• 제목/요약/키워드: Phoneme unit

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음절핵의 위치정보를 이용한 우리말의 음소경계 추출 (Utilization of Syllabic Nuclei Location in Korean Speech Segmentation into Phonemic Units)

  • 신옥근
    • 한국음향학회지
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    • 제19권5호
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    • pp.13-19
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    • 2000
  • 음성신호의 음소경계 추출방법 중 음소에 대한 사전지식 없이 음성 데이타, 혹은 특징벡터의 변화를 감지하여 음소경계를 추출해 내는 맹목 세그먼테이션은 연속음형 인식시스템이나 코퍼스 제작에 중요한 역할을 하며 많은 연구가 진행되어 왔다. 이러한 맹목 세그먼테이션 방법은 사전지식을 필요로 하지 않아 비교적 쉽게 접근할 수 있으나 음운학적인 지식, 또는 음소나 음소경계에 대한 지식과 경험 데이타 등을 이용하는 지식 기반 세그먼테이션 방법에 비해 성능이 좋지 못한 단점이 있다. 본고에서는 우리말의 연속 음성을 맹목 세그먼테이션해서 후보 경계를 추출한 다음, 음절핵의 위치정보를 이용하여 후보 경계를 후처리함으로써 세그먼테이션 효율을 높이는 방법을 제안한다. 제안하는 방법의 전처리과정에서는 확률적인 거리 모델을 이용한 클러스터링 방법을 이용하였으며, 후처리과정에서는 음절의 핵 사이에 위치할 수 있는 음소의 수는 제한된다는 선험적인 지식을 이용하였다. 실험결과, 제안하는 방법을 이용했을 때의 삽입오류는 맹목 세그먼테이션에 비해 약 25% 감소하였다.

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새로운 스펙트럼 완만화에 의한 합성 음질 개선 (Improvement of Synthetic Speech Quality using a New Spectral Smoothing Technique)

  • 장효종;최형일
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제30권11호
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    • pp.1037-1043
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    • 2003
  • 본 논문에서는 단위음소로 다이폰을 사용하여 음성을 합성하는 방법에 관하여 기술한다. 음성 합성은 기본적으로 단위음소들의 연결을 통하여 이루어지는데, 이때 발생하는 가장 큰 문제점은 두 단위음소 사이의 연결부분에서 불연속이 발생하는 것이다. 이 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 포만트 궤적뿐 아니라 스펙트럼의 분포특성과 인간의 청각적인 특성을 반영하여 스펙트럼을 완만화하는 방법을 제안한다. 즉, 제안하는 방법은 단위음소의 연결 구간에서 인간의 청각신경 특성을 고려하여 완만화의 양과 범위를 결정한 다음, 두 다이폰 경계의 스펙트럼 분포를 시간에 따라 가중치를 다르게 주어 스펙트럼 완만화를 수행한다. 이 방법은 불연속을 제거하며 완만화로 인하여 발생할 수 있는 음성의 왜곡을 최소화한다. 제안하는 방법의 성능을 평가하기 위하여 ETRI 음성 DB 샘플과 개인별로 자체 녹음한 총 20여개의 문장에서 추출한 약 500여 개의 다이폰에 대하여 실험을 수행하였다.

평탄화된 여기 스펙트럼에서 켑스트럼 피치 변경법에 관한 연구 (On a Pitch Alteration Technique by Cepstrum Analysis of Flattened Excitation Spectrum)

  • 조왕래
    • 한국음향학회:학술대회논문집
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    • 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제17권 1호
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    • pp.159-162
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    • 1998
  • Speech synthesis coding is classified into three categories: waveform coding, source coding and hybrid coding. To obtain the synthetic speech with high quality, the synthesis by waveform coding is desired. However, it is difficult to apply waveform coding to synthesis by syllable or phoneme unit, because it does not divide the speech into excitation and formant component. Thus it is required to alter the excitation in waveform coding for applying waveform coding to synthesis by rule. In this paper we propose a new pitch alteration method that minimizes the spectrum distortion by using the behavior of cepstrum. This method splits the spectrum of speech signal into excitation spectrum and formant spectrum and transforms the excitation spectrum into cepstrum domain. The pitch of excitation cepstrum is altered by zero insertion or zero deletion and the pitch altered spectrum is reconstructed in spectrum domain. As a result of performance test, the average spectrum distortion was below 2.29%.

