• 음성과학
• /
• 제10권1호
• /
• pp.59-67
• /
• 2003

The purpose of this study was to investigate Korean native speakers' perception of English sounds according to groupings of phonetic contrasts. The four groupings looked at were vowels, voicing (voiced-unvoiced), fricatives with difference in place of articulation, and other clusters of specific sound contrasts, such as stop-fricatives and liquids. The position of a sound in syllable was also examined. According to the results of ANOVA and a post-hoc analysis, the perception of vowels, in the medial position was different from that of consonants in the initial and final position. Vowels proved to be the most difficult group to perceive correctly. With the consonants, there was not a big difference whether the contrasts came initially or finally. The order of difficulty was liquids, fricatives, stop-fricatives, and finally voicing.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제21권6호
• /
• pp.1430-1437
• /
• 1996

중간 주파수 대역(8kbps) 이하에서 적은 지연을 갖는 벡터여기 선형예측 음성 부호화기(LD-CELP)에 대하여 고려한다. 합성필터를 입력 프레임의 종류에 따라 변화시켜 음성 부호화기의 성능을 향상시키고자 한다. 먼저 프레임을 유성음과 무성음 그리고 개시 프레임으로 분류한다. 유성음과 무성음 프레임에서는 합성필터의 스펙트럼 포락을 음운의 특성에 적합하도록 변화시킨다. 개시 프레임에서는 합성필터의 성격을 바꾸어주기 위하여 바이어스 필터를 이용한다. 제안된 부호화기는 다른 적은 지연을 갖는 벡터여기 선형예측 음성 부호화기들에 비하여 비슷한 지연시간을 갖으면서 더 나은 음질을 제공하였다.

• 감성과학
• /
• 제7권2호
• /
• pp.141-148
• /
• 2004

일상생활의 대화중에 포함되는 잡음, 특히 모든 주파수 대역에 포함되는 백색잡음에 의해 오염된 음성신호는 청각적으로 심한 불쾌감과 거부감을 주며 대화의 명료성을 저해시키는 요인으로 작용할 수 있다. 본 논문은 이러한 잡음환경 하에서 음성인식을 위하여 음성에 부가된 잡음을 제거하는 방범으로 프레임 단위로 웨이브렛 변환을 하여 웨이브렛 계수의 표준편차를 이용하여 시간 적응 임계값을 정하는 새로운 방법을 제안한다. 음성의 특성을 고려하기 위하여 고주파 성분을 많이 가지는 무성음의 경우는 cD1 신호에서, 저주파 성분을 많이 가지는 유성음의 경우는 cA3 신호의 표준편차를 이용하여 시간 적응 임계값을 설정하였다. 실험을 통해 제안한 방법이 일반적인 웨이브렛 변환과 웨이브렛 패킷 변환을 이용한 방법보다 SNR과 MSE 측면에서 향상됨을 확인할 수 있었다. 또한 웨이브렛 변환과 웨이브렛 패킷 변환에서는 파열음, 마찰음 및 파찰음 성분이 많이 제거되는 반면 제안한 방법은 본래 신호와 유사하게 복원됨을 실험 결과 확인할 수 있었다.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제4권3호
• /
• pp.190-196
• /
• 2009

본 논문은 잡음 환경의 음성 인식을 위하여 음성에 부가된 잡음을 제거하는 방법으로 프레임 단위로 웨이브렛 변환을 하여 웨이브렛 계수의 표준편차를 이용하여 시간 적응 임계값을 정하는 새로운 방법을 제안한다. 음성의 특성을 고려하기 위하여 고주파 성분을 많이 가지는 무성음의 경우는 첫 번째 스케일의 detail 신호에서, 저주파 성분을 많이 가지는 유성음의 경우는 세 번째 스케일의 approximation 신호의 표준편차를 이용하여 시간 적응 임계값을 설정하였다 또한 제안한 방법으로 잡음을 제거한 후에도 묵음구간에 잔여 잡음이 존재하게 되므로 묵음구간을 검출하여 묵음구간의 잔여 잡음을 제거하였다 실험을 통해 제안한 방법이 일반적인 웨이브렛 변환과 웨이브렛 패킷 변환을 이용한 방법보다 SNR과 MSE측면에서 향상됨을 확인 할 수 있었다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
• /
• 제6권2호
• /
• pp.271-278
• /
• 2005

본 논문은 잡음 환경의 음성 인식을 위하여 음성에 부가된 잡음을 제거하는 방법으로 프레임 단위로 웨이브렛 변환을 하여 웨이브렛 계수의 표준편차를 이용하여 시간 적응 임계값을 정하는 새로운 방법을 제안한다. 음성의 특성을 고려하기 위하여 고주파 성분을 많이 가지는 무성음의 경우는 첫 번째 스케일의 detail 신호에서, 저주파 성분을 많이 가지는 유성음의 경우는 세 번째 스케일의 approximation 신호의 표준편차를 이용하여 시간 적응 임계값을 설정하였다. 또한 제안한 방법으로 잡음을 제거한 후에도 묵음구간에 잔여 잡음이 존재하게 되므로 묵음구간을 검출하여 묵음구간의 잔여 잡음을 제거하였다. 실험을 통해 제안한 방법이 일반적인 웨이브렛 변환과 웨이브렛 패킷 변환을 이용한 방법보다 SNR과 MSE측면에서 향상됨을 확인 할 수 있었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
• /
• 대한전자공학회 2004년도 ICEIC The International Conference on Electronics Informations and Communications
• /
• pp.244-248
• /
• 2004

