• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.11 no.6
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• pp.23-31
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• 1992

신경망을 이용한 음성인식에 관한 연구이다. 우선 음성을 음소로 분리하였다. 그런다음 각각의 음소를 인식하였다. 음소인식을 위해 제어망과 몇 개의 소규모 망으로 구성된 복합신경망을 이용하였다. 제어망은 음소가 어느 집단에 속하는가를 결정하고, 소규모망에서는 각 집단에 속하는 음소를 인식한다. 마지막으로 프레임별 인식 결과를 누적하여 음소를 판별하였다.

• The Journal of the Korean Society for Microbiology
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• v.17 no.1
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• pp.67-74
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• 1982

Staphyylococci are responsible for over 80 per cents of the suppurative diseases encountered in medical practice. They cause most suppurative infections of the skin but may also invade and produce severe infections in any other parts of the body. In order to know the carrier rate of staphylococci between the parahospital workers and in the hospital workers, the author undertook isolation of S aureus from nasal cavity on 68 cases of freshmen, 31 cases of sophomores, and 37 cases of juniors in Busan National University, and 30 cases of nursing students, 30 cases of nurses, 30 cases of nurses in charge of operating room and 30 cases of doctors in Busan National University Hospital. The tested total cases were 256 cases which were 136 Cases in parahospital workers and which were 120 cases in hospital workers. The biochemical characters of S aureus strains isolated were studied on coagulase test, mannitol test, hemolysis test and sensitivity test to antimicrobial agents. The results obtained were as follows: 1. S aureus were isolated 49 cases(29.7%) from nasal cavity parahospital workers and were isolated 67 cases(55.8%) from nasal cavity on hospital workers. 2. Among 40 strains of S aureus isolated from parahospital worker's nasal cavity coagulase positive were 29 cases(72.1%), and coagulase negative were 11 cases(27.5%). And mannitol positive were 29 cases(72.5%), and mannitol negative were 11 cases(27.5%). 3. Among 67 strains of S aureus isolated from hospital worker's nasal cavity coagulase positive were 59 cases(88.1%), and coagulase negative were 8 cases(11.9%). And mannitol positive were 49 cases(73.1%), and mannitol negative were 18 cases(26.9%). 4. The hemolysis test of each erythocytes on coagulase and mannitol positive S aureus isolated were sensitive to rabbit(40 cases: 81.6%), guinea pig(26 cases: 53.6%), sheep(13 case: 26.5%), and were not sensitive to chicken and human erythrocytes, respectively. 5. The hemolysis test of each erythocytes on 10 strains of coagulase and mannitol negative S aureus isolated were not sensitive to all of, erythrocytes. 6. The sensitivity test to the various chemotherapeutic agents was almost sensitive to the strains isolated from parahospital workers, but was almost resistant to the strains isolated from hospital workers.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 1979.08a
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• pp.8-11
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• 1979

음성신호의 진폭이 갖는 학율밀도함수(PDF)를 이용하여 음성신호가 균일한 스탭을 갖는 양자기 입력에 가해질 때 발생하는 잡음을 양자화 잡음 및 포화성잡음으로 분리하여 잡음에 관한 표현식을 유도하였다. 이러한 잡음 표현식에서 빗트수 및 포화점을 결정하는 상수에 관해서 수치해석함으로서 각 빗트마다 SNR을 최대로하기 위한 조건을 제시 하였다.

• MALSORI
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• no.48
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• pp.117-126
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• 2003

source of speech signal is actually composed of combination of periodic and aperiodic components, although it is often modeled to either one of those. In the paper an experiment which can separate periodic and aperiodic components from speech source. Linear predictive residual signal was used as a approximated vocal source the original speech to obtain the estimated aperiodic part. Iterative extrapolation method was used to compute the aperiodic part.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1998.10c
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• pp.396-404
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• 1998

본 논문에서는 언어학적 단위인 형태소의 특성을 유지하면서 음성인식 과정에 적합한 분리 기준의 새로운 디코딩 단위인 의사형태소(Pseudo-Morpheme)를 정의 하였다. 이러한 필요성을 확인하기 위해 새로이 정의된 40개의 품사 태그를 갖는 의사 형태소를 표제어 단위로 삼아 발음사전 생성과 형태소 해석에 초점을 두고 한국어 연속음성 인식 시스템을 구성하였다.

