This study aims to analyze the voices of the patients with voice disorders including vocal fold paralysis, vocal fold cyst and vocal nodule/polyp in the aspect of acoustic phonetics. This study intends to collect subsidiary acoustic data in order to make a speech treatment and an standardization of vocal disorders. Subjects and Methods: The subjects of this study were 64 adult patients who underwent indirect laryngoscopy and laryngostroboscopy, and were diagnosed as vocal fold paralysis, vocal fold cyst or vocal nodule/polyp. Experimental group consisted of 20 patients who were diagnosed as vocal fold paralysis, 21 patients who were diagnosed as vocal fold cyst and had the average age of 42.0 $({\pm}10.03)$ ; and 23 patients who were diagnosed as vocal nodule/polyp and had the average age of 40.9 $({\pm}13.75)$. For the methodology of this study, the patients listed above were asked to sit in a comfortable position at intervals of 10cm apart from the patient's mouth and a microphone, and subsequently to phonate a vowel sound /e/ for the maximum phonation time with natural tone and vocal volume then the sound was directly inputted on a computer. During recording, sampling rate was set to 44,100Hz and the 1-second area corresponding to stable zone except the first and the last stage of waveform of the vowel sound /e/ vocalized by the individual patients was analyzed. Results: First, there was no statistically significant difference in jitter and shimmer between vocal fold paralysis and vocal fold cyst, while there was highly statistically significant difference in them between vocal fold paralysis and vocal nodule/polyp. Second, looking into the mean values obtained from NNE, HNR and SNR results associated with noise ratio, the disease showing the most abnormal characteristics was vocal fold paralysis, followed by cyst and nodule/polyp in order. For NNE, there was statistically significant difference between vocal nodule/polyp, and cyst or paralysis. In other words, it was found that the NNE of vocal nodule/polyp was weaker than that of cyst or paralysis. Similarly, HNR and SNR also showed the same characteristics; there was statistically significant difference between vocal fold paralysis and vocal fold cyst or nodule/polyp, and HNR and SNR values of vocal fold paralysis were lower than those of vocal fold cyst or nodule/polyp. Conclusion: For vocal fold paralysis, the abnormal values of acoustic parameters associated with frequency, amplitude and noise ratio were statistically significantly higher than those of vocal fold cyst and nodule/polyp. This finding suggests that the voices of the patients with vocal fold paralysis are the most severely injured due to less stability of vocal fold movement, asymmetry and incomplete glottic closure. In addition, there was no statistically significant difference in the acoustic parameters of tremor among vocal fold paralysis, vocal fold cyst and vocal nodule/polyp. Further studies need to ascertain reasonable acoustic parameters with various vocal disorders as well as to clarify the correlation between acoustics-based objective tools and subjective evaluations.
본 논문은 음성과 오디오의 혼합 콘텐츠를 대상으로 하는 9.2 kbps 저 전송률 변환여기 부호화기 설계를 목표로 한다. 저 전송률 환경을 위하여 주파수 영역 신호의 중요도에 따른 Band-Selection 방법과 Gain-Shape 양자화를 이용한 Analysis by Synthesis(AbS) 구조를 이용한다. AbS 구조를 이용하는 과정에서 발생하게 되는 연산량을 감소시키기 위하여 밴드별 IDFT를 취하고 합성하는 방법을 이용한다. 전송 되지 않는 구간에 대하여 Comfort Noise를 삽입함으로써 음질 저하 없이 설계한다. 기존의 TCX모드와 비교하여 저 전송률에서 성능의 저하 없는 부호화기를 제안한다.
