본 논문은 강의실의 실내흡음력이 증가함에 따라 발생하는 물리적 음명료도 (D50, STI)의 변화가 한국어와 중국어의 주관적 음이해도 (음성요해도)에 미치는 영향을 조사하였다. 이를 위해 중규모 강의실에서 흡음재를 설치하기 전과 후의 물리적 음향성능을 측정하고, 음절요해도 테스트 법을 사용해 음성요해도를 평가하였다. 음성요해도 평가시 한국어와 중국어의 두 가지 언어를 대상으로 진행함으로써 두 언어의 특성에 따른 음성요해도의 차이를 비교하였다. 실험결과 흡음재를 설치함에 따라 물리적 음명료도가 증가하였으며, 음성요해도 또한 증가함을 알 수 있었다. 또한 동일한 조건에서 음절요해도 테스트를 수행한 결과 한국어보다 중국어의 음성요해도가 더 높은 것으로 평가되었으며 이것은 한국어와 중국어의 발음특성의 차이에 기인한 것으로 사료된다. 한편 물리적 음명료도와 주관적 음명료도의 상관관계 분석결과 ($R^2$) D50의 경우 한국어는 0.696, 중국어는 0.707로 나타났으며 STI의 경우 한국어는 0.651, 중국어는 0.665로 매우 높은 상관관계가 있음을 알 수 있었다.
목적 : 급성 발열 환아에서 요로감염의 조기 진단과 신속한 치료는 신손상을 예방한다는 점에서 매우 중요하다. 최근 개발된 dipstick 요분석($Multistix^{(R)}$)은 간편 신속하고 저렴하여 성인 요로감염의 선별검사로서 가치가 있을 뿐만 아니라 음성 검사시에는 보다 시간이 걸리고 비용이 드는 현미경적 요분석이나 요배양 검사를 대치할 수 있다고 하였으나 소아에서는 연령과 증상 유무에따라 상반괸 결과가 보고되어 있다. 이에 저자들은 발열을 보인 영유아에서 요로감염의 신속한 선별검사로 dipstick 요분석의 진단적 가치를 평가하고자 한다. 방법 : 1994년 10월부터 1996년 2월까지 이화여자대학 부속병원 소아과에 발열을 주소로 입원한 영유아 685명(남 392명, 여 293명)을 대상으로 하였다. 방광 천자나 2회의 중간뇨 배양검사에 의해 요로감염으로 확진된 80명(11.6%)과 타 질환으로 판명된 605명 (88.4%)에서 dipstick 요분석 ($Multistix^{(R)}$)의 leukocyte esterase(LE), nitrite 검사를 현미경적 요분석(백혈구, 세균)및 요배양 검사와 비교하였다. 결과 : 1) Dipstick 요분석상 요로감염 환아에서의 LE 양성율은 38.7% (31/80), nitrite 양성율은 13.8% (11/80)로 낮았고 비요로감염 환아에서도 LE 양성율 2.1% (31/605), nitrite 양성율 1.2% (7/605)가 관찰되었다. 2) 현미경적 요분석상 요로감염 환아에서의 백혈구 양성율은 31.2% (25/80), 세균 양성율은 17.5% (14/80)로 낮았고 비요로감염 환아에서도 백혈구 양성율이 4.1% (25/605) 세균 양성율이 0.6% (4/605)가 관찰되었다. 3) Dipstick 요분석의 LE 검사 양성율 38.7%는 현미경적 요분석의 백혈구 양성율 31.2%보다 유의하게 높았고 (P<0.05), dipstick 요분석의 nitrite 검사 양성율 13.8%는 현미경적 요분석의 세균 양성율 17.5%와 유의한 차이가 없었다(P>0.05). 4) Dipstick 요분석은 민감도 43.7%, 특이도 98.3%, 양성 예측치 63.6%, 음성 예측치 92.9%로 현미경적 요분석의 40.0%, 99.0%, 54.0%, 92.3%, 60.0%, 4.5%와 유의한 차이가 없었다 (P>0.05). 두 검사를 상호보완 하더라도 민감도는 50.0%로 여전히 낮았다. 5) Dipstick 요분석에서 음성이나 현미경적 요분석에 양성인 경우는 5례로 현미곁적 요분석에 의하여 6.3% (5/80)에서 추가 진단되었다. 결론 : 급성 발열을 보이는 영유아에서 요로 감염의 선별 검사로서 dipstick 요분석의 민감도는 낮았고 현미경적 요분석으로 보완하여 약간 상승하였다. 그러나 상호 보완 하여도 민감도는 여전히 낮기 때문에 두 검사가 음성이어도 요배양 검사는 필수적이어야 한다.
실세계 환경의 원거리에서 녹음된 음성은 가산 잡음이나 반향 성분으로 왜곡되기 때문에 음성인식 성능이 현저히 떨어진다. 따라서 음성 전처리 과정은 실세계 환경에서 강인한 음성인식을 위한 필수과정이다. 모델 기반 특징 향상 방법은 전처리 방법 중 하나로 특징 영역 데이터의 적절한 동적 범위(dynamic range)와 차원 수로 인하여 실시간 처리가 가능하고 깨끗한 음성의 선험적 정보를 모델링하기에 용이하다. 또, 인식을 위한 최종 특징 입력에 가까운 단계에서 데이터를 처리하므로 인식에 밀접한 영향을 준다는 장점이 있다. 그러나 대략적인 왜곡 요인 관련 파라미터 추정 때문에 음성인식 성능이 하락되는 단점이 있다. 최근에 기존 모델 기반 특징 향상의 단점을 개선하여 가산 잡음이나 반향 환경에 적합한 방법이 제안되었다. 이글에서는 특징 향상 방법을 소개하고 개선된 방법의 음성인식 강인성을 알아보고자 한다.
