Abstract
In the smart societies, such as the current unlike in the past, the voice that listeners will feel favor is changing through the development of ICT technologies and infrastructure. In other words, in the past, loud, intensive and fast voice is a favorite but now a new social and cultural situation that is changing them with ICT technologies. Now, this becomes one of the important things that we clarify 'Is it a voice that feels a favor?'. For this, in this paper, we identified what voice that listeners feel favor by applying ICT technologies. Studies were carried out to proceed largely divided into two categories. Firstly, as the quantified data, we extracted the impact on favorable feeling of listeners which related with emotional speech by empirical analysis work. To do this, we performed the experiment for the public. Secondly, we identified what kind of voice which listeners feel a good impression. For this, we identified voice characteristics that there are people who are influential in the real society. Also, we extracted both the voice characteristics of each influential people and common voice characteristics. In addition, we want to overcome the problems of qualitative methods that have originally limitations in objective respects which is significant to the voice analysis. For this, we performed the experiments of the voice analysis by numerical and visual approaches.
현재와 같은 스마트 사회는 ICT 기술 및 통신 인프라 등의 발달로 말미암아 청자들이 느끼는 호감 있는 목소리가 과거와 달리 변하고 있다. 즉, 과거에는 크고, 강하고, 빠른 목소리를 호감 있는 목소리로 여겼다면 지금은 ICT 기술과 더불어 새로운 사회 문화가 이를 변화시키고 있다. 그러면 이제는 '현재와 같은 스마트 사회에서 어떤 목소리가 호감을 느끼는 목소리일까?'를 규명해 내는 것이 중요한 일 중 하나가 된다. 이를 위해 본 논문에서는 ICT 기술을 적용하여 청자들이 호감을 느끼는 목소리는 과연 어떤 목소리인지를 규명하였다. 연구는 크게 두 가지로 나누어 진행하였다. 첫째, 언어에 있어 소통과 관련된 요소들, 특히 정서적 기반의 말들이 실제 청자들의 호감도에 미치는 영향에 대한 실증 분석 작업을 정량화된 수치로 추출하였다. 이를 위해 일반인을 대상으로 한 실험을 행하였다. 둘째, 청자들이 호감을 느끼는 음성은 어떤 음성인지를 규명해 내는 작업을 수행하였다. 이를 위해 실제 사회에서 영향력이 있다고 인정되고 있는 사람들을 실험 대상으로 하여 이들 각 각의 음성 특징은 어떤 특징이 있는지를 규명하였다. 또한 이들 음성의 공통점은 무엇인가에 대한 규명 작업을 함께 행하고자 한다. 아울러 이들 각 각의 음성 특징 및 공통점을 정량적 그리고 시각적으로 나타내어 그 간 음성 호감도에 대한 연구가 가지고 있었던 문제점인 정성적인 방법의 한계를 극복하였다.
