• 한국음향학회:학술대회논문집
• /
• 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제5권
• /
• pp.1-4
• /
• 1998

본 논문에서는순수 압전세라믹에 비해 동등이상의 압적특성을 가지면서도 음향임피던스가 월등히 낮은 1-3형 압적복합체를 이용한 탐촉자의 개발에 관해 연구하였다. 압전 복합재료 탐촉자는 그 자체만으로 측정대상체와의 음향임피던스 차를 최소화하여 별도의 정합층을 필요로 하지 않는 특징을 가진다. 이를 위하여 본 연구에서는 복합재료에 사용되는 고분자재료의 물성값 설계와, 압전세라믹과의 적절한 배합구조와 형상의 결정에 주안점을 두었다. 그 결과를 바탕으로 압전 복합체 초음파 트랜스듀서 시작품을 제작하고 그성능을 분석하였으며, 이론적인 시뮬레이션 결과과의 비교를 통해 설계이론의 타당성을 검증하였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
• /
• 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제17권 1호
• /
• pp.99-102
• /
• 1998

본 연구에서는 연속음 인식과 합성을 위한 경계강도 예측 모델을 제안한다. 운율 경계 강도는 음성 합성에서는 운율구 사이의 휴지기의 길이 조절로 합성음의 자연도에 기여를 하고 연속음 인식에서는 인식과정에서 나타나는 후보문장의 선별 과정에 특징변수가 되어 인식률 향상에 큰 역할을 한다. 음성학적으로 발화된 문장은 큰 경계 단위로 볼 때 운율구 형태로 이루어졌다고 볼 수 있으며 구의 경계는 문장의 문법적인 특징과 관련을 지을 수 있게 된다. 본 논문에서는 운율 경계 강도 수준을 4로 하고 문법적인 특징으로는 트리구조 방법으로 결정된 오른쪽 가지의 수식의 깊이(rd)와 link grammar방법으로 결정된 음절수(syl), 연결거리(torig)를 bigram 모형과 결합하여 운율적 경계 강도를 예측한다. 예측 모형으로는 다중 회귀 모형과 Marcov 모형을 제안한다. 이들 모형으로 낭독체 200 문장에 대해 실험한 결과 76%로 경계 강도를 예측할 수 있었다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
• /
• 한국음향학회 2004년도 춘계학술발표대회 논문집 제23권 1호
• /
• pp.53-56
• /
• 2004

본 논문은 잡음 환경하에서 특징 벡터의 차원 축소를 통한 음성 구간 검출에 관한 연구이다. 음성/비음성 분류는 통계적 모델을 이용한 분류-기반 방법을 사용한다. 검출기에서 실시간 적응화를 위해 우도-기반의 특징 벡터에 대한 차원 축소 방법을 제안한다. 이 방법은 음성/비음성 클래스에 대한 가우시안 확률 밀도 함수에 의한 비선형적 우도값을 새로운 특징으로 취하는 방법이다. 음성/비음성 결정은 우도비 검증(Likelihood Ratio Test)의 방법을 이용하며, LDA(Linear Discriminant Analys)에 의한 축소 결과와 성능을 비교한다. 실험 결과 제안된 차원 축소 방법을 통하여 2차원으로 축소된 특징 벡터가 고차원에서의 결과와 대등함을 확인하였다.

• 한국음향학회지
• /
• 제21권7호
• /
• pp.641-647
• /
• 2002

본 논문에서는 경향 양자화 기법을 적용하여 분절 특징 은닉 마코프 모델 (HMM: hidden Markov model)의 매개 변수 수를 줄이는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 분절 특징 HMM에서 사용하는 분절 특징, 즉 모수적 궤적을 위치 정보와 경향 정보로 분리한 후, 분리된 경향 정보를 경향 코드북을 이용하여 공유한다. 분절 특징에서 위치 정보는 특징의 기준 점을 나타내고, 경향 정보는 분절 특징의 변이를 의미하며 특징의 많은 부분을 차지하고 있다. 따라서 경향 정보가 공유될 수 있다면 분절 특징 HMM의 매개 변수 수를 줄일 수 있을 것이다. 실험 결과 제안된 방식이 기존의 시스템과 비슷한 성능을 보였으며 매개 변수 수를 줄이는 방안으로 고려될 수 있음을 보였다.

• 한국음향학회지
• /
• 제30권7호
• /
• pp.390-395
• /
• 2011

본 논문은 각 방송사의 메인 뉴스인 평일 저녁뉴스의 여성 앵커 음성 분석을 통하여 공통적인 음성 요소와 각 방송국별 상대적인 음성 및 음향에는 어떠한 차이가 있는지 연구하였다. 전반적인 음성 특성을 알아보기 위해 6가지 요소를 분석한 결과, 각 방송국별 아나운서는 발화속도를 제외하면 모든 영역에서 뚜렷한 음성 및 발성 특징을 가지고 있었으며 음향시스템적인 차이도 발견 되었다. 주요 분석 요소는 기본 피치 외에 제1포만트와 피치비율에 따른 음색과 피치대역폭을 통한 정감도 요소, 피치대역폭내의 평균피치위치를 통한 문장 끝맺음 양상, 평균 발화속도, 주파수 대역별 에너지 분포를 통한 음향적인 음색 분석이다. 분석된 수치 및 결과는 국내 여성 앵커의 발성 특징의 기준으로 참고 및 활용될 수 있다.

