본 논문에서는 음성신호 피치 정보를 이용한 감정 인식 시스템 개발을 목표로 피치 정보로부터 다양한 파라메터 추출방법을 연구하였다. 이를 위하여 다양한 감정이 포함된 한국어 음성 데이터베이스를 이용하여 피치의 통계적인 정보와 수치해석 기법을 사용한 피치 파라메터를 생성하였다. 이러한 파라메터들은 GMM(Gaussian Mixture Model) 기반의 감정 인식 시스템을 구현하여 각 파라메터의 성능을 비교되었다. 또한 순차특징선택 방법을 사용하여 최고의 감정 인식 성능을 나타내는 피치 파라메터들을 선정하였다. 4개의 감정을 구별하는 실험 결과에서 총 56개의 파라메터중에서 15개를 조합하였을 때 63.5%의 인식 성능을 나타내었다. 또한 감정 검출 여부를 나타내는 실험에서는 14개의 파라메터를 조합하였을 때 80.3%의 인식 성능을 나타내었다.
피지 예측기는 강인한 트리 부호화기에서 가장 중요한 부분 중에 하나이다. 피치 예측기는 역방향으로 블록 적용 방법과 회귀적인 방법이 결합되어 구성되어진다. 부호화기의 전송에러에 대한 성능을 개선하고 입력 음성의 피치주기의 변화를 추적하기 위해 피치 예측기의 스무더를 부가하는 방법을 제시한다. 3개의 탭을 갖는 스무더는 고정된 계수를 가지거나 피치 합성기의 출력신호의 자기상관 함수에 따라 변화되는 가계변수를 가질 수 있다. 피치 예측기에 스무더의 부가는 한 블록 내에서의 피치주기의 변화를 추적할 수 있고 채널에러에 대한 영향도 줄일 수 있다.
음성신호처리 분야에서 정확한 피치검출은 중요하고 필요하다. 지금까지 제안된 피치검출 알고리즘들은 음성신호의 다양성으로 인해 피치를 정확히 검출하기가 어렵다. 본 논문에서는 PCM과 같은 균일 양자화기의 잔여신호에 대해 음성신호의 기본주기를 검출하는 새로운 피치검출법을 제안하였다. 제안한 방법은 무잡음 음성에 대해 평균 0.25%의 조오율이 그리고 0dB의 SNR에 대해서는 평균 3.39%의 조오율이 나타나는 정확성을 보였다. 또한 음소의 천이영역이나 배경잡음 하에서도 피치검출의 정확도가 개선된 피치검출의 결과를 얻었다.
음성 신호 처리에서 중요한 요소인 피치 주기는 음성 인식, 화자 식별, 음성 분석 및 합성 등의 많은 분야에 이용되고 있으며, 피치 검출에 관련된 다양한 알고리즘이 지금까지 연구되고 있다. 피치검출에 사용되는 알고리즘의 하나인 AMDF(average magnitude difference function)는 각 valley점의 거리를 피치 주기로 계산한다. 이 때 피치 주기 검출을 위한 valley점 선정에 있어서 계산량이 증가하는 문제점이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 변형된 AMDF를 이용하여 전체 최소 valley점을 음성 신호의 피치 주기로 검출하는 간단한 알고리즘을 사용하였으며, 시뮬레이션을 통해 기존의 방법들과 비교하였다.
피치계 활성탄의 수율 향상을 위해 열분해유와 콜타르를 혼합하여 피치를 합성하고, 합성된 피치를 물리적 활성화하여 활성탄을 제조하였다. 피치는 콜타르를 열분해유 대비 0~20%로 달리하여, 380~420 ℃에서 3 h 반응하여 합성하였다. 합성된 피치는 80~260 ℃ 사이의 연화점을 가졌고, 10~40% 범위의 수율을 나타냈다. 모든 합성온도에서 콜타르 혼합비율이 증가할수록 수율이 증가하고, 연화점이 감소함을 확인하였다. 합성된 피치 중 연화점이 230~260 ℃ 사이의 피치를 선정하여 물성을 고찰하였다. 열분해유만으로 제조된 피치에 비해 콜타르가 함유된 피치가 저비점에서 휘발분이 많고, 잔탄량이 높았다. 이는 콜타르와 열분해유의 조성에 따른 차이로, 방향족 성분이 많은 콜타르와 지방족 성분이 많은 열분해유의 영향임을 확인하였다. 선정된 피치를 관형 반응기에서 950 ℃까지 승온하고, 1 h 동안 수증기로 물리적 활성화하였다. 콜타르가 포함된 활성탄이 열분해유만으로 제조된 활성탄에 비해 높은 수율과 미세기공율을 나타냈다. 본 연구에서는 피치 원료 혼합에 의한 활성탄 수율 증가 효과를 확인하고, 콜타르 혼합 비율에 따른 물리적 활성화 특성을 고찰하였다.
고음질 합성을 위해서는 파형부호화법이 바람직하다. 파형부호화법을 규칙에 의한 음성합성기법에 적용하기 위해서는 메모리용량의 문제와 피치변경법이 해결되어져야 한다.메모리 용량의 문제는 최근 반도체 기술에 의해 극복되어 졌으며 이제는 음원피치변경의 문제가 남아있다. 따라서 본 논문에서는 성도 포먼트의 특성은 변화시키지 않고, 음원피치를 변경시키는 문제에 대해 정리하였다. 먼저 기존의 제안된 몇가지 기법들의 장단점들을 열거한 다음에 우리 연구실에서 제안했던 방법들에 대해 논의하고자 한다.