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HMM 인식기에서 상태별 다중 특징 파라미터 가중 (State-Dependent Weighting of Multiple Feature Parameters in HMM Recognizer)

  • 손종목;배건성
    • 한국음향학회지
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    • 제18권4호
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    • pp.47-52
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    • 1999
  • 본 논문에서는 특징 파라미터의 분산과 인식성능에 대한 기여도를 고려하여 각 특징 파라미터를 가중시키는 방법을 제안하였다. 각 특징 파라미터의 인식률에 비례하게 전체 기여도를 설정하고, 각 특징 파라미터의 분산에 따라 가중요인을 설정하였다. 전체 기여도와 분산에 따른 가중요인을 사용하여 각 특징 파라미터의 상태별 가중치를 설정하였다. 제안한 방법의 유효성을 살펴보기 위해 유사음소 단위의 HMM 음성인식시스템을 사용하여 인식실험을 하였다. 인식실험에서 제안한 방법으로 가중치를 설정하였을 경우에 인식률이 7.7% 향상됨을 볼 수 있었다.

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연속분포 HMM을 이용한 음성인식 시스템에 관한 연구 (A Study on Speech Recognition System Using Continuous HMM)

  • 김상덕;이극
    • 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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    • 한국멀티미디어학회 1998년도 추계학술발표논문집
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    • pp.221-225
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    • 1998
  • 본 논문에서는 연속분포(Continuous) HMM(hidden Markov model)을 기반으로 하여 한국어 고립단어인식 시스템을 설계, 구현하였다. 시스템의 학습과 평가를 위해 자동차 항법용 음성 명령어 도메인에서 추출한 10개의 고립단어를 대상으로 음성 데이터 베이스를 구축하였다. 음성 특징 파라미터로는 MFCCs(Mel Frequency Cepstral Coefficients)와 차분(delta) MFCC 그리고 에너지(energy)를 사용하였다. 학습 데이터로부터 추출한 18개의 유사 음소(phoneme-like unit : PLU)를 인식단위로 HMM 모델을 만들었고 조음 결합 현상(채-articulation)을 모델링 하기 위해 트라이폰(triphone) 모델로 확장하였다. 인식기 평가는 학습에 참여한 음성 데이터와 학습에 참여하지 않은 화자가 발성한 음성 데이터를 이용해 수행하였으며 평균적으로 97.5%의 인식성능을 얻었다.

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DHMM과 어휘해석을 이용한 Voice dialing 시스템 (The Voice Dialing System Using Dynamic Hidden Markov Models and Lexical Analysis)

  • 최성호;이강성;김순협
    • 전자공학회논문지B
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    • 제28B권7호
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    • pp.548-556
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    • 1991
  • In this paper, Korean spoken continuous digits are ercognized using DHMM(Dynamic Hidden Markov Model) and lexical analysis to provide the base of developing voice dialing system. After segmentation by phoneme unit, it is recognized. This system can be divided into the segmentation section, the design of standard speech section, the recognition section, and the lexical analysis section. In the segmentation section, it is segmented using the ZCR, O order LPC cepstrum, and Ai, parameter of voice speech dectaction, which is changed according to time. In the standard speech design section, 19 phonemes or syllables are trained by DHMM and designed as a standard speech. In the recognition section, phomeme stream are recognized by the Viterbi algorithm.In the lexical decoder section, finally recognized continuous digits are outputed. This experiment shiwed the recognition rate of 85.1% using data spoken 7 times of 21 classes of 7 continuous digits which are combinated all of the occurence, spoken by 10 man.

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음운 자동 레이블링 시스템의 처리단위에 의한 성능비교 (Performance compare by the processing unit of the automatic phoneme labelling system)

  • 박순철;김태환;김봉완;이용주
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 1999년도 제11회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.173-177
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    • 1999
  • 본 논문에서는 레이블링 시스템에서 기본단위로 새롭게 제안된바 있는 demiphone의[1] 성능을 평가하기 위하여 monophone과 triphone, demiphone을 단위로 하는 레이블링 시스템을 구축하여 demiphone의 성능을 평가하였다. 음성 데이터 베이스는 PBW 452단어를 대상으로 남자 30명분의 데이터를 훈련에 사용하였으며, 훈련에 사용하지 않는 남자 4명분의 데이터를 시스템의 평가에 사용하였다. 평가결과 demiphone을 사용한 경우 경계오차가 20ms 이하의 경우에는 monophone에 비하여 6.31%, triphone에 비해 6.21%로 성능이 우수하다. 그리고, 40ms 이하의 경우에는 각각 4.33% 와 3.68%의 성능 향상을 가져왔다.

