• 말소리와 음성과학
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• 제9권3호
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• pp.67-74
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• 2017

An increase in speech intelligibility has been found in Clear Speech compared to conversational speech. Clear Speech is defined by decreased articulation rates and increased frequency and length of pauses. The objective of the present study was to investigate improvement in immediate speech intelligibility in 10 patients with Parkinson's disease (age range: 46 to 75 years) using Clear Speech. This experiment has been performed using the Phonatory Aerodynamic System 6600 after the participants read the first sentence of a Sanchaek passage and the "List for Adults 1" in the Sentence Recognition Test (SRT) using casual speech and Clear Speech. Acoustic and aerodynamic parameters that affect speech intelligibility were measured, including mean F0, F0 range, intensity, speaking rate, mean airflow rate, and respiratory rate. In the Sanchaek passage, use of Clear Speech resulted in significant differences in mean F0, F0 range, speaking rate, and respiratory rate, compared with the use of casual speech. In the SRT list, significant differences were seen in mean F0, F0 range, and speaking rate. Based on these findings, it is claimed that speech intelligibility can be affected by adjusting breathing and tone in Clear Speech. Future studies should identify the benefits of Clear Speech through auditory-perceptual studies and evaluate programs that use Clear Speech to increase intelligibility.

• 말소리와 음성과학
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• 제15권2호
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• pp.43-51
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• 2023

본 논문에서는 음성의 발화 속도와 휴지 구간의 길이 그리고 화자의 연령과 성별에 기반한 방언 분류 접근 방법을 제안한다. 방언 분류는 음성 분석을 위한 중요한 기술 중 하나이다. 예를 들어 정확한 방언 분류 모델은 화자 인식 또는 음성 인식의 성능을 향상시킬 수 있는 잠재력을 가질 수 있다. 선행 연구에 따르면, Mel-Frequency Cepstral Coefficients(MFCC) 특징을 사용한 딥러닝 기반의 연구가 주류를 이루었다. 우리는 지역 간의 음향적 차이에 주목하여 그 차이를 바탕으로 추출한 특징을 사용하여 방언 분류를 진행하였다. 본 논문에서는 음성의 발화 속도, 휴지 구간의 길이 특성을 추출하여 사용하며 이와 함께 화자의 연령과 성별과 같은 메타데이터를 추가로 사용하는 새로운 접근 방법을 제안한다. 실험 결과 제안된 접근 방법이 더 높은 정확도를 보이는 것을 확인하였으며 특히 음성의 발화 속도 특성을 사용하는 것이 기존 MFCC만을 사용하는 방법보다 향상된 성능을 보여준다는 것을 확인할 수 있었다. MFCC 특성만을 사용한 방법과 비교했을 때 본 논문에서 제안한 특성들을 모두 사용하였을 때의 정확도는 91.02%에서 97.02%로 향상되었다.