개방망은 망 접속을 표준화하여 망을 접근하도록 하는 technical interface의 공개측면과 망이 가지고 있는 망서비스를 공개하여 사용자로 하여금 선택적으로 이용할 수 있게 해주는 망서비스 공개 측면을 모두 고려하여 망구조를 실현해야 한다. 통신망은 망의 서비스 유형 및 일반적인 기능에 따라 음성급 전화망, 데이터망, 전용선망, 이동통신망 및 위성망으로 구분할 수 있으며, 이에 대한 망 접속은 각 망별로 또한 분류될 수 있다. 망서비스는 기술의 발전과 망진화에 따른 기술적인 요인, 고도통신 사업의 다양화에 다른 사업자 요구에 의한 요인, 그리고 시장수요 요인에 의해 계속 발전.진화되어지는 동적인 것이다. 개방망구조는 망서비스와 기술적인 접속을 주요 내용으로 하고 있기 때문에 이것도 역시 계속 진화되는 것으로 해석해야 한다. 본고에서는 개방망의 서비스 측면에서 해당교환 시스팀이나 전송시스팀이 제공가능한 서비스들로서 개방망구조의 서비스메뉴로 표현할 수 있는 것들을 각 망에 대해 자세히 파악하고자 한다. 이번 호에서는 그 첫번째 내용으로서 음성급 전화망에서 개방망서비스로서 국내 교환시스팀과 미국의 ONA 일환으로 BOC가 제공 가능한 것들을 소개한다. 음성급개방망서비스(Voice Grade Open Network Service)는 크게 가입자선측과 중계선측으로 분류 가능하다. 각 분류후에 1) 국내에서 제공가능한 서비스, 2) 여러 BOC가 공통적으로 보유한 서비스, 3) 특정 BOC가 보유한 서비스로 분류 정리하였다.
음성 통신계를 통해서 전달되는 음성신호 품질의 좋고 나쁨을 수화자의 청각을 거친 반응(주관평가)에 의해 객관적으로 표현한 것을 통화품질이라 한다. 잠수기 어업 등과 같은 수중 활동에 사용할 무선수중전화기 시작품 설계와 최적의 통화품질 평가 방법 선점의 기초 자료로써 레저스포츠등에 인부 사용되고 있는 기존의 무전수중전화기로 수중 음성통신에서의 명료도와 단어 요해도를 측정하였다. (중략)
요에 함유된 여러 성분들의 영향에 의해 다양한 정적 특성을 나타내는 요분석용 스트립의 화학적인 변화 양상을 요분석 시스템을 사용하여 요분석용 스트립의 각 항목별 각 등급별을 정성적 및 반정량적 분석을 하기 위하여 퍼지 알고리듬을 제안하고, 퍼지 분류기를 구현한 후 구현된 분류기를 검증하기 위하여 시뮬레이션 하였다. 이를 위하여 다음과 같은 연구를 수행하였다. 표준시료를 사용하여 요분석용 스트립의 분광학적 분석에 의한 퍼지 입력 변수, 퍼지 멤버쉽함수 및 퍼지규칙을 생성하였다. 그리고 구현된 분류기를 사용하여 각 항목별과 각 등급별로 평가하였다. 평가 결과 요분석용 스트립의 항목별 음성과 양성의 판별에서는 우수한 결과가 나왔으나, 정량적 분석을 위한 각 항목별 등급의 분류에서는 측정값의 오차로 인해 최고 8%의 오차가 발생하였다.
신경망을 이용하는 연속 음성 인식에서 학습이라 함은 인위적으로 분할된 음성 데이타를 토대로 진행되는 것이 지배적이었다. 그러나 분할된 음성데이타를 마련하기 위해서는 많은 시간과 노력, 숙련 등을 요구할 뿐만아니라 그 자체가 인식도메인의 변화나 확장을 어렵게 하는 하나의 요인 되기도 한다. 그래서 분할된 음성데이타의 사용을 가급적 피하고 그러면서도 성능을 떨어뜨리지 않는 신경망 학습법들이 나타나고 있다. 본 논문에서는 학습된 인식기를 이용하여 자동으로 한국어 음성데이타를 분할한 후 그 분할된 데이타를 이용하여 다시 인식기를 재학습시켜나가는 반복 과정을 소개하고자 한다. 여기에는 TDNN이 인식기로 사용되며 인식단위는 음소이다. 학습은 cross-validation 기법을 이용하여 제어된다.
광대역 또는 협대역잡음이 섞인 음성의 음질을 개선하기 위해 KAK 필터를 사용하는 방법을 제 안한다. KAK 필터는 그 구조가 간단하지만, 잡음이 섞인 음성의 음질을 개선하는데 있어서 객관적인 음질척도로 볼 때 spectral subtraction 방법과 성능이 비슷하다. 또한 귀로 들어봐도 kak 필터를 사용한 경우와 spectral subtraction 방법을 이용한 경우의 개선된 음질이 거의 비슷하다. 그런데 이 kak 필터는 구조가 다른 기존방법보다 훨씬 간단하며, 다른 음질개선 알고리즘과는 달리 음성과 묵음의 판별이 필 요하지 않다. 또한 kak 필터는 ADPCM과 같은 파형 부호화기와 결합하는 것이 용이하다. 따라서 깨끗 한 음성뿐만 아니라 잡음이 섞인 음성을 부호화하는데 있어서 제안한 kak 필터를 ADPCM과 같은 파형 부호화기에 결합하여 사용하는 것이 적합하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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