The two specific research questions pursued in this paper are: (i) how Korean speakers perceive Hindi stops in terms of the three laryngeal categories of Korean stops; (ii) how well Korean speakers do with an ABX perception test that utilizes a total of 52 Hindi minimal pairs where all sounds are identical except for the laryngeal features of a stop in each word. A total of 45 university students participated in this experiment. The results showed that (i) Koreans tended to perceive Hindi voiceless unaspirated stops as Korean fortis ones, voiceless aspirated stops as aspirated ones, voiced stops as lenis ones, and breathy stops as aspirated ones, and (ii) Koreans had difficulty in distinguishing between voiceless aspirated and breathy stops in Hindi.
한국어에서는 모음사이에서 겹자음이 나타날 수 있으나 영어에서는 이것이 불가능하므로 영어를 배우는 한국 학생들이 $su\underline{mm}er$와 같이 겹자음 철자를 포함하는 단어들을 발음할 때 철자의 겹자음을 모두 발음하는 오류를 흔히 범한다. 따라서 본 파일럿 연구에서는 한국 학생들이 영어 겹자음 철자를 어떻게 발음하고 인지하는지 살펴보기 위해서 영어 겹자음과 단자음의 (유사) 최소변별쌍으로 구성된 36개의 실제어를 20명의 대학생이 듣고 발음하는 인지와 발화 실험을 실행하였다. 실험 결과 한국 학생들은 철자의 영향으로 영어 단자음 철자 단어를 발음할 때보다 겹자음 철자 단어를 발음할 때 이중으로 길게 발음하는 오류를 더 흔히 범해서 겹자음 철자 단어의 정확율보다 단자음의 정확율이 크게 높았으며, 인지의 경우에도 마찬가지로 단자음 철자 단어의 인지 정확율이 겹자음 철자보다 확연하게 높았다. 덧붙여, 한국 학생들의 영어 유성 파열음의 발화 오류율이 낮은 이유를 한국어 음운 체계의 전이로 설명하였다. 끝으로, 한국학생들의 발화를 스펙트로그램을 통해서 분석함으로써 영어 단자음 철자보다는 겹자음 철자에서 더 많은 발화오류를 일으키는 것도 보여주었고 또한 교육적인 함축점도 제안하였다.
유성음원과 무성음원을 사용하는 음성부호화 방식에 있어서, 같은 프레임 안에 모음과 무성자음이 있는 경우에 음질저하 현상이 나타난다. 본 논문에서는 음질을 개선하기 위해 V/S/TSIUVC 스위칭, 개별피치 펄스와 TSIUVC 근사합성 방법을 사용한 새로운 멀티펄스 음성부호화 방식을 제시한다. TSIUVC는 영교차율과 개별피치 펄스에 의하여 추출되며, TSIUVC의 추출율은 여자와 남자음성에서 각각 91%와 95.2%를 얻었다. 여기에서 중요한 사실은 양질의 TSIUVC 합성 파형을 얻기 위해서는 0.547kHz 이하와 2.813kHz 이상의 주파수 정보를 사용하여야 한다. V/UV를 이용한 MPC와 V/S/TSIUVC를 이용한 FBD-MPC의 비교평가를 하였다. 실험결과, FBD-MPC의 음질이 MPC의 음질에 비하여 상당히 개선되었음을 알 수 있었다.
