음성합성은 합성방식에 따라 파형부호화법, 신호원부호화법, 혼성부호화법으로 분류 할 수 있다. 특히 고음질 합성을 위해서는 파형부호화를 이용한 합성방식이 적합하다. 그렇 지만, 파형부호화를 이용한 합성법은 여기 성분과 여파기 성분을 분리하지 않고 처리하기 때문에 음절단위나 음소단위의 합성기법으로는 바람직하지 못하다. 따라서 파형부호화법을 규칙에 의한 합성에 적용되도록 음원피치를 변경시키기 위한 피치 변경법이 필요하게 된다. 본 논문에서는 스펙트럼 왜곡을 최소화하기 위해 켑스트럼의 성질을 이용하여 피치를 변경 하는 방법에 대하여 제안하였다. 이 방법은 주파수영역상에서 여기 스펙트럼과 여파기 스펙 트럼을 분리하여 여기 스펙트럼을 여기 켑스트럼으로 변환한 후 영값 삽입이나 삭제에 의해 피치를 변경하고 스펙트럼영역에서 피치 변경된 스펙트럼을 재구성하는 기법을 적용하였다. 제안한 방법의 성능을 평가하기 위해 스펙트럼 왜곡율을 측정하여 본 결과 평균 스펙트럼 왜곡율은 평균 2.29%이하로 유지되었으며 주관적인 음질도 평균 3.74로 우수하였다.
일반적으로 고음질 음성합성을 하기 위해서는 합성음의 지속 시간을 변경하여 줌으로써 운율을 조절하는 기법이 필요하다 이에 먼저 고음질용 음성부호화법을 선정하여야 하고 정확한 피치와 피치시점검출을 통해서 음원분류가 되어야한다. 본 논문에서는 제안한 자동 피치시점 검출을 적용해서 운율조절에 필요한 지속시간 조절 법을 제안하고자 한다. 제안한 방법은 시간영역에서 직접 처리하기 때문에 피치동기분석이 용이하고 다른 영역으로의 변환과정이 불필요하다. 결과적으로 파형부호화법을 적용하고 제안한 자동 피치서점 검출에 의한 지속시간 조절법을 적용하였을 때 비교적 우수한 결과를 얻을 수 있었다.
최근 인간형 로봇에 대한 개발이 괄목할 만한 성장을 이루고 있고, 친근한 로봇의 개발에 중요한 역할을 담당하는 것으로써 감성/감정의 인식이 필수적이라는 인식이 확산되고 있다. 본 논문은 음성의 감정인식에 있어 가장 큰 부분을 차지하는 피치의 패턴을 인식하여 감정을 분류/인식하는 시뮬레이터의 개발과 실험결과를 나타낸다. 또한, 피치뿐 아니라 음향학적으로 날카로움, 낮음등의 요소를 분류의 기준으로 포함시켜서 좀더 신뢰성 있는 인식을 할 수 있음을 보인다. 시뮬레이터의 내부 구조로는 음성으로부터 피치를 추출하는 부분과 피치의 패턴을 학습시키는 DRNN 부분, 그리고, 음향적 특성을 추출하는 음향 추출부가 주요 요소로 이루어져 있다. 그리고, 피치를 추출하는 방법으로는 Center-Clipping 함수를 이용한 autocorrelation approach를 사용하고, 학습 시 최적의 개체를 찾는 방법으로써 (1+100)-ES를 사용한다.
산화 공정이 피치의 열거동 특성에 미치는 영향을 규명하기 위하여 다양한 공정 온도에서 산화된 피치를 제조하였다. 피치의 열거동 특성은 thermogravimetric analysis (TGA)를 이용하여 분석하였으며, derivative thermogravimetry (DTG) 그래프 거동 변화에 따라 A (25~100 ℃), B (250~550 ℃), C (550~800 ℃) 세 구간으로 분석하였다. A 구간에서는 피치에 함유되어 있던 수분이 제거되면서 중량 감소가 발생하였다. B 구간에서 산화에 의하여 피치의 열적 안정성이 향상되었다. 이는 산화 온도가 증가할수록 피치의 방향족화도 및 분자량이 증가하였기 때문으로 판단된다. 반면, C 구간에서는 B 구간과 반대의 결과를 보였다. C 구간에서 열적 안정성이 저해된 것은 산화 공정에 의하여 피치에 도입된 C-OH, C-O-C, C=O 결합이 분해되고, 이에 의하여 발생한 산소 화합물이 피치의 연소 반응을 유도하였기 때문으로 사료된다.
본 논문에서는 채널 환경에 강인한 화자 인식 시스템을 위하여 문맥과 화자에 종속적인 켑스트럼 추출 방법과 추출된 켑스트럼에서 화자 정보의 손실을 최소화하는 채널 정규화 방법을 제안하였다. 제안된 추출 방법은 화자의 고유한 피치를 이용한 피치 동기 분석 방법에 기반을 두어 켑스트럼을 추출한다. 따라서 일명 피치 동기 켑스트럼 (PSC)은 유성음 구간에서 성도의 임펄스 응답을 보다 정확하게 표현할 수 있다. 또한 피치는 채널 환경에서 스펙트럼에 비해 강인하므로 피치 동기 켑스트럼은 채널에 의한 스펙트럼의 왜곡을 보상할 수 있다. 제안된 채널 정규화방법인 포먼트 평활화 피치 동기 켑스트랄 평균 차감법 (FBPSCMS)은 포먼트 평활화 켑스트랄 평균 차감법을 PSC에 적용하여 프레임 내 처리의 정확도를 개선시킨다. 제안된 방법들의 화자 인식 성능을 비교하기 위해 남자 112명과 여자 56명에 대해 WMIT과 전화선 환경의 NTIMIT을 이용한 화자 식별을 수행하였다. 실험 결과 피치 동기 LPCC는 기존 단구간 켑스트럼과 비교하여 에러 감소율을 최대 7.7%까지 향상시켰고, FBPSCMS는 극점 필터링 CMS에 비해 보다 안정되고 낮은 에러율을 나타내었다.