• 한국음향학회지
• /
• 제40권4호
• /
• pp.337-346
• /
• 2021

일반적으로 비정상 신호 탐지 연구에서는 데이터 불균형으로 인해 정상 신호 특징을 주된 정보로 사용한다. 본 논문에서는 비정상 신호의 특징을 학습하는 병렬 오토인코더를 이용한 효율적인 비정상 신호 탐지기법을 제안한다. 제안된 동일한 구조로 이루어진 병렬 오토인코더는 정상 신호와 비정상 신호에 대한 특징을 학습하는 정상 복원기와 비정상 복원기로 구성되며, 정상 및 비정상 데이터를 순차적으로 학습함으로써 불균형 데이터 문제를 효율적으로 해결할 수 있다. 뿐만 아니라 보다 높은 탐지성능 향상을 위해서 부가적인 이진 분류기가 추가될 수 있다. 공개된 음향데이터를 이용한 실험결과, 제안된 병렬 탐지모델의 학습시간이 단일 오토인코더 탐지모델과 비교하여 약 1.31 ~ 1.61배 늘어나지만, 최소 22 % 이상의 Area Under Curve(AUC) 향상을 보였다. 또한, 사전에 훈련된 병렬 오토인코더를 이용하여 수중 음향데이터를 전이학습한 결과 수중 비정상 신호 AUC 탐지성능을 93 % 이상 향상시킬 수 있음을 확인하였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
• /
• 한국음향학회 2004년도 추계학술발표대회논문집 제23권 2호
• /
• pp.257-260
• /
• 2004

HRTF 를 사용하여 가상적인 음향 효과를 내는 시스템에서의 음의 왜곡은 필수적이다. 하지만 음성과 같은 사람이 민감하게 느끼는 부분에서의 음의 선명도 저하는 다른 대역의 왜곡보다 더욱 크게 느껴진다. 그리고 모노 및 두 채널의 주파수 특성이 비슷한 스테레오에서는 음질을 보상할 수 없다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 음의 선명도의 저하를 유발하게 하는 가상 음향 발생 필터의 특징을 분석하고, 간단한 필터 설계에 의해서 본래의 가상 음향을 그대로 유지하면서 선명도를 높일 수 있는 방법을 제시한다. 제시한 방법은 특히 모노 및 뉴스모드와 같이 음성이 많이 들어 있는 부분에서 뛰어난 성능을 보인다.

• 한국음향학회지
• /
• 제29권2호
• /
• pp.133-140
• /
• 2010

연속 심음신호로부터 추출한 새로운 시간영역에서의 특징들을 추가하여 심장질환 분류의 성능을 개선한다. 기존에 사용되고 있는 켑스트럼 영역 특징인 멜주파수 켑스트럼 계수 (MFCC)에 심음 포락선, 심잡음 확률벡터, 심잡음 진폭값 변동으로 구성된 새로운 3종류의 시간영역 특징을 추가한다. 심장 질환 분류 및 검출 실험에서, 시간영역 특징의 분류 정확도에 대한 기여도를 평가하고 순차적 특징선택 방식을 이용하여 시간영역 특징을 선택한다. 선택된 특징들은 다층 퍼셉트론(MLP), support rector machine (SVM), extreme learning machine (ELM)와 같은 신경회로망 패턴 분류기에 대하여 의미있고 일관되게 분류 정확도를 개선함을 보여준다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 하계학술대회
• /
• pp.26-27
• /
• 2021

본 논문에서는 자막방송 제공을 위해 방송콘텐츠를 이해하는 방법으로 잔차 합성곱 순환신경망 기반 음향 사건 분류 기법을 제안한다. 제안된 기법은 잔차 합성곱 신경망과 순환 신경망을 연결한 구조를 갖는다. 신경망의 입력 특징으로는 멜-필터벵크 특징을 활용하고, 잔차 합성곱 신경망은 하나의 스템 블록과 5개의 잔차 합성곱 신경망으로 구성된다. 잔차 합성곱 신경망은 잔차 학습으로 구성된 합성곱 신경망과 기존의 합성곱 신경망 대비 특징맵의 표현 능력 향상을 위해 합성곱 블록 주의 모듈로 구성한다. 추출된 특징맵은 순환 신경망에 연결되고, 최종적으로 음향 사건 종류와 시간정보를 추출하는 완전연결층으로 연결되는 구조를 활용한다. 제안된 모델 훈련을 위해 라벨링되지 않는 데이터 활용이 가능한 평균 교사 모델을 기반으로 훈련하였다. 제안된 모델의 성능평가를 위해 DCASE 2020 챌린지 Task 4 데이터 셋을 활용하였으며, 성능 평가 결과 46.8%의 이벤트 단위의 F1-score를 얻을 수 있었다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
• /
• 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제17권 2호
• /
• pp.327-330
• /
• 1998

독립성분분석(ICA: Independent Component Analysis)이란 특징이 상이한 둘 이상의 신호들이 선형적으로 결합되어 있을 때 이를 효과적으로 분리하는 방법들을 통칭하며 잡음제거, 음질개선 및 신호처리 분야에서 많이 활용되고 있다. 본 논문에서는 전화음성 화자인식 시스템의 성능향상을 위해 독립성분분석을 이용하는 방법을 제안한다. 먼저 화자가 발성한 음성신호의 켑스트럼 계수를 여러 채널 함수들의 선형적인 합으로 가정하고, 독립성분분석을 이용하여 얻은 새로운 켑스트럼 벡터를 학습과 인식에 사용하였다. 실험자료는 잔화음성 화자식별기의 성능평가에 널리 쓰이고 있는 SPIDRE를 사용하였고 regodic 은닉 마코프 모델을 이용하여 문장 독립 화자식별 시스템을 구성하였다. 학습음성의 특징과 실험음성의 특징이 다른 조건에서 기존의 채널 정규화 방법들에 비해 10~15%이상 인식률이 향상되었다.