유성음원과 무성음원을 사용하는 음성부호화 방식에 있어서, 같은 프레임 안에 모음과 무성자음이 있는 경우에 음질저하현상이 나타난다. 본 연구에서는 연속음성에서 무성자음을 포함한 천이구간을 탐색, 추출하고 주파수대역에서 근사합성하는 8kbps의 멀티펄스 음성부호화 방식(FBD-MPC)를 제안하였다. 기존의 8kbps MPC와 FBD-MPC의 SNRseg를 평가한 결과, FBD-MPC의 남자음성에서 0.5dB, 여자음성에서 0.2dB 개선된 것을 확인할 수 있었다. 결국, MPC에 비해 FBD-MPC의 SNRseg가 개선되어 음성파형의 일그러짐을 제어할 수 있었으며, 본 방법은 셀룰러폰이나 스마트폰과 같이 Low Bit Rate의 음원을 사용하여 음성신호를 부호화하는 방식에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 손실이 발생하는 상황에서 높은 인식률을 유지하기 위해서 손실 데이터 이론을 음성 인식기에 적용하였다 손실 데이터 이론은 일반적으로 이용되는 통계적 정합 방법인 은닉 마코프 모델 (HMM: hidden Markov model) 중 연속 Gaussian확률 밀도 함수를 이용하여 음성 특징들의 출력 확률을 나타내는 경우에 쉽게 적용할 수 있다는 장점을 갖고 있다. 손실 데이터 이론의 방법 중 계산량이 적고 인식기에 적용이 쉬운 주변화(marginalization)방법을 사용하였으며 특징 벡터의 특정 차수나 시간열의 손실 검출 방법은 음성 신호의 에너지와 주위 배경 잡음의 에너지의 차이가 임계치보다 작게 되는 부분을 찾는 주파수 차감 방법을 이용하였다. 본 논문에서 제안한 손실 영역의 신뢰도 평가는 분석 구간이 모음일 확률을 계산해서 비교적 잉여 정보가 많이 포함된 모음화된 구간의 손실만을 처리하도록 하였다. 제안한 방법을 사용하여 여러 잡음 환경에 대해서 기존의 손실 데이터 처리 방법만을 사용한 경우보다 452 단어의 화자독립 단어 인식 실험을 수행한 결과 오류율측면에서 평균적으로 약 12%의 성능 향상을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 발음표기가 주어진 상황에서 음성 신호의 자동 음소 분할에 관한 것이며 음소의 경계를 음소 음향학적인 변화특성에 따라 3가지 형태로 분류하여 각각에 적합한 분할 알고리즘을 개발하였다. 형태 1은 묵음·유성음·무성음간의 분할이며 히스토그램분석으로 구한 문턱 값으로 초기 분할 후, 웨이블릿 계수의 SVF (Spectral Variation Function)를 이용하여 분할하였다. 형태 2는 연속적인 모음의 분할이며 각 모음변화특성을 템플릿으로 구성하여 분할에 활용하였다. 형태 3은 모음과 유성자음 혹은 유성화 자음의 분할이며 특성주파수대역의 진폭변화를 이용하여 후보구간을 정한 후, 캡스트럼 계수의 SVF를 이용하여 최종적인 분할을 수행하였다. 본 실험에서는 분할 성능을 테스트하기 위하여 한국어 PBWSpeech DB에서 342개의 단어를 자동으로 분할한 후, 수작업으로 분할한 결과와 비교하였다. 전체적인 자동 분할 성능은 20 msec내에서 81.5%의 분할성능을 보였다.
In languages such as Japanese, it is very common to observe that short peripheral vowel are completely voiceless when surrounded by voiceless consonants. This phenomenon has been known as Montreal French, Shanghai Chinese, Greek, and Korean. Traditionally this phenomenon has been described as a phonological rule that either categorically deletes the vowel or changes the [+voice] feature of the vowel to [-voice]. This analysis was supported by Sawashima (1971) and Hirose (1971)'s observation that there are two distinct EMG patterns for voiced and devoiced vowel in Japanese. Close examination of the phonetic evidence based on acoustic data, however, shows that these phonological characterizations are not tenable (Jun & Beckman 1993, 1994). In this paper, we examined the vowel devoicing phenomenon in Korean using data from ENG fiberscopic and acoustic recorders of 100 sentences produced by one Korean speaker. The results show that there is variability in the 'degree of devoicing' in both acoustic and EMG signals, and in the patterns of glottal closing and opening across different devoiced tokens. There seems to be no categorical difference between devoiced and voiced tokens, for either EMG activity events or glottal patterns. All of these observations support the notion that vowel devoicing in Korean can not be described as the result of the application of a phonological rule. Rather, devoicing seems to be a highly variable 'phonetic' process, a more or less subtle variation in the specification of such phonetic metrics as degree and timing of glottal opening, or of associated subglottal pressure or intra-oral airflow associated with concurrent tone and stricture specifications. Some of token-pair comparisons are amenable to an explanation in terms of gestural overlap and undershoot. However, the effect of gestural timing on vocal fold state seems to be a highly nonlinear function of the interaction among specifications for the relative timing of glottal adduction and abduction gestures, of the amplitudes of the overlapped gestures, of aerodynamic conditions created by concurrent oral tonal gestures, and so on. In summary, to understand devoicing, it will be necessary to examine its effect on phonetic representation of events in many parts of the vocal tracts, and at many stages of the speech chain between the motor intent and the acoustic signal that reaches the hearer's ear.
