Park, Keeyoung;Choi, Hyungkee;Lee, Chulhee;Hong, Soomi
KEPCO Journal on Electric Power and Energy
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제2권1호
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pp.43-47
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2016
This system is a diagnosis system that checks whether it causes a partial discharge of a power cable or not. It is to classify normal from abnormal-normal, PD (Partial Discharge) sound through analysis of RLCR (Relative Level Crossing Rate) and spectrogram energy algorithm. Partial discharge diagnostic system has a function that stores PD sound and analyzes the data. The wave shape of PD sound is similar to noise and is systematically generated by partial discharge. Therefore, in this paper, we could discreminate between normal and abnormal case using relative level crossing rate (RLCR) and spectrogram of frequency energy rate.
호흡기 관련 전염병의 주된 증상인 기침은 공기 중에 감염된 병원균을 퍼트리며 비감염자가 해당 병원균에 노출된 경우 높은 확률로 해당 전염병에 감염될 위험이 있다. 또한 사람들이 많이 모이는 공공장소 및 실내 공간에서의 기침 탐지 및 조치는 전염병의 대규모 유행을 예방할 수 있는 효율적인 방법이다. 따라서 본 논문에서는 탐지해야 하는 기침 소리 및 일상생활 속 발생할 수 있는 기침과 유사한 배경 소리 들을 Mel-Spectrogram으로 변환한 후 시각화된 특징을 CNN 모델에 학습시켜 기침 탐지를 진행하며, 일반적으로 사용되는 사전 학습된 CNN 모델에 제안된 Attention 모듈의 적용이 기침 탐지 성능 향상에 도움이 됨을 입증하였다.
본 논문은 중국인 학습자들이 많은 오류를 나타내는 한국어 /ㄹ/발음을 중심으로 중국인 학습자들의 음성 신호 파라미터들을 한국인의 것과 비교하였다. 설측음 혹은 탄설음의 변이음으로 나타나는 한국어의 /ㄹ/ 발음에 대한 중국어의 유사 발음과의 관계를 언어학적 관점에서 알아봄으로 많은 오류를 보이는 이유를 확인해 보았다. 본 논문에서는 신호의 에너지, 시간 영역에서의 파형, 주파수 성분 분석이 가능한 스펙트로그램, 자기 상관 함수를 이용해 구한 피치 (F0), 포먼트 주파수 (f1, f2, f3, 그리고 f4) 등을 사용하여서 음성학적 측면에서 비교 분석 하였다. 본 논문에서 사용한 데이터는 국어학적 분석을 통한 제시어로 구성한 것을 사용하였고 이를 시뮬레이션 하였다. 에너지와 spectrogram 분석의 결과를 보면, 중국인 학습자는 한국어 /ㄹ/ 발음에서 한국인 화자들과 많은 차이를 보인다. 이외의 다른 음성 신호 파라미터들에서도 차이가 나는 것을 알 수 있다. 본 논문이 비교한 파라미터들을 이용하여서 중국인 화자가 한국어 학습시 나타나는 오류들을 상당히 줄일 수 있을 것으로 기대할 수 있다.
Speaker identification system basically functions by comparing spectral energy of an individual production model with that of an input signal. This study aimed to develop a new speaker identification system from two parameters from the spectral energy of numeric sounds: difference sum and correlation coefficient. A narrow-band spectrogram yielded more stable spectral energy across time than a wide-band one. In this paper, we collected empirical data from four male speakers and tested the speaker identification system. The subjects produced 18 combinations of three-digit numeric. sounds !en times each. Five productions of each three-digit number were statistically averaged to make a model for each speaker. Then, the remaining five productions were tested on the system. Results showed that when the threshold for the absolute difference sum was set to 1200, all the speakers could not pass the system while everybody could pass if set to 2800. The minimum correlation coefficient to allow all to pass was 0.82 while the coefficient of 0.95 rejected all. Thus, both threshold levels can be adjusted to the need of speaker identification system, which is desirable for further study.
