• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.10 no.1
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• pp.52-60
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• 1991

This paper describes the study on isolated word recognition by using DHMM(Dynamic Hidden Markov Model) which has dynamic feature of spectrum as a parameter. This paper discusses speech recognition experiment basedon HMM which can evaluate not only instantaneous spectral features but also dynamic spectral features. LPC cepstrum parameters is used as a static feature and LPC cepstrum's regression coefficient is used as a dynamic feature. These two features are quantized by each VQ codebook. DHMM is modeled by receiving static vector and dynamic vector by input. In the whole experiment, as recognition experiment using DHMM shows 92.7% of recognition rate while the experiment using conventional HMM shows 88.8% of recognition rate, DHMM proved to be a useful model.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.41 no.2
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• pp.115-121
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• 2022

In this paper, we propose a music classification system according to user emotions using Electroencephalogram (EEG) features that appear when listening to music. In the proposed system, the relationship between the emotional EEG features extracted from EEG signals and the auditory features extracted from music signals is learned through a deep regression neural network. The proposed system based on the regression model automatically generates EEG features mapped to the auditory characteristics of the input music, and automatically classifies music by applying these features to an attention-based deep neural network. The experimental results suggest the music classification accuracy of the proposed automatic music classification framework.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.08a
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• pp.201-208
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• 1998

구음마비환자의 특징적 문제로는 조음 명료성의 저하오 kdns율의 장애등이 논의되어왔다. 지금까지 조음 명료성을 진단하고 치료하기 위한 연구는 활발히 진행되어 왔으나 운율 장애를 측정, 치료하기 위한 연구는 극히 소수이며 특히, 우리나라의 경우는 전무한 상태이다. 이에 본 연구자는 정상군과 이완성 구음마비환자군의 운율적 차이를 음폭, 음도차, 지속시간, 강도의 측면에서 기술하여 진단과 치료를 위한 기초 자료를 제시하고자 한다. 실험 대상은 이완성 구음마비환자군 6명과 정상군 6명이다. 정상군은 환자군과 성별, 나이, 학력, 방언을 맞추어 선정한다. 본 연구는 억양 대비가 분명히 나타나는 의문형 어미와 서술형 어미를 선택한다. 예문은 억양 곡선을 잘 나타내기 위해 유성 자음과 모음으로 구성된 것으로 한다. 종결형 어미가 분석 목표이나 예문의 길이가 너무 짧은 경우 경도환자의 특징이 잘 나타나지 않을 수 있으므로, 주어+목적어+서술어로 구성된 3어절로 구성된 예문을 사용한다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1995.06a
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• pp.55-60
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• 1995

고차 통계 방법을 이용하여 잡음이 섞인 음성 신호에서 피치를 구하는 방법과 이를 이용하여 유성음 및 무성음 구간을 구분하는 방법을 구현하고 그 결과를 기술하였다. 고차 통계의 일종인 3차 cumulant 함수의 경우 Gaussian 또는 대칭적인 분포를 갖는 잡음 신호를 음성신호로부터 효과적으로 분리하여 제거시키는 특징을 가지고 있으며, 이러한 특징을 이용하면 잡음 환경에서 여러 가지 음성 특징 파라메터들을 보다 신뢰도 높게 추정할 수 있다. 본 논문에서는 dam성 신호의 3차 cumulant 함수의 자기상관함수로부터 음성의 피치 주기를 추정하였으며, 피치 위치에서의 normalized peak 크기에 의해 유성음과 무성음을 구분하였다. 또한 성능 비교를 위해 음성 신호 자체의 자기 상관 함수로부터 역시 피치 주기 및 유성음/무성음 구분을 수행하였다. 백색 및 유색 Gaussian 잡음 환경에서의 음성의 피치 주기 추정 실험 결과 SNR가 낮은 경우에 3차 cumulant를 이용한 방법이 2차 통계에 비해 우수한 성능을 나타내었다. 또한 동일한 잡음 환경에서의 유성음/무성음 판별 시험에서도 3차 cumulant를 이용한 방법이 기존의 2차 통계를 이용한 방법에 비해 성능이 크게 향상된 결과를 얻었다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.30 no.2
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• pp.100-106
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• 2011

