• 대한음성언어의학회:학술대회논문집
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• 대한음성언어의학회 1995년도 제4회 학술대회 심포지움 및 워크샵
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• pp.111-127
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• 1995

한국어 모음과 자음의 파형, 스펙트로그램을 통해 다음 사항을 중점적으로 다룬다. - 모음과 자음의 조음 및 음향적 특성, - 모음의 좁힙점과 음향적 특성, - /모음＋모음/과 /반모음＋모음/의 차이, - 자음의 조음 방법 및 조음장소에 따른 음향적 특성, - 음성환경에 따른 음향적 특성, - 유/무성에 따른 음향적 특성, - 연/경성에 따른 음향적 특성, - 동시조음에 따른 음향적 특성, - 소리의 길이 (중략)

• 한국융합학회논문지
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• 제10권9호
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• pp.193-198
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• 2019

본 연구는 근위축성측삭경화증(amyotrophic lateral sclerosis, ALS)으로 진단된 여성을 대상으로 음향음성학적 스펙트로그램 분석을 이용하여 11개월 동안 모음과 이중모음의 포먼트 변화(vowel formant variation)를 분석하였다. 검사어는 단모음 /a, i, u/와 이중모음 /h + ja + da/, /h + wi + da/, /h +ɰi+ da/를 이용하였다. 발화자료는 'Alvin' 프로그램을 이용하여 모니터에 제시된 단어읽기과제를 통해 수집되었고, 녹음환경은 nyquist frequency는 5,500Hz, sampling rate는 11,000Hz으로 설정하였다. 녹음자료는 스펙트로그램을 이용하여 강도, 음도와 이중모음의 포먼트를 분석하였다. 분석결과, ALS의 진행과정에서 기본주파수와 강도가 저하되었고, 단모음에서의 포먼트 변화보다는 이중모음의 포먼트 기울기의 감소가 특징으로 확인되었다. 이 결과는 병의 진행에 따른 ALS의 모음왜곡이 혀와 턱의 협응력 감소에 기인함을 시사한다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제17권 1호
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• pp.375-378
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• 1998

본 연구의 목적은 한국에 존재하는 세 종류 파찰음/ㅈ,ㅊ, ㅉ/의 시간적.공간적 조음 특성을 전자구개도와 스펙트로그램 분석을 통하여 면밀히 검토해 보려는 것이다. 이를 위하여 두 실험이 행해 졌는데, 조음 음성학적인 실험(전자구개도를 이용한 실험)에는 한 명의 피험자가, 그리고 음향 음성학적인 실험(음향 자료의 스펙트로그램 분석)에는 세 명의 피험자가 발화한 자료가 이용되었다. 대상이 되는 세 자음들은 /ㅏ_ㅏ/, /ㅡ_ㅡ/, /ㅣ_ㅣ/ 등 세 모음 사이에서 발화되었으나, 모음이 자음의 조음에 미치는 영향, 즉 모음_자음 동시조음은 본 연구의 범위에서 제외되었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2010년도 추계학술대회
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• pp.53-54
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• 2010

본 논문에서는 단일 채널 디지털 오디오 신호에서 스펙트로그램과 영상 처리 기법을 이용하여 크래클 잡음을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 오디오 신호의 주파수 특성을 효율적으로 분석하기 위해 스펙트로그램을 특정 컬러맵을 이용하여 컬러 영상으로 변환한 후 영상 처리 기법을 적용하여 크래클 잡음이 존재하는 구간을 검출하여 디지털 오디오 복원에 이용한다. 특히 고전영화에 나타나는 크래클 잡음은 에너지와 신호 길이가 음성이나 음악 신호와 유사하여 기존의 스펙트럴 음성 검출 기법으로는 검출에 어려움이 있다. 이에 비해 스펙트로그램 영상에서는 크래클 잡음이 다른 신호들과 구분되는 특성을 나타내므로 영상 처리 기법을 적용하여 경계 검출과 Hough 변환에 의한 선 검출을 이용하여 크래클 잡음을 검출한다. 제안된 알고리즘은 고전 영화 디지털 오디오 복원에 적용하였으며 크래클 잡음 검출에 우수한 성능을 보여준다.

• 한국음향학회지
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• 제23권3호
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• pp.197-205
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• 2004

천해에서 측정한 선박 방사소음의 거리-주파수 영역 스펙트로그램에 나타나는 줄무늬 패턴 기울기의 부호 변화 원인에 대한 분석 결과를 수록하였다. 모드 이론에 근거한 수치 모델을 이용하여 해저면 음향 특성을 변화시켜 가며 모의한 줄무늬 패턴과 분산 특성을 분석한 결과는 측정 신호에 나타나는 줄무늬 패턴 기울기의 부호 변화가 해저면의 전단성, 보다 구체적으로는 두께가 약 3±1m 정도일 것으로 예상되는 퇴적층의 하부에 존재하는 기반암의 전단성에서 기인한 특징임을 보여주었다.

