평가하였다.

연축성발성장애의 음성학적 양상

  • 최홍식;이주환;김인섭;고윤우;오종석;이광현;최성희
    • 대한음성언어의학회:학술대회논문집
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    • 대한음성언어의학회 1999년도 제12회 학술대회
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    • pp.179-179
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    • 1999
  • 배경 : 연축성발성장애는 특징적인 음성의 단절과 함께 짜는 듯한 특징적인 목소리를 보이는 질환으로 발생시기가 다양하지만 대개 중년의 여성과 남성에게 호발하는 만성질환이나 아직까지 그 원인과 병태생리는 규명되어 있지 않으며 이의 음성언어분석 검사에 관한 보고는 드물다. 목적 : 본 연구는 세브란스 병원 이비인후과에서 연축성발성장애로 진단받은 환자를 대상으로 음성 연어분석 검사를 시행한 후 이를 정상인군과 비교 분석하여 연축성 발성장애의 병태생리를 규명하고자 하였다. (중략)

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

  • 김대현
    • 한국음향학회:학술대회논문집
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    • 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.

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