본 연구에서는 우리나라와 같은 낮은 풍속에서 사용 가능한 블레이드의 형태와 블레이드의 피치각이 풍력터빈의 효율에 미치는 영향을 확인하고자 블레이드를 2종류의 형태로 제작하여 블레이드의 피치각에 따른 출력특성을 측정 하였다. 풍력터빈의 효율은 블레이드의 형태와 피치각에 대해 출력이 크게 좌우되었으며, 낮은 풍속 상태에서는 공기의 힘을 받는 면적이 클수록 출력특성이 좋게 나타났다.
본 논문은 2.4 kbps 하모닉-CELP 부호화기를 위한 피치 검출기의 설계 방법과 전이 시점을 검출하고 그 값을 기준으로 유/무성음 변환 구간에 대한 합성 윈도우를 달리하여 효과적인 파형 보간이 이루어지도록 하기 위한 방법을 제안하였다. 하모닉-CELP 부호화기에서 유성음 구간은 과거와 현재 프레임의 표준 파형을 보간하여 이루어지므로 전이 구간에서 피치 주기가 반으로 줄거나 두 배로 예측되어질 경우, 피치주기의 심한 변화량에 의해 파형 왜곡 및 프레임 경계에서의 불연속을 발생시킨다. 또한 하모닉 합성을 할 때 삼각 윈도우에 의한 중첩-합산 (overlap-add) 방법을 사용하기 때문에 전이 구간에서 유성음 구간의 신호가 순간적인 증가 (감소)를 할 경우 삼각 윈도우의 영향으로 합성 여기 신호가 선형 증가 (감소) 하는 단점이 있다. 우선 피치 검출기의 설계는 정확한 피치의 검출을 하되 피치 더블링에 의한 프레임 불연속성을 막기 위해 1차 혼성 검색법을 사용하였으며, ACF에 의한 2차 검색으로 피치의 정확도를 높였다. 그리고 삼각 윈도우에 의해 합성 파형이 선형 증가하던 문제는 웨이블렛에 의해 검출된 GCI를 이용하여 전이 시점을 검출한 후, 그 값을 기준으로 사다리꼴 윈도우 설정을 하여 해결하였다. 실험 결과 파형 보간 코더에서 가장 문제가 되었던 피치 더블링이 사라졌으며, 피치 검색 오차율은 ACF 검출법에 비해 5.4% 개선되었고 웨이블렛에 의한 검출법에 비해 2.66% 개선되었다. 전이 구간에서의 MOS값은 0.13 향상되었다.
본 연구에서는 코크스, 바인더 피치 및 함침 피치를 사용하여 고밀도 탄소 블록을 제조하고, 함침 공정 시 피치의 유동성이 탄소 블록의 고밀도화에 미치는 영향을 고찰하였다. 코크스와 바인더 피치의 고압 성형을 통해 그린블록을 제조하고 열처리 공정을 통하여 탄소 블록을 얻었다. 열처리 공정 시 바인더 피치의 휘발에 의해 생성된 기공을 제거하고자 함침 공정을 진행하였다. 함침 공정은 함침 피치를 용융하는 전처리 단계와 피치를 탄소 블록에 함침하는 고압 반응 단계로 나누어 진행하였다. 함침 피치의 용융은 140~200 ℃에서 진행하였으며, 열처리 온도가 증가할수록 함침 피치의 점도가 감소하였다. 함침 피치의 점도 감소는 유동성을 향상시켜 탄소 블록 내부 기공을 효율적으로 함침하여 탄소 블록의 기공률을 83% 감소시켰고 겉보기 밀도를 5% 상승시켰다.
본 논문에서는 시간지연 회귀신경회로망을 이용한 음절 레벨에서의 피치 악센트 자동 인식 방법을 제안한다. 시간지연 회귀 신경회로망은 두 종류의 동적 문맥정보를 표현한다. 시간지연 회귀신경회로망의 시간지연 입력 노드는 시간 축 상의 피치 및 에너지 궤도를 표현하고, 회귀 노드는 피치 악센트의 특성을 반영하는 문맥 정보를 표현한다. 본 논문에서는 이러한 시간지연 회귀신경회로망을 두 가지 형태로 구성하여 피치 악센트 자동 인식에 적용한다. 하나의 형태는 단일 시간지연 회귀 신경회로망에서 복수 개의 운율 특정파라미터 (피치, 에너지, 지속시간)를 입력 노드에 함께 공급하여 피치 악센트 인식을 수행하고, 다른 하나는 분산 시간지연 회귀 신경회로망을 이용하여 피치 악센트 인식을 수행한다. 분산 시간지연 회귀 신경회로망은 여러 개의 시간지연 회귀 신경회로망으로 구성되고, 각 시간지연 회귀 신경회로망은 단일 운율 특징 파라미터만으로 학습된다. 분산 시간지연 회귀 신경회로망의 인식결과는 개별 시간지연 회귀 신경회로망의 출력 값의 가중치 합으로 결정된다. 화자 독립 피치 악센트 인식 실험을 위해 보스톤 라디오 뉴스 코퍼스 (BRNC)를 사용하였다. 실험결과, 분산 시간지연 회귀 신경회로망은 83.64%의 피치 악센트 인식률을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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