• 제목/요약/키워드: MDVP

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정상 성인에서 스마트폰 녹음을 위한 마이크 유형 간 음향학적 측정치 비교 (A comparison of acoustic measures among the microphone types for smartphone recordings in normal adults)

  • 박정인;이승진
    • 말소리와 음성과학
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    • 제16권2호
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    • pp.49-58
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    • 2024
  • 본 연구에서는 정상음성사용자를 대상으로 음성검사를 위한 고가의 음성 녹음 장비인 Computerized Speech Lab(CSL) 대신 스마트폰에 적용 가능한 단일지향성 유선 핀마이크(WIRED), 스마트폰의 자체 내장 무지향성 마이크(SMART), 블루투스 무선 이어폰인 갤럭시 버즈2 프로(WIRELESS)로 녹음된 음성샘플의 음향학적 측정치를 비교하고자 하였다. 연구대상은 최근 3개월 이내 호흡기 질환으로 이비인후과에 내원한 적이 없는 정상성인 40명(남 12명, 여 28명)이었으며, 소음이 통제된 방음 부스에서 모음 /아/ 연장 발성(4초) 과제와 '산책' 문장, '가을' 문단 읽기 과제를 네 가지의 기기로 동시에 녹음하였다. 4종의 샘플들에 대하여 CSL 녹음을 기준으로 동기화 작업을 진행하였으며, MDVP와 ADSV, VOXplot 프로그램을 이용하여 분석하였다. 연구 결과, F0, shimmer, noise-to-harmonic ratio를 제외한 다른 변수들에서 유의미한 차이가 있었다. 특히 SRV, SRS, CSIDV, CSIDS, AVQI의 경우 CSL에 비해 WIRED의 CSIDV, CSIDS, AVQI 중증도가 낮았던 반면, SMART에서는 높게 나타났다. SRV, SRS의 경우 반대의 경향이 나타났으며, WIRELESS는 과제에 따라 다른 경향이 있었다. CSL과 다른 마이크 유형들은 동일한 변수 간에는 모두 양의 상관관계를 보였으며, F0와 CPPV가 모든 유형에서 공히 강한 양의 상관관계를 보였다. ICC 또한 F0와 CPPV가 모두 0.9 이상으로 가장 높았다. 본 연구에서 사용된 마이크를 음향학적 분석을 위한 녹음 도구로 사용할 때, F0와 CPPV의 경우 신뢰도 높은 분석 변수로 마이크 유형과 무관하게 포함할 수 있고, SR, CSID, AVQI의 경우 마이크 유형에 따라 분석 및 해석에 주의를 기울일 필요가 있을 것으로 판단된다.

교사 및 성악가의 VHI, V-RQOL, 음향학적 특성 비교 (VHI, V-RQOL, and vocal characteristics of teacher and singer)

  • 홍주혜;황영진
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제13권7호
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    • pp.3048-3056
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    • 2012
  • 본 연구의 목적은 교사 및 성악가에 대한 음성장애지수(VHI), 음성관련 삶의 질 평가(V-RQOL), 음향음성학적 평가에 대한 특성을 연구하였다. 본 연구는 56명(성대결절이 있는 교사 20명 및 성악가, 그리고 정상화자 16명)을 대상으로 하였다. 모든 대상자에게 VHI, V-RQOL를 평가하였고, 음향학적 평가는 CSL 4500(Kay Pantax, USA)으로 측정하였다. 21명의 대상자에게 VHI, VRQOL, CSL을 이용한 음향적 평가에 대한 검사-재검사를 위해 두 번 실시하였다. 본 연구의 자료처리는 SPSS 18.0(SPSS Inc, Chicago, IL)을 사용하였다. 본 실험 결과, VHI 및 V-RQOL 결과, 교사 및 성악가 집단의 신체적, 기능적, 정서적 점수가 정상집단에 비해 유의하게 높았다(p<0.05). 음향학적 특성은 기본주파수 관련 변수, 기본주파수 변이 관련 변수, 음성강도 변이 관련 변수, 잡음 관련 변수, 진전 관련 변수) 범주에서 실험집단이 정상집단에 비해 유의하게 높았다(p<0.05). 결론적으로 교사 및 성악가들은 신체-기능영역에서 자신의 음성문제를 심각하게 인식하는 것 같다.

