• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.12 no.8
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• pp.365-370
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• 2023

This paper aims to compare the performance of speech data classification into two groups, adult and elderly, based on the acoustic and linguistic characteristics that change due to aging, such as changes in respiratory patterns, phonation, pitch, frequency, and language expression ability. For acoustic features we used attributes related to the frequency, amplitude, and spectrum of speech voices. As for linguistic features, we extracted hidden state vector representations containing contextual information from the transcription of speech utterances using KoBERT, a Korean pre-trained language model that has shown excellent performance in natural language processing tasks. The classification performance of each model trained based on acoustic and linguistic features was evaluated, and the F1 scores of each model for the two classes, adult and elderly, were examined after address the class imbalance problem by down-sampling. The experimental results showed that using linguistic features provided better performance for classifying adult and elderly than using acoustic features, and even when the class proportions were equal, the classification performance for adult was higher than that for elderly.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06e
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• pp.93-96
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• 1998

이 논문은 모음 사이에 오는 예사소리와 된소리의 음향적 특징을 비교하여 예사소리와 된소리 사이에 뚜렷한 차이가 나는 음향적 특징 가운데 몇 개를 골라 그것을 변수로 삼았을 때 청취에 미치는 영향을 알아보는 것을 목적으로 삼았다. 모음 사이에 오는 예사소리와 된소리의 음향적 특징은 첫째, 자음의 폐쇄지속 시간이 된소리가 예사소리보다 길다. 둘째, 예사소리 앞에 오는 모음의 길이가 된소리 앞에 오는 모음의 길이보다 길다. 셋째, VOT는 예사소리와 된소리 사이에 차이가 거의 없다. 이 같은 음향적 특징 가운데에서 자음의 폐쇄지속시간과 앞에 오는 모음의 길이가 예사소리와 된소리의 구별에 영향을 미치는 반면 앞에 오는 모음의 길이는 예사소리와 된소리의 구별에 영향을 미치지 않았다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 1998.11a
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• pp.562-564
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• 1998

보통 음향 신호를 분석을 할 때에 시간영역의 신호를 주파수영역의 신호로 FFT 변환을 해서 분석을 한다. 이렇게 단순히 FFT를 해서 주파수영역의 신호에서 어떤 특징적인 점을 찾기가 매우 어렵다. 그래서 원 신호를 FFT를 하지 않고 선형 예측 분석이라는 방법을 적용하여 신호에 특징적인 피크 점들을 구하면 쉬운 방법이 된다. 본 논문에서는 이러한 음향의 신호를 분석을 할 때에 선형 예측 분석법을 이용하면 신호에서 특징적인 피크들을 구하기가 용이함을 보이고 신호의 특징 피크 점들을 통계적으로 처리하여 분석을 해보았다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.269-272
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• 2000

수중 표적으로부터 수신된 신호에서, 파도와 난류 등의 영향으로 선박의 특정 기계류들의 부하변동과 도플러효과 등에 의해 야기되는 특징 주파수의 시간적 변동과 같은 음향 특징 추출은 수중음향 신호처리에서 중요한 연구분야이다. 본 연구에서는 이들의 발생기구 해석을 기초로 효과적인 분석 추적 기법을 제시한다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.177-180
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• 1999

본 논문에서는 천식기침소리의 음향적 특성을 신호처리 방법을 이용하여 분석하고 통계처리한 결과를 보고한다. 정상인과 천식 환자의 기침소리 신호의 특징을 비교 분석함으로써 신호의 특징에 의해 자동식별할 수 있는 가능성을 제시하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2012.05a
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• pp.887-890
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• 2012

본 논문에서는 켑스트럼 계수의 변화에 따른 남성화자와 여성화자의 음향학적인 특징벡터를 비교하여 분석하는 기초적인 연구를 수행한다. 특히 FFT 켑스트럼 및 LPC 켑스트럼에 대한 남녀의 음향학적인 특징벡터의 차이점을 나타낸다. 향후 이러한 차이점을 기초로 하여 신경회로망 등에 의한 성별 인식에 대한 연구를 수행함으로써 남성화자 및 여성화자를 분리할 수 있는 근거를 마련하는 기초연구이다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2019.06a
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• pp.257-258
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• 2019

이 논문에서는 가정내 음향 상황에 대한 사운드 이벤트 검출을 수행하는 시스템을 개발하는 내용을 담고 있다. 사운드 이벤트 검출 시스템은 마이크로폰 입력에 대해서 입력신호로부터 특징을 추출하고, 특징으로부터 이벤트가 있었는지 아닌지를 분류하는 형태를 가지고 있다. 본 연구에서는 독립형 디바이스가 가정내 위치한 상황을 가정하여 개발을 진행하였다. 가정내에서 일어날 수 있는 음향 상황을 가정하고 데이터셋 녹음을 진행하였다. 데이터셋을 기반으로 특징과 분류기를 개발하였으며, 적은 계산량으로 결과를 출력해야 하는 독립형 디바이스에 활용하기 위해서 특징셋을 간소화하는 과정을 거쳤다. 개발결과는 가정의 거실환경에서 녹음된 소리를 스피커로 출력하여 테스트하였으며, 다양한 음향 상황에 대한 개발이 추가적으로 필요하다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.33 no.4
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• pp.225-231
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• 2014

This paper suggests an algorithm to improve the tracking performance for an underwater acoustic target using the feedback information of acoustic feature of a target. While conventional tracking algorithms use detected acoustic signals only, the proposed algorithm uses detected acoustic signals and target feature information as well. Since the proposed algorithm tracks only the selected measurements using target feature information, it prevents onset of unnecessary tracks and improves tracking performance for target of interest. Furthermore, it optimizes tracking parameters for the target of interest and guarantees robustness and consistency of the track. Some simulations are performed to demonstrate the improved tracking performance of the proposed algorithm.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.879-882
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• 2000

화자종속 음성인식 시스템은 훈련 데이터가 화자들 사이의 음향적 변이를 충분히 모델링 할 수 있을 때, 화자독립 시스템보다 더 성능이 졸은 것으로 알려져 있다. 화자 정규화 기술은 입력음성의 스펙트럼을 수정하여 화자들 사이의 변이를 줄인다. 최근 성공적인 화자 정규화 알고리즘은 신호처리단계에 화자 특유 주파수 워핑을 통합했다. 이런 알고리즘은 입력음성에 담겨있는 음향적 특징을 다 사용하지 않는다. 본 논문에서는 화자의 음향적 특징으로 세 개의 포만트 주파수를 이용하였고, 수집된 포만트 주파수들로부터 워핑함수를 정의하는데 선형회귀를 사용한 화자 정규화 방법을 제안한다. 이 방법을 사용하여 인식 성능을 향상할 수 있었다.

• Proceedings of the KSPS conference
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• 1994.02a
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• pp.113-124
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• 1994