Purpose: The purpose of this study is to investigate the understanding about speech therapy and the satisfaction of counseling about speech therapy according to the characteristics of mothers who have children with disabilities, and to devise the clinical instruction methods to provide the effective speech therapy by identifying the correlation between the two variables. Methods: This study conducted a survey for 78 mothers of children with disabilities who use speech therapy labs in university. 17 questions were composed to investigate the understanding degree about speech therapy and 24 questions were composed to investigate the satisfaction degree about speech therapy counseling. Results: First, the survey showed that mothers who have the higher education level have the higher understanding degree about language(p<0.01). Second, the survey showed that mothers who have the higher education level have the lower satisfaction degree about counseling process(p<0.5). In the view of job status, mothers who have a job have the higher satisfaction degree about counseling time(p<0.5). Third, the survey showed that in the view of mothers'understanding degree about speech therapy and satisfaction degree about counseling, mothers who have the higher understanding degree about language, speech therapy tools and speech therapy area have the higher satisfaction degree about counseling. Conclusions: This study showed the necessity to understand the subjects'needs exactly and communicate with mothers actively. In addition, the concrete and various methods should be devised in order to increase the understanding degree about speech therapy and increase the satisfaction degree of counseling about the clinical practice environment and language therapy process.
In this paper, we present a new approach for speaker diarization. First, we use the prosodic information calculated on the original speech to resynthesize the new speech data utilizing the spectrum modeling technique. The resynthesized data is modeled with sinusoids based on pitch, vibration amplitude, and phase bias. Then, we use the resynthesized speech data to extract cepstral features and integrate them with the cepstral features from original speech for speaker diarization. At last, we show how the two streams of cepstral features can be combined to improve the robustness of speaker diarization. Experiments carried out on the standardized datasets (the US National Institute of Standards and Technology Rich Transcription 04-S multiple distant microphone conditions) show a significant improvement in diarization error rate compared to the system based on only the feature stream from original speech.
This paper shows how a distinctive feature model can effectively be implemented into speech understanding within the framework of the Optimality Theory(OT); i.e., to show how distinctive features can optimally be extracted from given speech signals, and how segments can be chosen as the optimal ones among plausible candidates. This paper will also show how the sequence of segments can successfully be matched with optimal words in a lexicon.
It has long been known that high-frequency sensorineural hearing loss (HFHL) can contribute to difficulty in speech understanding by elderly listeners. This study evaluated the relative contribution of HFHL and age to speech understanding. Subjects included adult middle-aged and old groups with normal hearing or with limited HFHL. The Hearing-in-Noise-Test (HINT) was used to measure speech perception performance in quiet and in noise. The middle-aged groups showed significant effects of HFHL for speech intelligibility in quiet and in noise, but the old groups showed the difference in quiet only due to high frequency hearing. The results suggest that HFHL may affect speech intelligibility differently with age and therefore hearing aid selection needs to take into account the influence of age.
본 논문에서는 사전과 시소러스를 이용하여 문장음성 이해를 위한 확률모델을 제안한다. 제안한 확률모델은 입력되는 음성과 텍스트 문장에서 단어를 추출한다. 컴퓨터가 선택한 카테고리의 사전 DB와 입력된 문장에서 추출된 단어와 비교하고 확률모델로부터 확률값을 얻는다. 이때 컴퓨터로부터 상위어 정보를 알아내고 상위어 사전을 검색하여 단어를 추출하고 입력된 단어와 확률 모델을 비교하여 결과값을 얻는다. 사전과 상위어 사전으로부터 얻은 두개의 확률값을 더하고 그 값을 미리 정해진 임계값과 비교하여 문장의 이해도를 측정한다. 이와 같은 이해 시스템을 스무고개 게임에 적용시켜 그 성능을 평가 하였다. 상위어 확률 값($\alpha$)이 0.9이고 임계값 ($\beta$)은 0.38일 때 문장음성 이해의 정확도는 79.8%였다.
In this paper, we propose a Korean speech understanding model using dictionary and thesaurus. The proposed model search the dictionary for the same word with in input text. If it is not in the dictionary, the proposed model search the high level words in the high level word dictionary based on the thesaurus. We compare the probability of sentence understanding model with threshold probability, and we'll get the speech understanding rate. We evaluated the performance of the sentence speech understanding system by applying twenty questions game. As the experiment results, we got sentence speech understanding accuracy of 79.8%. In this case probability of high level word is 0.9 and threshold probability is 0.38.
Speech-print mapping awareness is defined as the awareness of the principles underpinning how speech sound is matched to print symbols. Chinese is unique in that it follows the one syllable one character mapping principle. The present study examined the predictive power of speech-print mapping awareness in young children's word reading. Seventy-four Hong Kong children from the first and second kindergarten years were tested with phonological awareness, visual skills, syllable-level mapping awareness, and Chinese reading ability at Time 1. Chinese reading abilities were tested again 1 year later. It was found that syllable-level mapping awareness predicted Chinese word reading abilities 12 months later. Further, it seemed that the link of syllable mapping to Chinese reading is particularly significant for beginning readers. The findings suggest that understanding the language-specific speech-print mapping principle is critical for reading acquisition at the early stage of reading development.
This paper describes a test of everyday speech understanding ability, in which a listener's utilization of the context-situational information of speech is assessed, and is compared with the utilization of acoustic-phonetic information. The test items are sentences which are presented in a babble type of noise, and the listener response is the key word in the sentence. The key words are always two-syllabic nouns and the questioning sentences are added to obtain the responding key words. Two types of sentences are used. One is the high-predictable sentences for which the key word is somewhat predictable from the context. The other is the low-predictable sentences for which the key-word cannot be predicted from the context. Both types are included in six 40-item forms of the test, which are balanced for intelligibility, key-word familiarity and predictability, phonetic content, and length. Performance of normally hearing listeners shows significantly different functions for various signal-to-noise ratios. The potential applications of this test, particularly in the assessment of speech understanding ability in the hearing impaired, are discussed.
This paper deals with the problems of English listening comprehension: the rate of understanding difference in positions and sentence structures, parts of speech easily missed to understand, English sounds only in English(not in Korean), confusion of sounds, unaccented prefixes and suffixes, polysemy, homonym, juncture, understanding as one word by two different words, and sound blending in a normal speed of connected speech. Bearing those in mind I taught Suwon University freshmen video English with the mixed idea of Peterson's bottom-up and top-down methods putting in a meaningful context with thought group rather than word to word understanding. As a consequence, their errors come: prepositions, conjunctions, unstressed prefixes and suffixes, -ing from the present progressives and so forth. Assignments to have students transcribe the TV commercials and the names of reporters or Korean related news from English broadcastings are of use and help.
Journal of Electrical Engineering and information Science
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제1권1호
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pp.1-9
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1996
A key issue in spoken language processing has become the integration of speech understanding and natural language processing(NLP). This paper presents a parallel computational model for the integration of speech and NLP. The model adopts a hierarchically-structured knowledge base and memory-based parsing techniques. Processing is carried out by passing multiple markers in parallel through the knowledge base. Speech-specific problems such as insertion, deletion, and substitution have been analyzed and their parallel solutions are provided. The complete system has been implemented on the Semantic Network Array Processor(SNAP) and is operational. Results show an 80% sentence recognition rate for the Air Traffic Control domain. Moreover, a 15-fold speed-up can be obtained over an identical sequential implementation with an increasing speed advantage as the size of the knowledge base grows.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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