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서브밴드 스케일링에 의한 음성신호의 피치변경법에 관한 연구 (A Study on the Pitch Alteration Technique by Subband Scaling in Speech Signal)

  • 김영구;배명진
    • 음성과학
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    • 제10권4호
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    • pp.137-147
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    • 2003
  • Speech synthesis can classify by synthesis way, that is waveform coding, source coding and mixture coding. Specially, waveform coding is suitable for high quality synthesis. However, it is not desirable by synthesis techniques of syllable or phoneme unit because it do not separate and handles excitation and formant part. Therefore, there is a need for pitch alteration method applied in synthesis by the rule in waveform coding. This study propose about pitch alteration method that use spectrum scaling after do to flatten spectra by subband linear approximation to minimize spectrum distortion. This paper show evaluation whether show excellency of some measure compared with LPC, Cepstrum, lifter function and method that propose. estimation method seeks distribution of each flattened signal and measured degree of flattened spectra Signal flattened is normalized, So that highest point amounts to zero, and distribution of signal ,whose average is zero, is calculated. this show result that measure the spectrum distortion rate to estimate performance of method that propose. The average spectrum distortion rate was kept below the average 2.12%, so the method that propose is superiors than existent method.

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Algorithm for Concatenating Multiple Phonemic Units for Small Size Korean TTS Using RE-PSOLA Method

  • Bak, Il-Suh;Jo, Cheol-Woo
    • 음성과학
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    • 제10권1호
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    • pp.85-94
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    • 2003
  • In this paper an algorithm to reduce the size of Text-to-Speech database is proposed. The algorithm is based on the characteristics of Korean phonemic units. From the initial database, a reduced phoneme unit set is induced by articulatory similarity of concatenating phonemes. Speech data is read by one female announcer for 1000 phonetically balanced sentences. All the recorded speech is then segmented by phoneticians. Total size of the original speech data is about 640 MB including laryngograph signal. To synthesize wave, RE-PSOLA (Residual-Excited Pitch Synchronous Overlap and Add Method) was used. The voice quality of synthesized speech was compared with original speech in terms of spectrographic informations and objective tests. The quality of the synthesized speech is not much degraded when the size of synthesis DB was reduced from 320 MB to 82 MB.

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한국어 분절음 인식을 위한 인식 단위에 대한 연구 (A Study on Recognition Units for Korean Speech Recognition)

  • 황영수;송민석
    • 한국음향학회지
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    • 제19권6호
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    • pp.47-52
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    • 2000
  • 본 연구는 한국어 분절음 인식을 위한 인식단위 설정에 대한 연구이다. 대용량 음성 인식을 수행할 경우, 표준 패턴의 인식 단위를 단어나 음절이 아닌 분절음 단위로 사용하여야 효율적인 음성 인식을 수행할 수 있다. 본 연구는 이와 같은 분절음 인식을 수행하기 위한 연구로서, 인식 단위 설정 변화에 따른 인식 결과를 미국 OGI 연구소의 speech toolkit을 이용하여 검토한다. 인식 단위에 관해서 특히 모음의 경우 철자에 기초한 음소별 인식단위 설정과 현대어 발음에 기초한 인식단위 설정을 비교했으며, 그 결과 발음에 기초해 몇 개의 모음을 통합한 경우가 더 우수한 결과를 보였다. 또한 인식단위의 설정에 있어서 독려된 분절음으로 설정한 경우보다 앞, 뒤의 소리의 상황을 고려한 바이폰(biphone)을 이용할 경우가 5.7%-25.9%의 향상된 인식 결과를 보였다. 인식 방법에 있어서는 HMM 만을 이용한 방법보다 신경회로망과 HMM을 결합한 인식 방법이 6.1%-7.5%의 더 좋은 인식률을 나타내었다.

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