• 대한후두음성언어의학회지
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• 제8권2호
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• pp.161-165
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• 1997

Background : The rhinomanometry and acoustic rhinometry can assess e nasal passage dynamically and statically Recently, analytic methods such as nasometer and sound spectrogram are gaining wide attention to evaluate the nasality objectively. Objectives : firstly to determine if ere was a relationship between the new methods and nasal airway resistance, and secondly to establish if the measurement of nasalance and sound spectrum could be used as an alternative to rhinomanometry and acoustic rhinometry. Materials and Methods : Thirty two patients who underwent either septoplasty and turbinectomy for nasal obstruction were studied. And their ages ranged form 15 to 45 years, with an average of 26.1 years. The rhinomanometry, nasometer, sound spectrogram were performed at preoperative and postoperative 4 weeks day. Results : After operation, subjective symptoms and rhinomanometric results were significantly improved but nasalance and slope of nana, mama and mamma passage had not meningful change. The significnat changes were noted in nasalance and first nasal formant frequency of nasal consonant of velum(angang). Conclusion : Nasometer and sound spectrogram had a limitation for the measure of nasal patency.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권9호
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• pp.5763-5768
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• 2014

하나의 합성기에서 감정이 표현되지 않는 기본 음성과 여러 감정 음성을 함께 합성하는 경우 음색을 유지하는 것이 중요해 진다. 감정이 과도하게 표현된 녹음 음성을 사용하여 합성기를 구현하는 경우 음색이 유지되지 못해 각 합성음이 서로 다른 화자의 음성처럼 들릴 수 있다. 본 논문에서는 감정 레벨을 조절하는 HMM 기반 음성 합성기를 구현하기 위해 구축한 음성데이터의 음색 변화를 분석하였다. 음성 합성기를 구현하기 위해서는 음성을 녹음하여 데이터베이스를 구축하게 되는데, 감정 음성 합성기를 구현하기 위해서는 특히 녹음 과정이 매우 중요하다. 감정을 정의하고 레벨을 유지하는 것은 매우 어렵기 때문에 모니터링이 잘 이루어져야 한다. 음성 데이터베이스는 일반 음성과 기쁨(Happiness), 슬픔(Sadness), 화남(Anger)의 감정 음성으로 구성하였고, 각 감정은 High/Low의 2가지 레벨로 구별하여 녹음하였다. 기본음성과 감정 음성의 음색 유사도 측정을 위해 대표 모음들의 각각의 스펙트럼을 누적하여 평균 스펙트럼을 구하고, 평균 스펙트럼에서 F1(제 1포만트)을 측정하였다. 감정 음성과 일반 음성의 음색 유사도는 Low-level의 감정 데이터가 High-level의 데이터 보다 우수하였고, 제안한 방법이 이러한 감정 음성의 음색 변화를 모니터링 할 수 있는 방법이 될 수 있음을 확인할 수 있었다.