자기부상 수동형 이송 시스템이란 이송자에 부상, 안내, 추진과 관련된 전원장치가 없어 고청정, 무분진이 요구되는 환경에서 사용 가능한 시스템으로써 대면적 디스플레이 공정산업, 반도체 이송장비 등에 활용가능하다. 이 시스템은 이송 대상물의 안정적 운반을 위하여 이송자의 정밀한 자세 제어가 필요하다. 하지만 이송자의 구조적 특징 및 공극 센서 설치 오차에 의해 이송자의 피치운동이 발생하며 이를 해결하기 위한 제어기 설계가 필요하다. 본 논문에서는 자기부상 수동형 이송 시스템의 이송자 피치 운동을 감소시키는 제어에 목적이 있다. 이를 수행하기 위하여 해석적으로는 PDA 제어 모델과 피치제어를 추가한 제어 모델의 피치 각도를 비교한다. 실험적으로는 제어기 변경이 이송자의 피치 각도 및 부상 정밀도에 미치는 영향을 분석한다. 이러한 제어기 설계 변경이 피치 운동에 미치는 영향을 분석하고 부상 정밀도 향상을 위한 방법을 제시한다.
본 연구는 쇼핑호스트의 스피치스타일을 분류해내고, 분류된 스피치스타일이 쇼핑호스트의 평가와 구매의도에 미치는 영향관계를 파악하고자 하였다. 쇼핑호스트의 스피치스타일이 쇼핑 호스트 평가에 미치는 영향에서 설파형의 고객지향성, 신뢰성, 적격성과 서술형의 적격성을 제외한 다른 스피치스타일은 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 특히 가설에서 검증된 스피치스타일과 쇼핑 호스트 평가의 영향관계를 살펴보면 논증형, 표출형, 서술형 순으로 영향력이 나타나고 있다. 쇼핑호스트의 스피치스타일이 구매의도에 미치는 영향에서는 설파형, 서술형을 제외하고 논증형, 표출형에 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 즉, 서술적이면서 주도적인 스피치스타일 보다 논리적으로 설득하면서 주어진 내용을 잘 표현하는 스피치스타일을 선호하고 있는 것으로 나타났다.
본 수치해석 연구는 초음속 항공기에 적용되는 이차원 축소-확대 노즐의 기계적인 피치 편향각 변화에 따른 추력편향노즐의 특성을 이해 하고자 수행 되었다. 수치해석은 Fluent를 이용하여 진행되었으며 해석결과는 동일한 조건에서의 실험결과와 비교검토 하였다. 노즐의 피치 편향각은 $0^{\circ}$와 $20^{\circ}$로 각각 설정하였으며 피치 플랩의 길이를 노즐 출구 높이의 0.5배에서 2.5배까지 설정하여 피치플랩의 길이에 따른 편향효율과 유동특성을 분석하였다. 연구결과 피치플랩의 길이에 따라 피치추력의 변화가 크게 나타났으며, 이러한 피치추력변화는 피치플랩 길이비의 변화에 따라 노즐 내부에서 발생하는 충격파의 상호 간섭현상에 의해 좌우됨을 알 수 있었다.
본 연구에서는 각각에 다른 연화점을 갖는 석유계 피치의 열 유변학적 특성을 연구하였으며, 이를 함침용 페놀수지에 석유계 피치를 첨가하여 B-stage 형태의 페놀수지/석유계 피치 혼합물을 제조하였다. 그 결과, 연화점이 다른 석유계 피치는 QI의 함량이 증가할수록 피치의 유동성이 감소하였고, 고체의 점탄성 특성을 나타내었다. 또한, 다른 연화점을 갖는 석유계 피치를 페놀수지에 첨가함으로써, 페놀수지의 경화거동과 열 유변학적 특성에 미치는 영향에 대해 고찰하였을 때, 다른 연화점의 석유계 피치를 첨가함에 따라 페놀수지의 경화속도 및 경화거동을 조절할 수 있었으며, 이 중 P-Pitch 2가 첨가된 페놀수지 혼합물의 경우 동일한 경화 온도조건에서 다른 혼합물에 비해 유동성이 높은 것을 확인할 수 있었다.
피치 주기는 음성 인식, 화자 식별, 음성 분석 및 합성 등과 같은 음성 신호 처리 분야에 있어서 중요한 요소이며, 이러한 피치 주기 검출에 관련된 다양한 알고리즘이 지금까지 연구되고 있다. 피치 검출에 사용되는 알고리즘의 하나인 AMDF(average magnitude difference function)는 각 계곡점의 거리를 피치 주기로 계산한다. 이때, 피치 주기 검출을 위한 계곡점 선정에 있어서 알고리즘이 복잡해지는 문제점이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 AMDF의 회전변환을 이용하여 전체 최소 계곡점을 음성 신호의 피치 주기로 검출하는 간단한 알고리즘을 제안하였으며, 시뮬레이션을 통해 기존의 방법들과 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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