Music recordings have been digitalized such that huge size of music database is available to the public. Thus, the automatic classification system of music genres is required to effectively manage the growing music database. Mel-Frequency Cepstral Coefficient (MFCC) is a popular feature vector for genre classification. In this paper, the combined super-vector with Decorrelated Filter Bank (DFB) and Octave-based Spectral Contrast (OSC) using texture windows is processed by Support Vector Machine (SVM) for genre classification. Even with the lower order of the feature vector, the proposed super-vector produces 4.2 % improved classification accuracy compared with the conventional Marsyas system.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.27 no.5
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• pp.239-243
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• 2008

This paper proposes a new audio identification method based on a combination of the instantaneous and dynamic spectral features of the audio spectrum. Especially we propose the spectro-temporal subband centroids that are easy to compute and effective to summarize the instantaneous and dynamic spectral variations. Experimental results demonstrate that the identification performance can be greatly improved by combining both the spectral and the temporal subband centroids.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.22 no.7
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• pp.603-611
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• 2003

This paper proposes an effective feature compensation scheme based on speech model for achieving robust speech recognition. Conventional model-based method requires off-line training with noisy speech database and is not suitable for online adaptation. In the proposed scheme, we can relax the off-line training with noisy speech database by employing the parallel model combination technique for estimation of correction factors. Applying the model combination process over to the mixture model alone as opposed to entire HMM makes the online model combination possible. Exploiting the availability of noise model from off-line sources, we accomplish the online adaptation via MAP (Maximum A Posteriori) estimation. In addition, the online channel estimation procedure is induced within the proposed framework. For more efficient implementation, we propose a selective model combination which leads to reduction or the computational complexities. The representative experimental results indicate that the suggested algorithm is effective in realizing robust speech recognition under the combined adverse conditions of additive background noise and channel distortion.

• Journal of Digital Convergence
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• v.12 no.7
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• pp.77-83
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• 2014

Currently, a lot of colleges and universities offer Acoustics and audio engineering courses. In this paper, we analyze and classify the current state of the graduate level curriculums of the area. For the purposes, we focus on graduate school courses of the U.S. and Europe where audio engineering is highly advanced. They were classified into three different types depending on the educational objectives. In addition, the representative cases of each type are presented to examine the characteristics of the subjects.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.33 no.6
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• pp.413-419
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• 2014

Underwater acoustic channel has time-variability. Time varying channel which disturbs the continuous transmission of information data reduces the underwater acoustic communication performance. In this paper, we show the temporal coherence as time-variability of channel and indicate throughput efficiency in accordance with transmission time of information data. Then we analyzed influence of underwater channel time-variability on communication throughput efficiency. We confirmed that the throughput efficiency reduced when the time-variability of the channel increased via lake trial.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06c
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• pp.95-98
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• 1998

본 논문에서는 이산적인 HMM(Hidden Markov Model)을 이용한 고립단어 인식 시스템에서 입력특징 벡터의 변별력을 향상시키기 위해 수정된 집단화 알고리듬을 제안하므로써 K-means나 LBG 알고리듬을 이용한 기존의 HMM에 비해 2.16%의 인식율을 향상시켰다. 또한 HMM학습과정에서 불충분한 학습데이타로 인해 발생되는 인식율저하의 문제를 해소하기 위해 개선된 smoothing 기법을 제안하므로써 화자독립 실험에서 3.07%의 인식율을 향상시켰다. 본 논문에서 제안한 두가지 알고리듬을 모두 적용하여 최종적으로 실험한 VQ/HMM에서는 기존의 방식에 비해 화자독립 인식실험 결과 평균 인식율이 4.66% 개선되었다.