다단계 신경회로망을 이용한 후두질환 감별진단 시스템의 개발 (A Basic Study on the Differential Diagnostic System of Laryngeal Diseases using Hierarchical Neural Networks)

  • 전계록;김기련;권순복;예수영;이승진;왕수건
    • 대한의용생체공학회:의공학회지
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    • 제23권3호
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    • pp.197-205
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    • 2002
  • 본 연구에서는 잡음이 존재하는 공간에서 획득한 음성신호로부터 후두질환을 감별진단 할 수 있는 분류기를 구현하였다. 이를 위해 후두질환 환자로부터 수집한 /아/ 모음에 잡음을 혼입하여 음성 신호를 획득하였고, 여러 가지 후두질환을 감별진단 할 수 있는 파라미터를 추출하였으며. 이를 입력으로 하는 계층적 신경회로망을 구성하여 후두질환을 감별진단 하도록 하였다. 감별진단용 분류기는 다섯 단계의 계층적 신경회로망으로 구성하였다 첫 번째 신경회로망은 정상 양성 후두질환과 악성 후두질환을. 두 번째 신경회로망은 정상과 양성 후두질환을 감별진단 하도록 하였다 그리고 세 번째 신경회로망은 양성 후두질환 중 후두용. 성대결절 후두마비를 감별진단 하도록 하였으며. 네 번째와 다섯 번째 신경회로망은 성문암 1-4기를 감별진단 하도록 구성하였다. 분류기에 적용된 신경회로망은 다층퍼셉트론 구조로써 역전파 알고리듬으로 학습시켰으며, 선형변환 표준점수변환 등 전처리과정을 적용하여 분류기의 성능을 개선하였다. 후두질환의 감별진단 결과 후두용 88.23%. 정상. 성대결절. 후두마비 100%. 성문암 1기 90%, 성문암 2-4기 100%의 감별진단율을 관찰할 수 있었다.

스펙트로그램을 이용한 내전형 연축성 발성 장애와 근긴장성 발성 장애의 감별 (Differentiation of Adductor-Type Spasmodic Dysphonia from Muscle Tension Dysphonia Using Spectrogram)

  • 노승호;김소연;조재경;이상혁;진성민
    • 대한후두음성언어의학회지
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    • 제28권2호
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    • pp.100-105
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    • 2017
  • Background and Objectives : Adductor type spasmodic dysphonia (ADSD) is neurogenic disorder and focal laryngeal dystonia, while muscle tension dysphonia (MTD) is caused by functional voice disorder. Both ADSD and MTD may be associated with excessive supraglottic contraction and compensation, resulting in a strained voice quality with spastic voice breaks. The aim of this study was to determine the utility of spectrogram analysis in the differentiation of ADSD from MTD. Materials and Methods : From 2015 through 2017, 17 patients of ADSD and 20 of MTD, underwent acoustic recording and phonatory function studies, were enrolled. Jitter (frequency perturbation), Shimmer (amplitude perturbation) were obtained using MDVP (Multi-dimensional Voice Program) and GRBAS scale was used for perceptual evaluation. The two speech therapist evaluated a wide band (11,250 Hz) spectrogram by blind test using 4 scales (0-3 point) for four spectral findings, abrupt voice breaks, irregular wide spaced vertical striations, well defined formants and high frequency spectral noise. Results : Jitter, Shimmer and GRBAS were not found different between two groups with no significant correlation (p>0.05). Abrupt voice breaks and irregular wide spaced vertical striations of ADSD were significantly higher than those of MTD with strong correlation (p<0.01). High frequency spectral noise of MTD were higher than those of ADSD with strong correlation (p<0.01). Well defined formants were not found different between two groups. Conclusion : The wide band spectrograms provided visual perceptual information can differentiate ADSD from MTD. Spectrogram analysis is a useful diagnostic tool for differentiating ADSD from MTD where perceptual analysis and clinical evaluation alone are insufficient.

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