• Proceedings of the KSPS conference
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• 2003.10a
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• pp.97-100
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• 2003

This paper addresses a method of convolutive source separation that based on SEONS (Second Order Nonstationary Source Separation) [1] that was originally developed for blind separation of instantaneous mixtures using nonstationarity. In order to tackle this problem, we transform the convolutive BSS problem into multiple short-term instantaneous problems in the frequency domain and separated the instantaneous mixtures in every frequency bin. Moreover, we also employ a H infinity filtering technique in order to reduce the sensor noise effect. Numerical experiments are provided to demonstrate the effectiveness of the proposed approach and compare its performances with existing methods.

• Proceedings of the KSPS conference
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• 2003.10a
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• pp.25-28
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• 2003

The aim of this paper is to analyze the pathological voice by separating signal into periodic and aperiodic part. Separation was peformed recursively from the residual signal of voice signal. Based on initial estimation of aperiodic part of spectrum, aperiodic part is decided from the extrapolation method. Periodic part is decided by subtracting aperiodic part from the original spectrum. A parameter HNR is derived based on the separation. Parameter value statistics are compared with those of Jitter and Shimmer for normal, benign and malignant cases.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.08a
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• pp.475-478
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• 1998

음성에 공존하는 유/무성음 성분을 추정하는 알고리즘을 제안하였다. 유성음 성분은 주기성을 띤 사인곡선의 형태로 표현되며, 무성음 성분은 자동회기의 결과로 표현된다. 두 성분을 각각 차례대로 추정할 경우 한 성분에 대한 추정치의 정확도가 나머지 성분의 추정에도 영향을 주기 때문에 제안된 알고리즘은 두 성분을 공동으로 추정한다. 실제 ML 추정치는 구하기 어려워 이에 근접하는 추정치를 선형 방정식들을 interative 방법으로 풀어 구현하였다. 예비 시험결과 제안한 알고리즘이 정확하고 효율적으로 두 성분을 추정함을 알 수 있었고, 합성된 데이터 뿐만 아니라 실제 음성 데이터를 이용한 실험에서도 좋은 결과를 보여주었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1998.10c
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• pp.391-395
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• 1998

대용량의 연속된 음성을 인식하는 데에는 형태소 사이의 음운변동과 언절과 어절 사이의 불일치 등으로 인한 어려움이 따른다. 그러므로 언어학적인 지식을 이용한 자연어 처리 기술과의 결합이 필수적이라 할 수 있다. 본 논문에서는 문장 단위의 연속 음성 문자열을 올바른 어절로 띄어주는 시스템을 제안한다. 먼저 띄어쓰기 발음열 사전을 이용하여 어절의 경계를 추정한다. 이 때 보다 정확한 띄어쓰기 위치를 추정하기 위하여 2음절 이상의 최장 조사 어미와 음절 분리가능빈도가 이용된다. 이렇게 해서 분리된 어절들은 음절 복원기를 거친 뒤, 형태소 분석을 행하여 올바른 어절인지를 검사한다. 분석에 실패한 어절은 띄어쓰기 오류 유형에 따라 교정을 한 후 형태소 분석을 재시도한다. 제안한 시스템을 테스트해 본 결과 96.8%의 정확도를 보였다. 본 시스템은 음운 변동 처리기와 함께 말소리를 음성 그대로 인식하는 인식기의 후처리로 이용할 수 있을 것이다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.11 no.10
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• pp.453-458
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• 2013

HMM Speech recognition systems have a few weaknesses, including failure to recognize speech due to the mixing of environment noise other voices. In this paper, we propose a speech feature extraction methode using CHMM for extracting selected target voice from mixture of voices and noises. we make use of channel similarity and correlate relation for the selective speech extraction composes. This proposed method was validated by showing that the average distortion of separation of the technique decreased by 0.430 dB. It was shown that the performance of the selective feature extraction is better than another system.