본 논문에서는, 매우 낮은 전송율이 요구되는 음성통신의 환경하에서 CELP 음성 부호기를 사용할 경우, 스펙트럼에 대한 정보를 어떻게 효과적으로 나타낼 것인가에 대하여 고찰하였다. 구체적으로, 스펙트럼에 대한 정보를 나타내는 LPC 파라메타를 cepstrum으로 변형시키고, 변형된 LPC cepstrum계수들을 효과적으로 벡터 양자화하는 방법을 제시하였다. 벡터 양자화에 사용되는 코드-북의 설계를 위하여, 주파수 대역에서 서로 다른 의미를 갖는 세계의 cepstral distance measure들을 시도하였으며, 각각에 대한 성능이 분석되어졌다. 시뮬레이션을 통하여, 본 논문에서 제시한 LPC cepstral 벡터 양자화 방식이 스펙트럼에 대한 정보를 매우 효과적으로 나타낼 수 있음을 보였다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권3호
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pp.61-66
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2022
Object classification is one of the main fields in neural networks and has attracted the interest of many researchers. Although there have been vast advancements in this area, still there are many challenges that are faced even in the current era due to its inefficiency in handling large data, linguistic and dimensional complexities. Powerful hardware and software approaches in Neural Networks such as Deep Neural Networks present efficient mechanisms and contribute a lot to the field of object recognition as well as to handle time series classification. Due to the high rate of accuracy in terms of prediction rate, a neural network is often preferred in applications that require identification, segmentation, and detection based on features. Neural networks self-learning ability has revolutionized computing power and has its application in numerous fields such as powering unmanned self-driving vehicles, speech recognition, etc. In this paper, the experiment is conducted to implement a neural approach to identify numbers in different formats without human intervention. Measures are taken to improve the efficiency of the machines to classify and identify numbers. Experimental results show the importance of having training sets to achieve better recognition accuracy.
우리 나라의 연간 심정지 환자는 3만명 안팎이며, 점차 그 수가 증가 하고 있다. 이러한 배경으로 심폐소생술 교육과 홍보사업을 전국적으로 확대 시행해왔지만 일반인에 의한 목격자 심폐소생술 시행 비율은 4.4%로 외국의 20%~70% 비율과 비교하면 현저히 낮은 실정이다. 따라서 본 논문에서는 심정지 환자를 발견한 목격자가 CPR을 수행하는 데 영향을 주는 요인을 분석하고 그 결과를 바탕으로, 일반인 목격자의 의한 심폐소생술 시행 비율 증가에 효과적으로 보조할 수 있도록 사용자에게 올바른 심정지 대처요령과 단계별 CPR 가이드라인을 사용자에게 제공하는 어플리케이션 기획·개발 연구를 수행하였다.
Background and Objectives : Syllable Maximum Repetition Rate(MRR) is ability to repeat rapidly the articulators and is assessed for oromechanism function as one of the MPT. MRR is measured by rate(counts/sec), also simultaneously considered accuracy and consistency. The objective of the present was to examine stimuli effects and age and sex differences for MRR. Materials and Method : This study was participated 60 normal males and females(1 : 1) who were divided into two groups young(<40 years old) and old($\geq$40 years old). Stimuli were $/{P^=}a/,/{t^=}a/,/{k^=}a/,/{P^h}a/,/{t^h}a/,/{k^h}a/,/{P^=}{at^=}{ak^=}a/$ for, manner(tense and aspirated) of articulation, $/{p^h}{at^h}{ak^h}a/,/{t^h}{ap^h}{ak^h}a/$ for the effect of the order of syllable, glide /u-i/ for coordination of lip and tongue, interrupted vowel /i/ for laryngeal function. Results : There were little differences in two age groups and sex and manner of articulation for MRR tasks. The fastest average MRR of the single syllable included in this study was $/{t^=}a/$. significant differences existed between MRR for ${p^h}{at^h}{ak^h}a/ and /{t^h}{ap^h}{ak^h}a/$, which suggested that MRR was affected by the order of the syllables. MRR for interrupted vowel /i/ was about 2 counts/sec slower than average rate of 1 syllables. Conclusion : From these results, the order of the syllables was a crucial variable in MRR. rather than age or sex. There were no difference age, sex and manner of rate. The interrupted vowel repetition rate was slightly slow used and can provide basic information to assess the speech mechanism and can be useful to develop effective stimuli to differentiate the disordered group from normal.
본 논문은 비동기 방식의 IMT-2000 단말기용 ASIC (주문형 집적회로)에 포함되는 음성부호화기 알고리즘인 AMR(Adaptive Multi Rate) 보코더의 실시간 구현에 관한 것이다. 구현된 AMR 보코더는 12.2kbps에서 4.75kbps까지 8가지의 다중 비트율을 가지고 있으며, 인코더와 디코더 기능 외에 VAD (Voice Activity Detection) 블록과 SCR (Source Controlled Rate operation) 블록 등의 부가기능 및 시스템과의 접속 처리를 위한 프레임 구성 기능도 구현되어 있다. AMR 보코더를 구현하기 위하여 설계된 DSP (디지털 신호처리기)는 TeakLite 코어를 기반으로 하여 메모리 블록, 직렬접속 블록, CPU와의 접속을 위한 레지스터 파일 블록, 인터럽트 제어회로 등으로 구성된 16비트 고정 소수점형 DSP이다. 실시간 구현 방법에서는 메모리의 효율적인 관리를 통하여 계산량을 최적화하여 최대 동작 계산량을 약 24MIPS로 줄였으며, 구현된 AMR 보코더는 3GPP의 표준 시험 벡터를 모두 통과하여 검증을 완료하고, 실시간 보드 시험에서도 안정적으로 동작하는 것이 확인되었다.
