• 한국음향학회지
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• 제18권5호
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• pp.12-20
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• 1999

본 논문에서는 깨끗한 환경에서 녹음된 음성데이터와 채널환경에서 수집된 음성데이터의 화자확인 성능을 비교하였다. 채널데이터의 화자확인 성능을 향상시키기 위하여 채널환경에 강인한 특징 파라메타 및 전처리에 대해 연구하였다. 실험을 위한 음성 DB는 어구지시(text-prompted) 시스템을 고려하여 두 자리의 한국어 숫자음으로 구성하였다. 적용한 음성 특징은 LPCC(Linear Predictive Cepstral Coefficient), MFCC(Mel Frequency Cepstral Coefficient), PLP(Perceptually Linear Prediction), LSP(Line Spectrum Pair)이며, 채널 잡음을 제거하기 위한 전처리 과정으로는 음성신호에 대한 필터링을 적용하였다. 추출된 특징으로부터 채널의 영향을 제거 또는 보상하기 위해 cepstral weighting, CMS(Cepstral Mean Subtraction), RASTA(RelAtive SpecTrAl)를 적용하였다. 또한 각각의 특징 및 처리 방법에 대한 음성인식 성능을 제시함으로써 화자확인에서의 성능과 음성인식에서의 성능을 비교하였다. 적용한 음성 특징 및 처리 방법들에 대한 성능 평가를 위해 HTK(HMM Tool Kit) 2.0을 이용하였다. 남자, 여자 화자별로 임계값을 다르게 주는 방법으로 깨끗한 음성데이터와 채널 데이터에 대한 EER(Equal Error Rate)을 구하여 비교하였다. 실험결과 전처리 과정에서 대역통과 필터(150～3800Hz)를 적용하여 저대역 및 고대역의 채널 잡음을 제거하고, 이 신호로부터 MFCC를 추출하였을 때 EER 측면에서의 화자확인 성능이 가장 좋게 나타났다.

• 대한음성학회지:말소리
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• 제43호
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• pp.151-161
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• 2002

This study presents performance analysis results of speaker adaptation for keyword spotting system. In this paper, we implemented MLLR (Maximum Likelihood Linear Regression) method on our middle size vocabulary keyword spotting system. This system was developed for directory services of universities and colleges. The experimental results show that speaker adaptation reduces the false alarm rate to 1/3 with the preservation of the mis-detection ratio. This improvement is achieved when speaker adaptation is applied to not only keyword models but also non-keyword models.

• 말소리와 음성과학
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• 제6권1호
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• pp.47-58
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• 2014

The purpose of this paper is to find out how Korean speakers' speech production in English word boundaries differs from English speakers' and to account for what bring about such differences. Seeing two consecutive words as one single cluster, the English speakers generally pronounce them naturally by linking a word-final consonant of the first word with a word-initial vowel of the second word, while this is not the case with most of the Korean speakers; they read the two consecutive words individually. In consequence, phonological processes such as resyllabification and aspiration can be found in the English speakers' word-boundary production, while glottalization, and unreleased stops are rather common phonological process seen in the Korean speakers' word-boundary production. This may be accounted for by Korean speakers' L1 interference, depending on English proficiency.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2004년도 추계학술발표대회논문집 제23권 2호
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• pp.77-80
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• 2004

원화자로부터 목표 화자의 음성으로 변환을 위해서는 음운 및 피치변환이 이루어져야 한다. 원 음성과 목표 음성 신호 사이에 따른 발성길이, 크기 및 피치 등의 운율 특성은 화자의 개인성 및 발성문장의 의도를 나타내는 주요 역할을 한다. 본 논문에서는 음성 변환을 수행하기 위하여 발성된 음성의 강세구(phrase)단위의 피치 검출을 통하여 템플릿을 추출하는 방법을 제안한다. 우선 한국어의 운율구에 대한 정보가 필요한 것인지, 한국어는 어떤 운율 구조를 갖는지에 대하여 알아본다. 마지막으로 어떻게 연속음성으로부터 한국어에 적당한 운율구 단위를 나눌 것인지, 즉 자동 세그멘테이션 및 레이블링에 대하여 분석한다. 또한 논문에서는 한국어 문장음성의 운율구를 강세구와 억양구로 나누고 육안으로 표시한 운율구 단위를 기준으로 이 운율구 단위에 적합한 특징을 추출하여 패턴을 작성한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.472-481
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• 1992

본 연구에서는 신경망으로 음성신호를 음소분할 할 수 있는 알고리즘을 제시하고 시뮬레이션을 통해 타당성을 검토하였다. 제안된 신경망은 1개의 은닉층을 가지는 다층 인식자로 구성하였다. 실험결고 연속보음과 6개 지명음을 자료로 하여 종속화자인 경우 100% 독립화자인 경우 99.4% 그리고 6개 지명음을 동시에 학습하여 각 지명음에 대해 음소분할한 결과는 94.5%의 정합율을 얻었다.

