• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.5 no.3
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• pp.28-35
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• 1986

우리나라 음성의 유성음을 모음, 비음 및 유성화 자음으로 분류하는 알고리즘을 기술하였다. 먼 저 기존의 PITCH 검출 알고리즘에 의하여 음성을 유성음과 무성음으로 나눈 뒤, 단지 정규화된 1차 상 관계수, 영교차율, LOG 에너지 및 LPG 에너지의 골짜기 검출만을 이용하여, 유성음은 모음, 비음 및 유 성화자음으로 분류하고 무성음은 실제의 무성음과 묵음으로 분류하였다. 그리고 이렇게 분류된 모음에 대하여 단모음 인식을 행하였다. 단지 한 FRAME으로 모음을 대표하였기 때문에 메모리 크기와 인식 시간을 줄였다. 여기서 UP & DOWN 및 수정된 영교차율을 새로이 정의하여 적용한 결과 만족한 결과 를 얻을 수 있었다. LPC 매개변수 및 전력 스펙트럼도 단모음 인식의 FEATURE로 사용하였다. 그리고 각 FEATURE 의 성능을 비교하였다. 이들 FEATURE을 잘 조합하여 2단계 인식을 행한 결과 92%의 높은 인식율을 얻을 수 있었다.

• 한국양묘협회지
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• s.18
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• pp.19-26
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• 1990

• 한국양묘협회지
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• s.17
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• pp.20-29
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• 1989

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.69-72
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• 2004

음성신호는 주기성으로 유성음과 무성음으로 구분할 수 있으며 유성음은 준주기성 신호이지만 무성음은 주기성이 없다. 주기성은 음성신호를 분석하는 중요한 파라미터 중 하나이다. 본 논문에서는 시간영역에서 피치의 시작점과 주파수 영역에서 분산을 이용하여 피치 검출 알고리즘을 제안하며 864개 단독 숫자음을 이용하여 실험한 결과 $99.5\%$의 정확도를 확인하였으며 제안된 알고리즘의 유효성을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2010.10a
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• pp.274-277
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• 2010

본 논문에서는 다층 퍼셉트론 신경회로망을 사용하여 각 프레임에서 유성음, 무성음, 그리고 묵음 구간을 검출하는 구간검출 알고리즘을 제안한다. 신경회로망의 입력으로는 고속 푸리에변환에 의한 전력스펙트럼 및 고속 푸리에변환 계수가 사용되어 네트워크가 학습된다. 본 실험에서는 원 음성에 백색잡음이 중첩된 음성을 신경회로망에 입력함으로서 각 프레임에서의 유성음, 무성음, 묵음 구간의 검출성능 결과를 나타낸다.

• Nuclear industry
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• v.35 no.3
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• pp.65-66
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• 2015

• The Magazine of the IEIE
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• v.14 no.1
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• pp.15-21
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• 1987

• 방재와보험
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• s.60
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• pp.44-44
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• 1994

• 대학교육
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• s.54
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• pp.117-121
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• 1991

• KOREAN POULTRY JOURNAL
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• v.31 no.12 s.362
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• pp.90-93
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• 1999