Purpose: The purpose of this study is to investigate the prior art based on deep learning to objectively calculate the metabolic rate which is the subjective factor for the PMV optimum control and to make a plan for future research based on this study. Methods: For this purpose, the theoretical and technical review and applicability analysis were conducted through various documents and data both in domestic and foreign. Results: As a result of the prior art research, the machine learning model of artificial neural network and deep learning has been used in various fields such as speech recognition, scene recognition, and image restoration. As a representative case, OpenCV Background Subtraction is a technique to separate backgrounds from objects or people. PASCAL VOC and ILSVRC are surveyed as representative technologies that can recognize people, objects, and backgrounds. Based on the results of previous researches on deep learning based on metabolic rate for occupational metabolic rate, it was found out that basic technology applicable to occupational metabolic rate calculation technology to be developed in future researches. It is considered that the study on the development of the activity quantity calculation model with high accuracy will be done.
44.1 kHz 샘플링 비율의 표준 CD음질의 오디오 신호를 인터넷 상에서 전송 및 분배하기 위해서 네트워크 대역폭과 저장 공간의 제한점을 고려해야 한다. 이러한 제한은 오디오 신호의 샘플링 비율을 낮추거나 MP3와 같은 오디오 데이터 압축 기법을 이용하여 해결할 수 있지만, 공통적으로 고 주파수 (High frequency) 대역의 정보가 손실 된다는 문제가 발생한다. 이러한 고 주파수 손실은 결국 저 샘플링 비율의 오디오 신호를 생성하게 되며 표준 CD음질을 가지는 오디오 신호보다 제한된 저 주파수 대역만을 재생할 수 있게 된다. 일반적으로 오디오 신호의 고주파 성분은 위치정보와 명료도, 재생 환경 등에 대한 음의 풍부한 정보를 제공한다. 본 논문의 목적은 LMS 적응 필터링과 DWT 분석/합성을 이용하여 저 샘플링 비율을 가지는 오디오 신호로부터 고 주파수 대역의 정보를 효과적으로 추정하는 것이다. 제안된 알고리즘은 DWT 영역에서 LMS 적응 알고리즘을 이용하여 고 주파수 정보를 추정하고 DWT 합성을 이용하여 고 주파수 정보가 강화된 고음질의 오디오 신호를 재생한다. 제안된 알고리즘의 성능 평가를 위해 실제 음성신호와 음악 신호를 이용하여 컴퓨터 모의 실험과 청취 평가를 수행하여 기존 알고리즘과 비교하였으며, 실험 결과 제안된 알고리즘의 우수성을 확인하였다.
화자인식에 사용하는 파라미터는 화자의 특징을 충분히 표현함과 더불어 발성 시마다 변동이 작은 것이 바람직하다. 즉, 파라미터의 화자내의 변이보다 화자간의 변이가 큰 특성을 가져야 화자간의 구분이 용이하다. 또한, 화자간 오류를 최소화하기 위해 화자간 구별이 뚜렷한 특징 파라미터뿐만 아니라 분별력이 뛰어난 인식방법도 필요하다. 최근의 실험결과들을 살펴보면 발성기관에 의한 정적인 특징뿐 아니라, 발성습관에 의한 동적인 특징을 같이 이용함으로써 보다 정확한 인식결과를 얻고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 다음과 같이 제안한다. 음성의 특징벡터로 운율정보 사용을 제안한다 현재 화자인식 시스템에서 일반적으로 많이 사용되고 있는 특징벡터는 스펙트럼 정보를 모델링하고 있는 것으로 비잡음 환경에서 종은 성능을 보이고 있다. 그러나 잡음 환경변화에 크게 왜곡되며 인식율이 현저하게 저하되는 문제점이 나타난다. 그러므로 본 논문에서는 음성의 동적 변화를 측정할 수 있는 세그먼트로 분할한 피치열을 변경하여 인식의 특징패턴으로 사용한다. 이는 문장의 운율정보를 보여주는 것으로 소음환경에서 강인한 특성을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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