To realize a traditional music recognition system, some characteristics pertinent to Far East Asian music should be found. Using Spectrogram, some distinct attributes of Korean traditional music are surveyed. Frequency distribution, beat cycle and frequency energy intensity within samples have distinct characteristics of their own. Experiment is done for pre-experimentation to realize Korean traditional music recognition system. Using characteristics of Korean traditional music, $94.5\%$ of classification accuracy is acquired. As Korea, Japan and China have the same musical roots, both in instruments and playing style, analyzing Korean traditional music can be helpful in the understanding of Far East Asian traditional music.
The fundamental frequency of the voiced speech is estimated using the instantaneous frequency based on the symmetric higher order differential energy operator. The instantaneous frequency based on the symmetric higher order energy operator shows better frequency estimation result since it is aligned to the time instance of the signal. The speech is pre-processed by a lowpass filter to remove higher frequency components. Then, it is processed by the instantaneous frequency to obtain the fundamental frequency estimates. The symmetric higher order energy operator has been used as an indicator to determine the voiced/unvoiced speech. The fundamental frequency estimates are further processed by a moving average filter to obtain the monotonically changed estimates. The obtained fundamental frequency estimates have been compared with the spectrogram of the speech to confirm its accuracy.
본 논문에서, 가스절연개폐장치(GIS)의 정상상태와 비정상상태에 대해 예방진단기술을 이용하여 자세하게 서술하였다. 이 기술은 지능형 GIS 감시시스템에 의해 저장된 GIS의 데이터의 분석과 진단에 근거한다. GIS음의 파형은 방전과 자체내의 코로나 방전음에 의해 발생되는 것으로 잡음과 비슷하다. 그러므로, 본 논문에서, GIS음의 정상 상태와 비정상 상태로 분류하는데, 정상과 비정상 상태를 레벨교차율(LCR)과 스펙트로그램 에너지비율로 이용하여 구분하였다.
1. 연구배경 사상인은 생리 및 병리 현상에 차이를 나타낼 뿐만 아니라 섭생법 및 치료법에서도 각기 다른 방법을 적용하고 있다. 그러므로 사상의학에 있어서 체질변증분야가 매우 중요한 과제라 하겠다. 동무는 사상인변증의 진단지표를 외형 심성 병증 등을 제시하였고, 많은 의가들에 의해 여러 가지 새로운 체질변증의 방법이 모색되어 임상에 시도 활용되고 있는 추세이나 체질변증의 객관성유지에 어려운 점이 많아서 학문의 발전에 적지 않은 난관이 따랐다. 최근에는 음성과학의 발달에 힘입어 음성의 특성을 가시적 수치적으로 객관화 할 수 있는 가능성이 높아졌다. 본 연구는 이러한 음성과학을 바탕으로 여러 의가들에 의해 제시되어 온 사상인의 음성적 특정을 각 개인의 사상체질과 직접적으로 연관성이 있다고 판단되는 공명주파수와 기본주파수 등 여러 음성학적인 pattern자료들을 모집단으로부터 획득하여 체질별로 객관적인 수치로 비교 분석함으로써 음성과 체질과의 관계에 대하여 살펴보고 개인의 성문에 의한 사상체질 판단의 기본자료로 활용하고자 하였다. 2. 