Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2002.05d
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pp.665-668
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2002
현재 인터넷 서비스 중에서 가장 많이 사용되는 서비스는 이메일이다. 본 연구에서는 POP3로부터 전송받은 이메일 메시지와 HTTP를 통해 접속한 웹메일 시스템의 이메일 메시지를 분석하여 제목, 보낸이, 본문 메시지와 특정 첨부파일을 분리해낸 후 USB에 연결된 아바타 로봇시스템에 전송 및 재생하는 시스템을 설계 및 구현하였다. 텍스트 메시지는 음성 변환 모듈을 통해 음성 파일로 변환하여 전송하게 되고, 특정 확장자의 첨부 파일은 바로 전송된다.
본 논문은 음성 및 음악을 위한 새로운 4kbps 다중 모드 하모닉 변환 여기 부호화 방법을 제안한다. 제안된 부호화방법은 음성/음악 분류기에 의해 분류된 신호를 각각 하모닉-잡음 여기모델과 MLT 여기모델로 부호화한다. 하모닉-잡음 여기모델에서는 전이구간과 유/무성음 혼합신호의 모델링오차 개선을 위해 MP(Matching Pursuit)방법과 혼합된 잡음스펙트럴을 표현하기 위한 캡스트럽 LPC 잡음 모델, 빠른 정현파 합성법을 제안한다. 음악에서는 비트할당 효율을 높이기위한 LP 적응 피크 분석을 적용한 MLT(Modulated Lapped Transform) 부호화 방법을 제안한다. 제안된 방법을 적용한 4kbps 음성부호화 방법은 전이구간에서의 향상된 모델링 구조를 보여주었으며, 주관적음질 평가 8kbps QCELP 보다 MOS 0.2 정도 향상된 결과를 얻었다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2019.01a
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pp.391-393
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2019
본 논문은 일상적인 대화로부터 감성을 추출하고 분석함으로써 상황에 맞는 대화의 내용과 분위기를 이미지의 색상으로 표현할 수 있는 이미지 색상 변환 프레임워크를 소개한다. 본 연구는 라즈베리 파이와 마이크 센서를 기반으로 사용자로부터 목소리를 입력받을 수 있는 모듈을 제작하고, 그 목소리로부터 감성을 분석한다. 분석된 감성을 이용하여 이미지의 색상을 자동으로 변환하는 기술과 통합함으로써 청각장애인 및 미취학 아동들이 화자의 대화를 이미지를 통해 쉽게 인지하여 의사소통 및 감성 전달 환경을 개선하고자 한다.
이동통신에서는 무선자원의 효율적인 사용을 위하여 variable rate vocoder 및 VoX 기법을 이용한 음성 전송이 일반적 추세이며, 버스티 특성을 갖는 패킷 트래픽의 경우 statistical multiplexing을 이용하여 무선 채널의 사용을 극대화 시킨다. 트래픽 밀도를 나타내는 Erlang 용량은 일정속도의 회선교환 트래픽에 대하여 동시에 점유할 수 있는 dedicated circuit의 수에 기초하는 개념이므로 statistical multiplexing으로 처리되는 데이터 패킷의 트래픽 밀도는 queuing model에 근거한 데이터 스루풋이 현실적이다. 그러나 이동통신 시스템에서 트래픽 특성을 달리하는 circuit 및 패킷 타입의 혼합 서비스가 동시에 제공될 경우 네트워크 planning을 위한 구성 시스템의 용량산정을 위해 트래픽 밀도의 통합적인 표현을 요구한다. 따라서 Erlang 용량과 데이터 스루풋의 상호 변환을 통하여 네트워크 구성요소의 용량 산정에 적당한 용량표현을 선택할 수 있다. 본 고에서는 트래픽 처리기로서의 통신시스템을 기술하기 위하여 일반적인 텔레트래픽 시스템 모델과 파라미터를 정의한다. 또한 음성 및 비음성 서비스의 혼합 트래픽 환경에서 트래픽 밀도계산을 위한 Erlang 용량과 데이터 스루풋의 상호 변환 관계를 소개한다. 마지막으로 3G1x 무선접속환경에서 음성 및 HSPD 서비스가 공존할 경우 기지국 CE dimensioning에 필요한 혼합 트래픽 Erlang 용량 산출 방법을 기술한다.
