Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.15
no.1
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pp.48-52
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2005
In this paper, the spectral shape invariant real-time voice change method is proposed to change one's voice to mechanical voice. For this purpose, LPC analysis and synthesis is used to maintain the spectraum of voice and the pitch of synthesis speech can be changed freely. In the proposed method, gain matching method is applied to excitation signal generator to make the changed voice natural to hear. In order to evaluate the performance of the proposed method, voice change experiments were conducted. Experimental results showed that original speech signal is changed to the mechanical voice signal in which context of the speaker's voice is conveyed correctly in spite of drastic change of pitch. The system is implemented using TI TMS320C6711DSK board to verify the system runs in real time.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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autumn
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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.
본 논문에서는 국내 최초의 상용 한국어 무제한 음성합성 시스템인 가라사대에 관하여 기술한다. 우선, 음성합성 과정의 각 단계에 이용된 알고리즘을 설명한다. 즉, 문장의 분석을 위해서는 문장 전처리, parsing 발음표기 변환 등의 규칙에 의하여 순차적으로 수행된다. 문장 분석후에는 강세, 억양과 지속시간 등의 운율을 제어하는 요소가 계산되고 음성신호는 확장된 diphone 단위의 음성신호를 연결하여 생성된다. 다음으로 가라사대 하드웨어 및 소프트웨어의 구성에 관하여 서술한다. 범용의 디지탈 신호처리 IC를 이용하여 구현한 하드웨어와 가라사대의 소프트웨어뿐만 아니라 PC내의 소프트웨어의 구성과 역할에 관하여 살펴본다.
DAC 는 디지털-아날로그 변환 회로는 디지털 전기 신호를 아날로그 전기 신호로 변환하는 전자 회로이다. 특히 최근 음성 신호는 그 효율성 및 경제성 때문에 디지털 데이터 형태로 저장/전송되고 있어 DAC 는 음성 관련 사업에서 필수적으로 쓰이고 있다. 본 논문은 음성 신호의 디지털-아날로그 변환 시 DAC 의 성능에 대한 분석 및 시험 결과를 소개한다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2014.10a
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pp.3-8
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2014
대화형 개인 비서 시스템은 사람의 음성을 통해 인식된 음성 인식 결과를 분석하여 사용자에게 제공할 정보가 무엇인지 파악한 후, 정보가 포함되어 있는 앱(app)을 실행시켜 사용자가 원하는 정보를 제공하는 시스템이다. 이러한 대화형 개인 비서 시스템의 가장 중요한 모듈 중 하나는 음성 대화 인식 모듈(SLU: Spoken Language Understanding)이며, 발화의 "의미 분석"을 수행하는 모듈이다. 본 논문은 음성 인식결과가 잘못되어 의미 분석이 실패하는 것을 방지하기 위하여 음성 인식 결과에서 잘못 인식된 명사, 개체명 단어를 보정 시켜주는 미등록어(OOV:Out-of-vocabulary) 처리 모듈을 제안한다. 제안하는 미등록어 처리 모듈은 미등록어 탐색 모듈과 미등록어 변환 모듈로 구성되며, 미등록어 탐색 모듈을 통해 사용자의 발화에서 미등록어를 분류하고, 미등록어 변환 모듈을 통해 미등록어를 사전에 존재하는 유사한 단어로 변환하는 방법을 제안한다. 제안한 방법을 적용하였을 때의 실험 결과, 전체 미등록어 중 최대 52.5%가 올바르게 수정되었으며, 음성 인식 결과를 그대로 사용했을 경우 "원본 문장"과 문장 단위 67.6%의 일치율을 보인 것에 반해 미등록어 처리 모듈을 적용했을 때 17.4% 개선된 최대 85%의 문장 단위 일치율을 보였다.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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1995.06a
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pp.119-122
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1995
음소단위의 포만트 합성방식을 이용하여 한국어의 규칙합성에 대해 시험하였다. 포만트 합성방식으로는 Klatt가 제안한 직/병렬 합성기를 수정하여 사용하였으며, 운율 정보를 나타내는 피치값의 제어는 Fujisaki 모델을 이용하였다. 합성에 사용되는 각 파라미터들이 합성음의 음질 및 파형에 미치는 영향을 분석할 수 있도록 합성 파라미터와 음성파형 및 스펙트로그램을 화면에 나타내고 마우스를 이용하여 파라미터 값을 사용자가 적절히 변경한 후 합성할 수 있는 포만트 방식의 합성 Tool을 개발하였으며, 이를 이용하여 한국어 문자/음성변환 시스템을 지속적으로 연구하고자 한다.
