한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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pp.218-221
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1998
한국어 음성 인식기의 향상을 위한 방법으로서 운율구 단위의 음성인식을 제안하고 운율구 경계를 예측하는 방법을 제시하였다. 실험을 위해서 서울 말씨를 쓰는 남자가 보통속도로 읽은 100개의 문장과 학교 방송국 여자 아나운서가 읽은 100개의 문장에 대해서 운율구 청취테스트한 데이터를 기주능로 사용했다. 피치 정보와 휴지기 경계정보를 이용해서 강한 운율경계강도가 나타나는 지점을 운율구의 경계로 예측했을 때 평균 70% 정도의 예측율을 보여주었다.
한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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pp.272-277
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1998
MLP형 예측신경망, Jordan 형과 Elman 형 회귀예측신경망을 사용하여 예측차수오 kdmsslr층이 유니트수의 변화에 따른 인식결과를 CHMM과 비교하였다. 음성데이타는 100음절데이터와 ETRI 의 샘돌이 숫자음을 사용하였다. 숫자음에서 신경망의 인식률은 98.5%로 5상태 CHMM의 85.6%보다는 향상된 인식성능을 보였으며 6상태 이상의 CHMM보다는 다소 인식률이 낮게 나타났다.
원통형 압전세라믹을 이용하여 2종류의 하이드로폰을 제작한 결과를 제시하고 있다.한 종류는 방사선 방향으로 단일 분극화된 압전소자의 양 끝을 금속캡으로 밀폐하여 제작되었고, 다른 종류는 신 호대 잡음비를 높이기 위해 원통형 소자의 전극을 4부분으로 나누어 교번 분극화하여 유기된 전압이 합 해지도록 제작하였다. 특성을 측정한 결과, 4- 교번 분극화된 하이드로폰이 단일 분극화된 경우보다 40Hz~1000Hz 주파수 범위에서 전기적 잡음 등가음 압이 평균 10dB정도 낮아지게 되어 그 성능이 향상 되었다.
본 논문에서는 잡음에 강한 음성 인식기를 위한 음성의 특징 추출에 관해서 살펴 보았다. 지금까지의 음성 인식기는 조용한 실험실 환경하에서 학습이 이루어지나 실제 테스 트는 여러 가지 환경에서 이루어지므로, 이러한 환경 변화에 따라 음성인식 시스템의 성능 이 감소함을 보여왔다. 이를 보완하기 위해 여러 가지 연구가 진행되고 있으나 본 연구에서 는 음성의 특징 추출 부분에서 순시적인 신호대 잡음비 예측과 잡음에 강한(RASTA)처리를 하므로써 인식율을 향상시켰다.
전기-기계변환효율이 좋은 PZT를 송신용으로, 대역특성이 우수한 PVDF를 수신용 으로한 PZT/PVDF 복합구조 수중초음파 트랜스듀서를 제안하고, 외부는 PZT, 내부는 PVDF로 된 동심원형의 트랜스듀서를 설계·제작하여, 그 특성을 이론적, 실험적으로 파악 하였다. 삽입손실과 임펄스 응답파형에 대한 등가회로해석 및 측정결과로부터 제안한 트랜 스듀서의 특성, 특히, 대역폭이 종래의 PZT 단일소자에 의한 트랜스듀서보다 향상될 수 있 음을 알았다.
특정 기지국에 호가 집중하는 경우, 통화차단율 증가로 인한 가입자에 대한 서비스 의 저하를 해결할 수 없다. 따라서 근접 기지국에 할당된 채널의 상당부분을 특정 기지국이 공용하도록 함으로서 채널이용률을 최대화하고 통화차단율을 최소화할 수 있는 중계망 구성 에 대한 연구가 절실히 요구된다. 본 논문에서는 특정 기지국에 발생하는 집중호를 근접 기 지국에 균등 분배케 함으로서 통화차단율을 최소화하고 가입자에 대한 통화서비스를 향상시 킬 수 있는 중계망 운용 알고리듬을 제안하고 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 그 개선 정도를 확 인한다.
본 논문에서는 조음 효과에 대처할 수 있는 반음절, 반음절 + 반음절 단위 HMM과 모음열 정보를 적용하여 연속 숫자 음성인식을 구현하였다. 모음열 정보를 적용하여 기준모델을 모음이 포함된 HMM단위로만 구성한 시스템과 모든 기준모델과 비교하는 시스템과 성능을 비교하였다. 인식실험결과 인식률의 향상으로 제안된 방법이 효율적임을 확인하였다.
개층형 신경망은 교사신호들의 학습으로 원하는 입출력간의 매핑을 할 수 있으므로 패턴분류를 위해 사용되어왔다. 본 논문은 계층형 신경망의 일종인 RBFN 중 GPFN 과 PNN으로 한국어 음소인식을 수행하였다. RBFN 의 구조는 계층형 신경망과 유사하나 차이점으로는 은닉층에서 시그모이드 함수, 참조벡터 및 학습알고리듬의 선택이 다르다. 특히 PNN 의 시그모이드 함수는 지수를 포함한 함수들로 대체되며 학습없이 패턴을 분류하므로 계산시간이 빠르게 수행된다. 본 실험에서는 한국어 단음절에서 모음과 자음을 추출하여 음소인식을 수행하였다. 실험 결과 학습과 평가데이타에 의한 인식률은 계층형 신경망과 비교하여 향상 되었으며, Hybrid 구성에 의한 실험에서도 항상된 인식률을 얻을 수 있었다.
4.16kbps의 전송률을 갖는 음성 부호화기 구조에 관하여 기술한다. 제안된 음성 부호화기는 개방 회로 피치 검출기와 이로부터 생성된 pulse train을 코드북으로 갖는 CELP 부호화기이다. Pulse-Train codebook은 분석 프레임별로 부호화 및 복호화 양단에서 생성되며 음성의 피치 및 포만트 정보를 내포하고 있다. 구현된 PT-CELP는 random codebook 방식의 CELP에 비해 적은 크기로 codebook을 만들 수 있으며 음성의 특징을 충분히 반영하므로 합성된 음성의 음질을 향상시킬 수 있다.
바다 속에서의 소음은 해풍, 파랑, 강우 등 자연소음과 어류의 생식음, 신호음, 식이음 등 생물이 내는 음과 선박의 엔진 등과 같은 인공음이 있는데 수중가청음을 이용한 어군의 유집은 어장 조업 시에는 조업 능률을 향상시키고, 축양 어업에서는 음향 제어에 의한 자동급이와 치자어의 육성단계에서부터 음향순치를 통해 어류를 일정한 해역에 정착, 서식하도록 할 수 있어 해양목장화 등 여러 면에 응용이 되어지고 있다. (중략)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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