This paper proposes a new noise cancellation method for speech recognition in noise environments. We determine the time adaptive threshold value using standard deviations of wavelet coefficients after wavelet transform by frames. The time adaptive threshold value is set up by using sum of standard deviations of wavelet coefficients in cA3 and weighted cD1. cA3 coefficients represent the voiced sound with lower frequency components and cD1 coefficients represent the unvoiced sound with higher frequency components. In experiments, we removed noise after adding white Gaussian noise and colored noise to original speech. The proposed method improved SNR and MSE more than wavelet transform and wavelet packet transform does. As a result of speech recognition experiment using noise speech DB, recognition performance is improved by $2\sim4\;\%.$

• 대한음성학회:학술대회논문집
• /
• 대한음성학회 2000년도 7월 학술대회지
• /
• pp.365-365
• /
• 2000

English segments adopted into Korean can be divided into three types: Some English segments /$m, {\;}n, {\;}{\eta}, {\;}p^h, {\;}t^h, {\;}k^h$/ are adopted into the original sound [$m, {\;}n, {\;}{\eta}, {\;}p^h, {\;}t^h, {\;}k^h$] in Korean. Other segments /b, d, g/ appear in the voiceless stop form [p, t, k]. Generative Phonology explains the presence of the above English segments in Korean but it cannot explain why the English segments /$f, {\;}v, {\;}{\Theta}, {\;}{\breve{z}}, {\;}{\breve{c}}, {\;}{\breve{j}}$/ disappear during the adopting process. I present a set of universal constraints from the Optimality Theory proposed by Prince and Smolensky(l993) and I show how English segments differently adopted into Korean can be explained by these universal constraints such as Faith(feature). N oAffricateStop, Faith(nasal), NoNasalStop, Faith(voice), NoVoicedStop and the interaction of these constraints. I conclude that this Optimality Theory provides insights that better capture the nature of the phonological phenomena of English segments in Korean.

• 대한음성언어의학회:학술대회논문집
• /
• 대한음성언어의학회 1999년도 제12회 학술대회
• /
• pp.186-186
• /
• 1999

Tracheoesophageal fistulation following total laryngectomy has widely been used for voice restoration, This technique make exhaled air to divert to hypopharynx where phayngoesophageal segment forms the neoglottis. Even through layngectomized patients loss the normal laryngeal adjustment for speaking, it has been known that voiced and voiceless sounds are prodused in TE phonation. Nine TE speakeres were subjected to present study designed to clarity the mechanism of neoglottic adjustment in TE phonation, Fiberoptic examination and radiologic studies were performed at all patients and EMG study was performed at 3 patients during I phonation. Fiberoptic ＆ radiologic studies revealed the location of neoglottis, so called pharyngoesophargeal segment which was vibrated well. EMG activity increased for sound production at retropharyngeal prominence. These results indicated that neoglottic adjustment in TE phonation.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
• /
• 제14권4호
• /
• pp.247-256
• /
• 2021

본 논문에서는 피치 하모닉 움직임 예측과 적응적 신호 크기 예측을 이용한 패킷 손실 알고리즘을 제안한다. 스펙트럼 움직임 예측 방법은 사용 가능한 이전 패킷의 스펙트럼 상의 움직임을 일정한 부대역으로 나누어 손실된 신호의 움직임을 예측하여 복원한다. 제안하는 알고리즘에서는 음성신호를 유성음과 무성음으로 구분하여 유성음의 경우 피치 주파수를 활용하여 피치 하모닉으로 나누어 손실된 신호의 피치 하모닉 움직임을 예측하여 복원하고 무성음의 경우 스펙트럼 움직임 예측 방법을 사용하여 신호를 복원한다. 음성 프레임의 연속 손실이 발생한 경우 LMS(Least Mean Square) 예측기를 사용하여 이전 프레임의 이득 정보를 활용하여 신호 크기를 예측하여 출력 신호의 이득을 조절하는 방법을 제안한다. 객관적 평가방법인 PESQ (Perceptual Evaluation of Speech Quality) 시험을 통해 제안된 알고리즘의 성능을 평가하였고 기존의 방법보다 MOS 0.1의 성능 개선을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
• /
• 제8권3호
• /
• pp.289-294
• /
• 2002

데이타로부터 유효한 음성 데이타를 추출하는 것은 음성 인식분야에서 중요하다. 본 논문의 음성 추출 기술은 빠른 연산이 가능하며 음성의 전처리 과정에 적합한 이산 웨이브렛 변환을 사용하고 있으며, 이산 웨이브렛 변환의 복수 해상도 해석 특징을 이용한 머징 알고리즘으로 유효한 음성을 추출하고 노이즈 제거를 동시에 구현한다. 머징 알고리즘은 음성만으로도 처리 매개변수를 결정할 수 있고 또한 시스템 잡음에 대하여서도 독립적이기 때문에, 유효 음성을 추출하는데 매우 효과적이다. 그리고 머징 알고리즘은 시스템 잡음에 대한 적응 특성을 갖고 탁월한 노이즈 분리 특성을 갖는다.