유성음원과 무성음원을 사용하는 음성부호화 방식에 있어서 모음과 무성자음이 있는 프레임에서 음질저하 현상이 나타난다. 본 논문에서는 음질을 개선하기 위해 V/S/TSIUVC 스위칭과 TSIUVC 근사합성 방법을 사용한 새로운 멀티펄스 음성부호화 방식을 제시한다. TSIUVC는 영교차율과 개별피치 펄스에 의하여 추출되며, TSIUVC의 추출율은 여자와 남자음성에서 각각 91%와 96.2%를 얻었다. 여기에서 중요한 사실은 양질의 TSIUVC 합성 파형을 얻기 위해서는 0.547kHz 이하와 2.813kHz 이상의 주파수 정보를 사용하여야 한다. V/UV를 이용한 MPC와 V/S/TSIUVC를 이용한 FBD-MPC의 비교평가를 하였다. 실험결과, FBD-MPC의 음질이 MPC의 음질에 비하여 상당히 개선되었음을 알 수 있었다.
최근 모바일 환경에서 작동 가능한 음성 인식 시스템에 대한 수요가 급격히 증대되고 있다. 본 논문은 음소 기반 한국어 음성 인식 시스템에 적용하기 위한 새로운 한국어 음소 경계 검출 방안을 제안한다. 먼저 입력 신호는 동일한 크기의 블록들을 구성한다. 제안하는 방식은 입력 음성 신호의 각 블록에 대해 계산되는 변동성 지표와, 부호가 동일한 인접 샘플들의 집합인, 블록 내의 각 벌크에 대해 계산되는 벌크 지표를 음소 경계 검출의 기반 지표로 사용한다. 두 가지 기반 지표를 결합하여 활용하는 세 개의 전용 인식 알고리즘을 사용하여, 모음, 유성 자음, 그리고 무성 자음을 차례로 인식하여 음소 간 경계를 검출한다. 실험 결과를 통해, 제안하는 방식을 사용함으로써 기존의 경계 검출 방식에 비해 오류율을 현저히 감소시킬 수 있음을 확인하였다.
최근 무선네트워크의 효율을 높이기 위하여 신호압축 방식의 사용이 증가되고 있다. 특히, MPC 시스템은 비트율을 줄이기 위하여 피치추출 방법과 유성음과 무성음의 음원을 사용하였다. 일반적으로, 유성음원과 무성음원을 사용하는 MPC 시스템에 있어서, 같은 프레임 안에 모음과 무성자음이 있는 경우에 재생 음성파형에 일그러짐이 나타난다. 이것은 대표구간의 멀티펄스를 피치구간마다 복원하는 과정에서 재생 음성파형이 정규화 되는 것이 원인으로 작용한다. 본 논문에서는 재생 음성파형의 일그러짐을 제어하기 위하여 피치구간 마다 멀티펄스의 진폭을 보정하고, 특정 주파수를 이용하는 ACFBD-MPC(Amplitude Compensation Frequency Band Division-Multi Pulse Coding)를 제안하였다. 실험은 남자와 여자음성에서 각각 16개의 문장을 사용하였으며, 음성신호는 10kHz 12bit로 A/D 변환하였다. 또한 8kbps의 부호화 조건에서 ACFBD-MPC 시스템을 구현하고, ACFBD-MPC의 SNR를 평가하였다. 그 결과 ACFBD-MPC의 남자 음성에서 14.2dB, 여자 음성에서 13.6dB 임을 확인할 수 있었으며, ACFBD-MPC가 기존의 MPC에 비하여 남자음성에서 1dB, 여자음성에서 0.9dB 개선되는 것을 알 수 있었다. 이 방법은 셀룰러폰이나 스마트폰과 같이 낮은 비트율의 음원을 사용하여 음성신호를 부호화하는 방식에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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