연구방법 상지대한의과대학 남학생 132명과 기타8명을 대상으로 하였다. 음향특성과 체질과의 상관성에 관하여 문헌조사를 하였다. 설문지와 체질전문가에 의하여 연구대상자를 체질 판별하였다. 연구대상자의 음성특성에 대한 설문조사를 하였고 CSL로 Pitch. Formant Frequency. Energy, Time of reading composition 등을 분석하고 통계 처리하여 체질 판별을 시도하였다. 3. 연구결과 1) 설문조사결과 소음인은 음성이 낮고 완만하며 조용한 편으로, 소양인은 음성이 높고 밝으며 급하고 함부로 말을 하는 것으로, 태음인은 음성이 낮고 무거우며 완만하고 굵고 성량이 풍부한 것으로 나타났다. 2) 문장의 평균 발음 시간에서 태양인은 다른 체질에 비하여 유의성 있게 길었다. 몸무게에서 태음인은 다른 체질에 비하여 유의성 있게 높았다. Formant frequency 1에서는 태양인이, Bandwidth 1에서는 소음인과 태양인이 다른 체질에 비하여 유의성 있게 낮았으며, Bandwidth 2와 Formant frequency 5에서는 태양인이 유의성 있게 높았다. Pitch Maximum과 Pitch Maximum-Pitch Minimum에서는 소음인과 태양인이 유의성 있는 차이를 나타내었다. Energy Mean에서는 태양인과 태음인에서 유의성 있는 차이를 나타내었다. 3) Multi-dimensional 4-class minimum-distance classifier 분석결과 모든 항목으로 분석한 것 보다 체질별로 특정 항목을 갖고 분석한 것이 높은 일치를 나타내었다. SPSS/PC+프로그램에서 일원분산분석과 판별분석결과 네 체질사이에서의 정판별력보다 소양인을 제외한 3체질 사이에서의 정판별력이 높았다. CART모형에서 앞에서 제시된 다른 방법들보다 높은 예측율을 보이고 있다. 연구수행과정 중에 표준화, 녹음기술, 적적한 문장의 선택, 음성분석 항목선택, 통계기법, 적절한 알고리즘의 개발 등의 많은 문제점이 나타나고 있으며 관련분야의 보완과 연구진행이 지속적으로 있어야 할 것으로 사려 된다. 다각도로 진행되고 있는 사상의학에서의 객관화 노력과 통계적인 방법론들이 적용되고 체질진단에 있어 가장 최적의 알고리즘을 찾아낼 수 있다면, 정확한 체질 진단과 더불어 그에 따른 환자들의 치료와 약물처방에 있어서도 많은 도움을 줄 수 있으리라 생각된다. 성문과 음성특성의 분석을 통한 사상체질 분류검사방법은 사상체질의 객관화를 위한 하나의 보조적인 방법이 될 수 있다고 사료된다.
본 논문은 다양한 음성 특징과 텍스트를 이용한 멀티 모드 순환신경망 네트워크를 사용하여 음성을 통한 범주형(categorical) 분류 방법과 Arousal-Valence(AV) 도메인에서의 분류방법을 통해 감정인식 결과를 제시한다. 본 연구에서는 음성 특징으로는 MFCC, Energy, Velocity, Acceleration, Prosody 및 Mel Spectrogram 등의 다양한 특징들의 조합을 이용하였고 이에 해당하는 텍스트 정보를 순환신경망 기반 네트워크를 통해 융합하여 범주형 분류 방법과 과 AV 도메인에서의 분류 방법을 이용해 감정을 이산적으로 분류하였다. 실험 결과, 음성 특징의 조합으로 MFCC Energy, Velocity, Acceleration 각 13 차원과 35 차원의 Prosody 의 조합을 사용하였을 때 범주형 분류 방법에서는 75%로 다른 특징 조합들 보다 높은 결과를 보였고 AV 도메인 에서도 같은 음성 특징의 조합이 Arousal 55.3%, Valence 53.1%로 각각 가장 높은 결과를 보였다.
판소리는 우리나라 전통 성악곡이며 소리, 대화, 몸짓이 어울린 종합 예술로 독창성과 우수성을 세계적으로 인정받은 세계무형유산이다. 특히, 판소리는 소리꾼의 해학적 표현과 청중의 참여도가 높은 점에서 예술적 가치가 있으며 모든 계층이 두루 즐기는 예술로서 사회적 통합의 기능을 담당한 것으로 평가되고 있다. 따라서 본 논문에서는 사회와 시대를 표현한 판소리의 음향학적 특징을 분석하기 위해 판소리 다섯 마당을 대상으로 음성신호 분석 기술을 적용한 상관성 추출 연구를 수행하였다. 이를 위해 판소리 다섯 마당에 대한 스펙트로그램, 피치, 안정도 및 강도 분석을 실험하였다. 실험 결과를 통해 판소리는 청중들에게 집중과 흥미를 지속적으로 유지시키면서 이야기를 풀어가는 특징을 잘 반영하기 위해 목소리의 파동 및 성대 떨림의 변화 폭이 크고 안정적이며 음성 에너지가 큰 소리로 표현하고 있는 것으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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