A laryngograph was developed to measure the open and closed movements of vocal folds in our laboratory. This study attempted to evaluate its performance by comparing its glottal data with that of the original laryngograph. Ten normal Korean adults Participated in the experiment. Each subject produced a sustained vowel /a/ for about five seconds. This study compared f0 values, contact quotients of the duration of closed vocal folds over one glottal pulse, and area quotients of the closed over open vocal folds derived from glottal waves using both the original and new laryngographs. Results showed that the mean and standard deviation of the two laryngographs were almost comparable with a correlation coefficient 0.662 but minor systematic shift below those of the original laryngograph was observed. The absolute mean difference converged into 1 Hz, which indicates a possibility of adopting some threshold of rejecting inappropriate pitch values beyond a threshold value. The contact quotient of the normal subjects came out slightly over the 50% in a citation speech. Finally, the area quotient converged into 1. We will pursue further studies on the abnormal patients in the future.
이 논문에서는 호텔예약을 위한 음성번역시스템(KT-STS:Korea Telecom Speech Translation System)에 대해 기술한다. KT-STS는 한국손님이 일본의 호텔을 예약하고자 할 때 사용할 수 있는 시스템으로 한국어 음성을 인식하여 일본어로 번역을 해주는 시스템이다. 이 시스템은 한국어 음성인식부, 한일 기계번역부, 그리고 한국어 음성합성부로 구성되어 있다. 한국어 음성인식부는 HMM(Hidden Markov Model)에 근거한 화자독립, 300 단어급 연속음성인식시스템이다. 언어모델은 바이그램(bigram)을 전향 언어모델로, 의존문법을 후향 언어모델로 사용한다. 기계번역부에서는 의존문법과 직적 번역 방식을 사용하였다. 음성합성부에서 합성단위로 반음소를 사용하며 합성방식은 주기파형분해 및 재배치 방식을 이용한다. KT-STS는 TMS320C30 DSP 보드를 장착한 SPARC20 위크스테이션 상에서 거의 실시간으로 동작한다. 음성인식 실험결과 94.68%의 단어인식률과 82.42%의 문장인식률을 얻었으며, 한일 번역기만의 번역 성공률은 100%였다. 우리는 이 시스템과 일본 KDD에서 개발한 시스템을 전용선으로 연결하여 한일간 자동통역 국제시연을 가진 바 있다.
This study is concerned with the educational program Visual Analysis Tool (VAT) for sound development for foreign intonation using personal computer. The VAT can run on IBM-PC 386 compatible or higher. It shows the spectrogram, waveform, intensity and the pitch contour. The system can work freely on either waveform zoom in-out or the documentation of measured value. In this paper, intensity and pitch contour information were used. Twelve French sentences were recorded from a French conversational tape. And three Korean participated in this study. They spoke out twelve sentences repeatly and trid to make the same pitch contour - by visually matching their pitcgh contour to the native speaker's. A sentences were recorded again when the participants themselves became familiar with intonation, intensity and pauses. The difference of pitch contour(rising or falling), pitch value, energy, total duration of sentences and the boundary of rhythmic group between native speaker's and theirs before and after training were compared. The results were as following: 1) In a declarative sentence: a native speaker's general pitch contour falls at the end of sentences. But the participant's pitch contours were flat before training. 2) In an interrogative: the native speaker made his pitch contours it rise at the end of sentences with the exception of wh-questions (qu'est-ce que) and a pitch value varied a greath. In the interrogative 'S + V' form sentences, we found the pitch contour rose higher in comparison to other sentences and it varied a great deal. 3) In an exclamatory sentence: the pitch contour looked like a shape of a mountain. But the participants could not make it fall before or after training.
본 논문에서는 1.2 kbps 의 전송률을 가지는 초 저속 음성 부호화기를 위한 방법과 구조를 제안한다. ZFE-CELP (Zinc Function Excitation-Code Excited Linear Prediction) 음성 부호화기는 선형예측 분석 후, 추출된 잔여 신호가 유성음일 경우 Zinc Function을 이용하여 부호화하고, 무성음일 경우에는 CELP 구조를 이용하여 부호화한다. 또한 Super-frame (40ms) 의 영향으로 발생하는 하모닉의 불연속 문제를 해결하기 위해 오버 샘플링을 이용한 선형 위상 합성 기법을 이용하고 Zinc 함수의 정확한 표준파형을 추출하기 위하여 분석-합성 구조를 제안한다. 제안된 초 저속음성 부호화기의 성능을 2.4 kbps의 MELP (Multi Pulse Linear Prediction) 부호화기 및 1.9kbps의 ZFE-PWI (Zinc Function Excitation-Prototype Waveform Interpolation) 음성 부호화기와 비교하였다 제안된 부호화 방법은 19kbps ZFE-PWI 부호화기와 유사한 성능을 보이는 것을 확인하였다.
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.
