• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
• /
• pp.616-618
• /
• 2002

본 논문에서는 음성인식 성능을 높이기 위한 기본적 단계인 음성과 비음성 부분의 경계를 추출하는 음성 경계 추출 방법을 제안한다. 음성경계 추출을 위한 특징들로는 시간영역 분할 파라미터인 ZCR, MA를 사용하고 주파수 영역 분할 파라미터로 주파수 대역 파워 에너지 (Frequency band power energy), 포만트 계수 (Formant coefficient)를 사용하였고 각 파라미터들을 이용하여 음성 경계를 결정할 때 경험에 의해 임계치를 결정하는 단점을 보안하기 위해서 신경망을 이용한다. 신경망의 가중치와 임계치들은 지도 학습을 통해 최적화 되고, 학습을 통해 구성된 망을 음성과 비음성의 경계치 구분에 사용한다.

• 한국산업정보학회논문지
• /
• 제6권3호
• /
• pp.79-86
• /
• 2001

신종 직업병 중 누적외상성질환(Cumulative Trauma Disorders)은 고도로 분업화된 현대 산업환경에서 주로 수작업을 수행하는 종사자에게 발생된다. 본 연구는 단순반복근로자의 누적외상성질환에 노출되는 정도를 EMG시스템을 이용하여 분석한 결과는 다음과 같다. AEMG에서는 작업경과에 따라 근피로도는 증가하다가 작업 완료시에는 근피로도가 내화벽돌을 들기 전보다 감소하였다. MF와 MPF에에서는 천극근, 다열근의 근피로도가 많은 것으로 나타났다. ZCR에서는 모든 내화벽돌의 무게에서 작업전과 작업후의 근피로도가 가장 낮게 나타났다. 종합적으로 작업진행이 계속됨에 따라 근육피로도는 증가하고 있었고, 단순반복운반작업시에 천극근과 다열관에 대한 근피로도가 큰 것으로 나타났다.

• 전자공학회논문지SC
• /
• 제48권5호
• /
• pp.31-36
• /
• 2011

본 논문에서는 Mel-Frequency Cepstral Coefficient (MFCC), Decorrelated Filter Bank (DFB), Octave-based Spectral Contrast (OSC), Zero-Crossing Rate (ZCR), 그리고 Spectral Contract/Roll-Off를 복합 특징벡터로 결합하여 Support Vector Machine (SVM)을 이용한 음악 장르 분류 시스템을 설계하였다. 기존 방식에서는 전체 학습 데이터에 대한 특징벡터를 정규화를 한 후 SVM 모델을 생성하여 분류를 시행하였다. 본 논문에서는 비교 대상이 되는 한 쌍의 클래스에 대해서 One-Against-One (OAO) SVM으로 모델을 생성할 때 선택된 두 클래스의 특징벡터에 대해서만 정규화를 시행하는 방식을 제안한다. 기존 정규화 방식을 이용하면 단일 특징벡터로 OSC를 사용할 경우에는 60.8%, 복합 특징벡터를 모두 이용하는 경우에는 77.4%의 인식율을 얻을 수 있었다. 또한, 제안된 정규화 방식을 이용하면 OSC와 복합 특징벡터에 대해서 각각 8.2%와 3.3%의 추가적인 성능 향상을 얻을 수 있었다.

• 한국산업정보학회논문지
• /
• 제6권4호
• /
• pp.12-21
• /
• 2001

최근 들어 작업강도가 심화, 노동환경의 변화 등으로 단순반복작업자의 누적외상장애가 많이 발생하고 있다. 따라서, 본 연구는 단순반복작업자의 근피로도를 분석하기 위하여 수작업과 Air Balance 시스템 설계장치를 이용할 때 각 근육의 피로도의 차이를 밝히고 단순반복작업의 기계에 의한 시스템설계제안을 목적하였다. 연구 결과, 내화벽돌 적재작업시에 수작업과 Air Balance 시스템을 이용한 근피로도 비교에서 Air Balance를 이용한 적재작업에서는 수작업 대비 근육별 AEMG 64.1%, MF 65.3%, MPF 64.3%, ZCR 63.6%로 근피로도가 낮게 나타났다. 근육의 동원정도는 전체적으로 비슷한 천이를 보였다. 즉, Aire Balance시스템을 사용하는 것이 수작업보다 근피로도 값은 낮게 나타났으며, 누적외상성 질환에 대한 노출도 작은 것으로 나타났다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제24권2호
• /
• pp.11-18
• /
• 2023