사람의 말소리를 문자로 변환하여 기기의 제어명령으로 활용하는 것이 음성인식 기술이다. 음성인식에 대한 기술개발 요구는 수십 년 전부터 있어 왔고, 꾸준히 제품화되고 있는 분야라 하겠다. 제품으로의 상용화가 가능한 알고리즘 및 데이터 처리체계는 HMM(Hidden Markov Model)이라는 수학적 모델링으로 정형화되어 있으며, 대규모의 반복적 데이터 수집과 정교한 학습 데이터베이스의 구축이 음성인식기술의 핵심요소라는 것이 일반적인 시각이다. 이러한 이유로 인해, 대용량 음성인식 데이터베이스의 수집, 가공 등이 가능한 인프라를 갖춘 기관 및 업체들이 음성인식기술 시장을 점유할 수 있는 것이다. 그러나, 이러한 음성인식의 서비스 제공 체계는 사물인터넷 또는 웨어러블 디바이스 등으로 음성인식 사용자 인터페이스가 확대되고 통신 및 네트워크가 연결이 불가한 경우 그 한계를 보일 수 있다. 본고에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 내장형 음성인식기의 하드웨어가속기 기술개발에 대한 내용과 국내외 현황을 살펴보기로 한다.
Kim, Han-Kyeol;Kim, Do-Woo;Lim, Sae-Myung;Hong, Du-Pyo
Annual Conference of KIPS
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2019.10a
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pp.533-535
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2019
최근 청년 실업률의 증가에 따른 취업 경쟁이 날이 갈수록 심해지고 있다. 채용과정에서 면접의 비중을 높이는 기업도 갈수록 증가하고 있다. 또한 대기업에서는 면접의 객관성을 확보하기 위해 AI 면접을 도입했다. 이러한 면접의 도입으로 인해 취업 준비생들의 면접 준비에 드는 비용 부담이 증가하였다. 최근 AI분야에서 음성 인식과 자연어 처리에 대한 개발이 활발히 이루어지고 있다. 본 논문은 녹음된 면접 음성을 음성 인식 기술 중 STT(Speech To Text) 와 TTS(Text To Speech)를 활용하여 면접의 음성을 문자로, 면접 질문의 문장을 음성으로 변환한다. 또한 자연어 처리 및 감성어 사전(KNU)을 활용하여 면접 문장의 형태소 분석하고 긍정 및 부정 단어별 정보를 시각화 하여 나타낼 수 있게 구현하였다.
As a voice browser is introduced, voice dialog application becomes available on the Web environment. The voice dialog application consists of voice Web pages that need to translate the dialog scripts into SALT(Speech Application Language Tags). The current Web pages have been designed for visual. They, however, are potentially capable of using voice dialog. This paper, therefore, proposes an automated voice Web generation method that finds the elements for voice dialog from Web pages based HTML and converts them into SALT. The automatic generation system of a voice Web page consists of a lexical analyzer and a syntactic analyzer that converts a Web page which is described in HTML to voice Web page which is described in HTML+SALT. The converted voice Web page is designed to be able to handle not only the current mouse and keyboard input but also voice dialog.
본 논문에서는 한국어 TSS 시스템을 위한 언어처리부의 설계 및 구현 과정을 설명한다. 구현된 언어처리부는 형태소 분석, 품사 태깅, 발음 변환 과정을 거쳐, 주어진 문장의 가장 적절한 발음열과 각 음소의 해당 품사를 출력한다. 프로그램은 표준 C언어로 구현되어 있고, Windows와 Linux에서 모두 동작되는 것을 확인하였다. 수동으로 품사가 할당된 4.5만 어절의 코퍼스로부터 형태소 사전을 구축하였으며, 모든 단어가 사전에 등록되어 있다고 가정할 경우, 488문장의 실험 자료에 대해 어절 단위 오류율이 3.25%이었다.
In this paper, we design and implement complement based speech training system for voice disorder. The system consists of three level of training: precedent training, training for speech apprehension and training for speech enhancement. To analyze speech of voice disorder, we extracted speech features as loudness, amplitude, pitch using digital signal processing technique. Extracted features are converted to graphic interface for visual feedback of speech by the system.
Annual Conference on Human and Language Technology
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1991.10a
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pp.307-320
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1991
본 연구는 한국어 음성합성 시스팀에서 한글 텍스트를 음소로 변환 시키는 규칙기반과 신경망을 결합한 한글-음소 변환 시스팀을 제안하고 이를 위해 시스팀 모델을 설계하고 시스팀의 각 구성요소들을 설명하며 한국어 음운 변동 규칙중 설측음화 데이타와 설측음화에 상충되는 데이타를 사용하여 시스팀을 실험하고 제안된 모형의 타당성을 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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