• 한국음향학회지
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• 제17권2호
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• pp.3-10
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• 1998

본 논문에서는 음소단위 PSOLA 한국어 합성을 LSP line의 조절과 자모음 분석을 통해서 실시하였다. 음성합성에서 많이 사용하는 triphone, diphone, demisyllable등과 같은 합성단위들은 자연스러운 합성음을 위해 다양한 음운환경에서 수집된다. 그러나, 이런 방법 은 많은 시간과 메모리가 요구된다. 본 논문에서는 합성단위로서 자음17개, 모음 16개로 총 33개의 음소를 이용하였다. 자음은 후위모음/이/인 CV에서 segment되고, 모음은 단음절의 단모음과 이중모음을 1인의 화자로부터 합성데이터를 수집하였다. 또한, 10명의 화자가 발성 한 CV에서 각 모음에 따라 변하는 자음의 주파수를 분석하였고, CV+VC 또는 CV+CV에서 각 자음에 따라 변하는 모음의 포먼트변화를 분석하였다. 분석결과를 토대로 모음은 LSP line을 조절해서 PSOLA합성을 하고, 자음은 합성하려는 모음과 결합하였다. 그 결과 6개의 합성단어에 대한 청취율은 65%를 보였다.

• 한국음향학회지
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• 제10권5호
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• pp.69-76
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• 1991

본 논문에서는 통계적 방법에 의한 음소의 자동분할에 관한 알고리즘을 제안하였다. 우선 음성 신호를 AR 모델로 모델링한 후 스펙트럼이 변화하기 전과 변화한 후의 모델에 대해서 likelihood ratio 와 mutual information을 고려한 test statistics 로부터 모델 계수가 변화하는 곳을 예측해 내고 이 곳을 음소의 경계로 판단한다. 이 경우 검파되지 못하는 대부분의 음소는 짧은 자음이었으며 Signed front-to-back maximum area ratio을 이용하여 개선하였다. 또한 false alarm error을 줄이기 위해 두 segment 사이의 distortion 으로부터 smoothing을 하였다. 3명의 화자에 대한 실험 결과 non-detection error는 10%, false alarm error는 20% 정도로 나타났지만 화자간에 알고리즘의 성능 변화가 거의 없으 며 특히 분할된 경계치 분포는 전체 음소의 90% 이상이 이 30ms 이내에 위치하였다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
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• pp.281-284
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• 2001

본 논문에서는 PDA상에서 음성인식과 합성을 통하여 차량 번호를 조회할 수 있는 시스템을 구현하였다. 차량번호 인식을 위한 4연속 숫자음과 명령어 인식부분, 그리고 각 단계별로 합성된 음성을 들려주도록 구성하였다. 본 연구의 인식시스템은 화자독립으로 실험을 하였으며, 여러화자에 대한 4연속 차량번호 인식률과 명령어에 대한 인식률은 각각 97%, 99%가 나왔다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.736-738
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• 2005

최근 PDA나 PMP와 같은 개인용 모바일 기기의 인터페이스 개발로써 잡음환경에 강인한 음성인식 기술들이 연구되고 있으며 이러한 방법으로 오류패턴, 순차패턴, 의미정보, 문맥정보와 같이 인식기에 독립적인 정보를 이용하거나 영상 정보와 같이 언어와 성격이 다른 이질적인 정보를 이용하여 후처리를 하는 연구들이 진행되어 왔다. 그러나 인식기와 독립적인 정보로 후처리를 하는 방법들의 인식률은 인식기의 사전 인식률이 주변 잡음에 의해 떨어질 경우 후처리 인식률도 같이 떨어지는 현상이 벌어진다. 따라서 본 논문에서는 주변 잡음으로 인한 인식기의 사전 인식률에 저하를 줄이는 방법으로 사용자 적응형 후처리를 제안한다. 사용자 적응형 후처리에 사용되는 데이터는 사용자의 발화에 대한 인식기의 출력 값들이며, 출력 값들은 화자독립모델에 의해 계산되는 각 단어들의 유사도 들이다. 따라서 화자독립모델의 결과를 사용자 적응형 후처리에 적용한 결과 인식기의 오류를 $58.7\%$ 줄일 수 있었다.

• 한국독어학회지:독어학
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• 제7집
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• pp.25-41
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• 2003

외국어 습득 시 우리는 모국어와 배우려는 언어 사이에 존재하는 언어적 차이 때문에 많은 실수를 한다. 한국어와 독일어 사이에는 물론이고 언어사적으로 친밀한 관계에 있는 언어들 사이에도 이런 어려움은 있다. 본 논문에서 필자는 Erika Diehl(1991)의 연구를 바탕으로 외국어 학습자들이 독일어 명사변화 습득 시 이러한 어려움을 극복하기 위해 특정한 전략을 사용하는가 하는 문제를 다루었다. Diehl은 2차 언어 습득은 언어적 과도체계를 형성하며 이루어진다는 견해이다. 즉 학습자는 특정하고 동일한 학습자 언어를 형성하며 외국어를 습득한다고 한다. 그녀는 연구대상 언어로 독일어와 불어를 선택하여 불어 모국어 사용자의 독어 명사변화 습득을 관찰하여 이러한 실수의 원인으로 대비가정, 동일가정, 중간언어 가정을 든다. 그러나 불어 모국어 화자들이 2차 언어로서의 독일어 명사변화 학습 시행하는 실수의 정확한 원인이 간언어적 원인인지 언어내적 이유인지 정확히 규명할 수는 없었다. 필자는 본 논문을 토대로 한국어 모국어 화자들의 독일어 명사변화 습득과정을 살펴보는 논문을 계획한다.