최근 음성 감정 인식(Speech Emotion Recognition, SER)분야는 음성 특징과 모델링을 활용하여 인식률을 개선하기 위한 많은 연구가 진행되고 있다. 기존 음성 감정 인식의 정확도를 높이기 위한 모델링 연구 이외에도 음성 특징을 다양한 방법으로 활용하는 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 음성 감정이 시간 흐름과 연관이 있음을 착안하여 시계열 방식으로 음성파일을 시간 구간별로 분리한다. 파일 분리 이후, 음성 특징인 Mel, Chroma, zero-crossing rate (ZCR), root mean square (RMS), mel-frequency cepastral coefficients (MFCC)를 추출하여서 순차적 데이터 처리에 사용하는 순환형 신경망 모델에 적용하여 음성 데이터에서 감정을 분류하는 모델을 제안한다. 제안한 모델은 librosa를 사용하여 음성 특징들을 모든 파일에서 추출하여, 신경망 모델에 적용하였다. 시뮬레이션은 영어 데이터 셋인 Interactive Emotional Dyadic Motion Capture (IEMOCAP)을 이용하여 recurrent neural network (RNN), long short-term memory (LSTM) and gated recurrent unit(GRU)의 모델들의 성능을 비교 및 분석하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 2008년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
• /
• pp.99-100
• /
• 2008

This paper proposes a Gaussian Mixture Model (GMM) - based speech emotion recognition methods using four feature parameters; 1) Fast Fourier Transform(FFT) spectral entropy, 2) delta FFT spectral entropy, 3) Mel-frequency Filter Bank (MFB) spectral entropy, and 4) delta MFB spectral entropy. In addition, we use four emotions in a speech database including anger, sadness, happiness, and neutrality. We perform speech emotion recognition experiments using each pre-defined emotion and gender. The experimental results show that the proposed emotion recognition using FFT spectral-based entropy and MFB spectral-based entropy performs better than existing emotion recognition based on GMM using energy, Zero Crossing Rate (ZCR), Linear Prediction Coefficient (LPC), and pitch parameters. In experimental Results, we attained a maximum recognition rate of 75.1% when we used MFB spectral entropy and delta MFB spectral entropy.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국지능시스템학회 2007년도 추계학술대회 학술발표 논문집
• /
• pp.25-28
• /
• 2007

본 논문은 FM 라디오 방송의 오디오 신호를 블록 단위로 음성 음악을 판별하는 시스템을 제안하는 논문이다. 본 논문에서는 음성 음악 판별 시스템을 구축하기 위해 다양한 특정 파라미터와 분류 알고리즘을 제안 한다. 특정 파라미터는 신호처리 분야(Centroid, Rolloff, Flux, ZCR, Low Energy), 음성 인식 분야(LPC, MFCC), 음악 분석 분야(MPitch, Beat)에서 각각 사용되는 파라미터를 사용하였으며 분류 알고리즘으로는 패턴인식 분야(GMM, KNN, BP)와 퍼지 신경망(ANFIS)을 사용하였고, 거리 구현은 Mahalanobis 거리를 사용하였다.

• 대한전자공학회논문지
• /
• 제15권6호
• /
• pp.23-28
• /
• 1978

본 논문은 복수화자를 대상으로 한 숫자음성자동 시스템의 개발을 위한 기초 실험 결과의 보고다. ZCR, 대수 에너지등의 파라메터에 의한 무성자음의 분류, 선형예측에 의한 formant 주파수의 추정 및 그를 이용한 모음 및 유성자음의 인식을 행했다. 성인 남성 한 사람의 숫자음에 대한 인식실험의 결과, 음소(phoneme) 결합시의 과도 부분이나, 음소 인식 단계에서의 국소적 오인식을 흡수 할 수 있는 algorithm을 채용함으로써 양호한 인식 결과를 얻을 수 있었다. 앞으로, 독수제자를 대상으로 한 인식실험, 인식시스템의 개선과 한께 국어의 음성학적 제성질의 연구를 해 나갈 예정이다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
• /
• 제2권1호
• /
• pp.17-22
• /
• 2009

본 연구에서는 근전도의 근피로와 관계된 특징인자인 영교차율 및 저대역에너지, 푸리에변환과 AR모델에 의한 중앙주파수를 추출하여 근피로에 이를 때까지의 변화를 평가해 봄으로써 근피로 정도나 시점까지의 변화 정도를 비교 및 고찰하고자 한다. 측정 대상으로 20대 남녀 각각 3인이 참여하였으며 상완 이두근의 등장성운동으로 소진할 때까지의 근전도를 측정 기록하여 실험하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
• /
• 제3권1호
• /
• pp.8-12
• /
• 2010

본 연구에서는 t-test와 ANOVA를 이용하여 근전도의 중앙주파수 추출을 위한 AR모델 차수결정 및 중앙주파수 비교에 관한 연구이다. 근전도의 근피로와 관계된 특징인자인 영교차율 및 저대역에너지, 중앙주파수를 추출하여 근피로에 이를 때까지의 변화를 평가해 봄으로써 근피로 정도나 시점까지의 변화 정도를 비교 및 고찰하였다.