음성 변환은 다양한 음성 처리 응용에 적용될 수 있으며, 음성 인식을 위한 학습 데이터 증강에도 중요한 역할을 할 수 있다. 기존의 방법은 음성 합성을 이용하여 음성 변환을 수행하는 구조를 사용하여 멜 필터뱅크가 중요한 파라미터로 활용된다. 멜 필터뱅크는 뉴럴 네트워크 학습의 편리성 및 빠른 연산 속도를 제공하지만, 자연스러운 음성파형을 생성하기 위해서는 보코더를 필요로 한다. 또한, 이 방법은 음성 인식을 위한 다양한 데이터를 얻는데 효과적이지 않다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문은 원형 스펙트럼을 사용하여 음성 신호 자체의 변환을 시도하였고, 어텐션 메커니즘으로 스펙트럼 성분 사이의 관계를 효율적으로 찾아내어 변환을 위한 자질을 학습할 수 있는 transformer 네트워크 기반 딥러닝 구조를 제안하였다. 영어 숫자로 구성된 TIDIGITS 데이터를 사용하여 개별 숫자 변환 모델을 학습하였고, 연속 숫자 음성 변환 디코더를 통한 결과를 평가하였다. 30명의 청취 평가자를 모집하여 변환된 음성의 자연성과 유사성에 대해 평가를 진행하였고, 자연성 3.52±0.22 및 유사성 3.89±0.19 품질의 성능을 얻었다.
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.
음성 인식 연구에서 잡음이 있는 상태에서 음성 발음상의 시작점과 종단점을 찾는 것은 매우 중요하다. 기존 음성인식 시스템의 오차는 대부분 참고템플릿의 시작점과 종단점을 왜란이나 잡음으로 인해 자동적으로 찾지 못했을 경우 발생한다. 따라서 음성 신호상에서 필요 없는 부분을 제거할 수 있는 방법이 필요하다. 기존의 음성 종단점을 찾는 방법으로는 시간도메인 측정방법, 미세시간 에너지 분석, 영교차율 방법이 있다. 위의 방법들은 저주파 신호 노이즈의 영향에 정밀성을 보장을 못한다. 따라서 본 논문에서는 시간영역상에서 리야프노프 지수를 이용한 종단점 인식 알고리즘을 제안하였다. 기존의 방법들과의 비교를 통해 제안한 방법의 성능 우수성을 보였으며, 시뮬레이션 및 실험을 통해 잡음환경에서도 음성종단 인식이 가능함을 보였다.
잡음에 오염된 음성의 명료도와 음질을 향상시키고자 음성 향상을 수행한다. 본 연구에서는 복소값 스펙트럼을 이용한 마스크기반 음성 향상에서 시간 영역 손실함수와 주파수 영역 손실함수에 따른 학습 결과를 비교하였다. 시간 영역의 음성 파형과 주파수 영역의 스펙트럼의 세부정보를 고려해 두 영역의 장점을 활용할 수 있도록 손실함수 조합에 관해 연구를 진행하였다. 시간 영역 손실함수는 Scale Invariant-Source to Noise Ratio(SI-SNR)을 이용해 계산하고, 주파수 영역 손실함수는 복소값 스펙트럼과 크기 스펙트럼을 Mean Squared Error(MSE)로 계산하여 사용하였고, sin 함수를 이용해 위상에 대한 손실함수를 계산하였다. 손실함수 조합은 시간 영역 손실함수인 SI-SNR과 각 주파수 영역 손실함수를 조합하였다. 또한 크기 값과 위상 값을 모두 고려할 수 있도록 SI-SNR과 크기 스펙트럼, 위상에 관련된 손실함수들도 조합하여 실험을 진행하였다. 음성 향상 결과는 Source-to-Distortion Ratio(SDR), Perceptual Evaluation of Speech Quality(PESQ), Short-Time Objective Intelligibility(STOI)를이용해 성능 비교 평가를 진행하였다. 음성 향상 결과를 확인해보기 위해 스펙트럼 상에서 비교를 진행하였다. TIMIT 데이터베이스를 이용한 실험 결과, 시간 영역 또는 주파수 영역 손실함수보다 SI-SNR과 크기 스펙트럼을 조합한 손실함수를 사용하여 음성 향상을 학습했을 때 가장 높은 성능을 보였다.
본 논문은 음절을 음소로 분리하고 각각의 특징을 추출하여 음소를 판별할 수 있는 패턴을 설정하는 실험에 관한 연구이다. 음소분리는 피치검출, 각 성문피크펄스의 폭, 포락실, 진폭의 바이어스, 발성시간 등의 파라메타를 적용한다. 최초의 피치는 성문펄스의 폭, 에너지, 정규화와 성문피크의 가변바이어스 등의 변화에 따라 모음 포라선의 봉우리 부분에서 검출, 이를 기준으로 전체의 피치구간을 추적한다. 모음은 포만트 패턴의 유동을 감소시키는 방법과 제2포만트만으로 모음의 판별이 가능함을 제시하며, 피치 고저에 무관한 압축파형을 추정한다. 자음은 포락실, 스펙트럼, 압추파형, 분석방법 등을 발음방법과 음소 상호 영향에서 패턴을 추출한다. 실험결과 모음음소 90%, 초성자음80%, 종성자음 60% 판별된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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