• 방송공학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.421-430
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• 2018

많은 음성인식 시스템들은 MFCC와 HMM등의 분류 기법을 사용하여 사람의 음성을 인식한다. 그러나 이러한 음성인식 시스템은 단일 음성신호를 인식하는 것을 목적으로 설계되어, 인간과 기계사이의 일대일 음성 인식에는 적합하나, 애완동물 소리와 실내 소리같은 음성보다 다양하고 넓은 주파수의 소리 군으로 중첩된 음향 속에서 설정된 소리를 인식하기에는 제한이 있다. 중첩된 소리들의 주파수는 사람의 목소리보다 높은 최대 20 kHz까지 넓은 주파수 범위로 구성된다. 본 논문에서는 광역 사운드 스펙트로그램과 DNN에 기반한 케라스 시?셜 모델 기법을 활용하여 인지 주파수 범위를 넓게 확대하는 새로운 인식방법을 제안한다. 광역 사운드 스펙트로그램이 본 논문에서 설계된 특징 추출 및 분류 시스템과 같이 넓은 주파수 범위의 다양한 소리를 분석하고 실험하도록 채택되었다. 소리 인식률을 개선하기 위하여, 케라스 시?셜 모델이 사운드 스펙트로그램에 의하여 생성되어 추출된 특징을 사용하여 패턴인식을 수행하기 위한 방법으로 채용되었다. 제안된 특징 추출 및 분류 시스템이 광역 사운드 스펙트로그램과 케라스 시?셜 모델을 채용하여 애완동물 소리와 실내 소리같은 다양한 주파수들로 구성되어 중첩된 음향 속에서 설정된 소리를 우수하게 분류하는 것을 확인하였다. 그리고 중첩된 소리의 크기에 비례하여 인식에 미치는 특성과 영향을 단계별로 비교 분석하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.1044-1049
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• 2018

CNN(Convolutional Neural Networks)은 동물의 시각정보처리과정을 모델링한 신경망으로 다양한 분야에서 좋은 성능을 보여주고 있다. 본 논문에서는 CNN을 사용하여 능동소나 신호의 스펙트로그램을 분석하고, 표적과 비표적을 식별하는 연구를 수행하였다. 데이터를 표적이 포함된 비율에 따라 8클래스로 구분하고, CNN의 학습에 사용하였다. 신호의 스펙트로그램을 프레임별로 나누어 입력으로 사용한 결과, 표적신호의 위치에서만 표적신호에 해당하는 7개 클래스의 식별 결과가 순차적으로 나타나는 특성을 사용하여 표적과 비표적을 식별해낼 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.939-941
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• 2021

사람은 표정, 음성, 말 등을 통해 감정을 표출한다. 본 논문에서는 화자의 음성데이터만을 사용하여 감정을 분류하는 방법을 제안한다. 멜 스펙트로그램(Mel-Spectrogram)을 이용하여 음성데이터를 시간에 따른 주파수 영역으로 변화한다. 멜 스펙트로그램으로 변환된 데이터를 CNN을 이용하여 특징 벡터화한 후 Bi-Directional LSTM을 이용하여 화자의 발화 시간 동안 변화되는 감정을 분석한다. 마지막으로 완전 연결 네트워크를 통해 전체 감정을 분류한다. 감정은 Anger, Excitement, Fear, Happiness, Sadness, Neutral로, 총 6가지로 분류하였으며 데이터베이스로는 상명대 연구팀에서 구축한 한국어 음성 감정 데이터베이스를 사용하였다. 실험 결과 논문에서 제안한 CNN-LSTM 모델의 정확도는 88.89%로 측정되었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제18B권6호
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• pp.397-404
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• 2011

본 논문에서는 헬륨가스 흡입에 따른 조음기관의 특성이 변화되는 것을 측정하기 위해 음성분석학적 요소의 적용을 통한 실험을 수행하였다. 헬륨가스는 기존에 잠수부가 사용하던 질소가스가 인체에 치명적인 공기 색전증을 유발하게 되면서 이를 극복하기 위한 대체 호흡용 가스로 사용되고 있다. 그러나, 헬륨가스는 명료도가 낮은 squeaky voice를 유발하기 때문에 잠수부들의 비정상적인 음성에 대한 해석에 어려움이 많다. 따라서, 헬륨가스가 음성기관에 미치는 영향을 음성분석학적 특성 변화로 측정하기 위해 헬륨가스 흡입 전과 후의 음성을 기반으로 피치 및 스펙트로그램 측정, 분석에 대한 실험을 수행하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.977-985
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• 2016

본 논문은 스펙트로그램과 심층 신경망을 이용한 온라인 오디오 장르 분류 방법을 제안한다. 제안한 방법은 온라인 동작을 위하여 1초 단위로 신호를 입력하여 speech, music, effect 중 하나의 장르로 분류하고, 동작의 범용성을 위하여 기존 오디오 분석에 널리 사용되는 MFCC 대신에 스펙트로그램 기반의 특성 벡터를 사용한다. 실제 TV 방송 신호를 사용하여 장르 분류 성능을 측정하였고, 제안 방법이 기존 방법보다 각 장르에 대하여 우수한 성능을 제공하는 것을 확인하였다. 특히 제안 방법은 기존 방법에서 나타나는 music과 effect 사이를 잘못 분류하는 문제점을 감소시킨다.