This paper proposes feature parameter transformation method using independent component analysis (ICA) for speaker identification. The proposed method assumes that the cepstral vectors from various channel-conditioned speech are constructed by a linear combination of some characteristic functions with random channel noise added, and transforms them into new vectors using ICA. The resultant vector space can give emphasis to the repetitive speaker information and suppress the random channel distortions. Experimental results show that the transformation method is effective for the improvement of speaker identification system.
음성인식(speech recognition) 기술이란 사람이 말하는 음성을 기계나 컴퓨터가 이를 분석하고, 인식하여 단어나 문장형태로 변환하여 기계와 인간이 상호작용을 할 수 있도록 관련 알고리즘을 개발 및 구현하는 기술이다. 최근 음성인식 기술이 대두되는 가장 큰 이유는 인간과 기계간의 통신을 원활하게 하는 편리한 휴먼인터페이스 기능이라 할 수 있다. (중략)
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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1993.06a
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pp.113-116
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1993
본 논문에서는 변형된 wavelet 변환을 통해 추출한 특징벡터를 이용하여 한국어 숫자음을 대상으로 한 음성인식기를 구현하였다. wavelet 변환은 시간 및 주파수 영역에 대해 다중해상도(multiresolution)를 가지는 신호분석법이다. 본 연구에서는 계산량의 감소와 넓은 주파수 대역을 분석하기 위해, mother wavelet의 형태를 분석 주파수 대역에 따라 변화시키는 방법을 제안하였다. 기존의 wavelet 변환으로 실험한 결과 86.5%의 인식율을 얻었고, 변형된 wavelet 변환의 경우 96%의 인식율을 얻었으며 계산량이 감소하였다. 이와 함께 음성인식에서 널리 사용되는 특징 파라미터인 멜켑스트럼과 FFT 멜스케일 필터 대역(mel scale filter bank)과 비교 실험한 결과 인식율의 향상을 보였다. 이는 제안한 방법이 고주파 대역의 세밀한 시간 해상도와 저주파 대역의 세밀한 주파수 해상도를 지니는데 기인하는 것으로 판단된다.
Kim Ki-Hong;Hong Jin-Keun;Jung Yong-Ik;Lee Sang-Yi
Proceedings of the KAIS Fall Conference
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2004.11a
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pp.114-117
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2004
본 논문에서는 합성에 의한 분석(Analysis-by-Synthesis) 및 가산중첩(Overlap-Add) 방식을 채택하고 있는 음성신호의 AbS/OLA 정현파 모델에 웨이블릿 변환을 적용한 새로운 모델을 제안하였다. 즉, 기존의 모델에 웨이블릿 변환을 적용하여 입력신호를 몇 개의 부대역 신호로 나눈 다음 각각 다른 길이의 분석 윈도우를 적용한다. 이는 기존 모델의 정현파 파라미터 추출 시 고정된 길이의 분석 윈도우를 이용하는 단점을 극복하여 좀 더 정확한 파라미터 추출을 가능하게 한다. 시험결과 제안된 정현파 모델이 기존 모델에 비해 합성음의 스펙트럼 및 위상 특성, 음질 등에서 성능이 개선됨을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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