현재 우리사회는 친환경을 요구하는 시대로 접어들었다 세계적인 추세도 같은 방향으로 흐르고 있으며, 이미 미국, 영국, 프랑스, 이태리, 일본 등의 선진국에서는 자연 친화적, 경제적 실리 추구 및 편리성을 추구하면서 청정 에너지를 사용하는 "미래형 이동수단"에 큰 관심을 갖고 우리보다 한발 앞서 나가고 있다. 이중 전기자전거는 배터리를 통해 무공해, 무소음이라는 장점을 가지고 있으며, 유지관리비가 거의 들지 않고 교통체증을 완화시켜주며, 주차에 신경쓰지 않아도 되어 교통수단에 혁신을 가져다 줄 것이라 생각된다. 본 논문에서는 소형이동 수단인 전기자전거에 채용되는 고출력 리튬이온 배터리팩의 관리시스템을 개발하였으며, 기존의 MCU를 채용하는 제품에서의 문제점이었던 소비전류는 크게 저감하고 셀 밸런싱(Cell Balancing), 온도보호(OTP, Over Temperature Protection) 등의 추가기능은 충실히 수행할 수 있으면서도 저가의 전기자전거용 배터리관리시스템(BMS, Battery Management System)을 개발하였다.
본 논문에서는 무제한 음성 생성을 위한 단위음성으로서의 다이폰을 2음절 자연음성으로부터 자동 추출하는 알고리즘을 제안한다. 입력음성을 개량 켑스트럼 파라미터로 분석하여 이로부터 다이폰 추출 파라미터들을 도출한다. 제안된 파라미터로는 에너지 레벨을 나타내는 0차 켑스트럼의 동적변화량, 스펙트럼의 시간 변화량 영교차율, 캡스트럼의 유클리디안 거리이다. 스펙트럼 포락의 변화가 완만한 모음 연쇄등의 음소 경계를 보다 효율적으로 검출하기 위해 스펙트럼의 시간 변화를 미세부분과 개형부분으로 나누어 각각을 파라미터로 사용한다. VV(모음연쇄), VCV(C: 반모음, 자음), VCCV형들로 이루어진 2음절 단어들에 대해 실험한 결과, 모음연쇄 등이 포함되어 있음에도 약 85% 정확도의 음소경계검출을 얻었다. 본 논문에 의한 다이폰을 이용한 합성음의 청취실험 결과 명료도가 높음을 확인하였다.
본 논문에서는 logatom 기반 무제한 한국어 TTS 시스템 구현을 제안한다. 이를 위하여 한국어를 대표할 만한 문서코퍼스를 선택하여 분석하고 이를 바탕으로 합성에 필요한 logatom을 설계한다. 일반적으로 음성코퍼스를 통해 음성세그먼트를 추출하여 접속에 기반한 TTS 시스템에서는 음성세그먼트를 의미있는 단어 또 는 어절로부터 추출한다. 하지만 음성세그먼트 추출시 고려되는 사항은 합성단위에 기초한 음소간의 결합형태이므로 본 논문에서는 음성세그먼트 추출을 위하여 무의미한 음소열인 logatom을 설계한다. Logatom은 문장 세그먼트의 어절내 위치와 문서코퍼스 분석 결과 얻어진 음소간의 결합형태를 기반으로 설계된다. 제안된 시스템의 합성음질을 평가하기 위하여 CVC 기반 logatom을 사용하여 임의의 문장을 합성해 본 결과 대부분의 음성세그먼트 접속이 자음에서 이루어지고 어절의 위치를 고려한 logatom 설계로 인하여 어절 내에서는 비교적 자연스러운 합성음을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 음성합성기에서 합성음의 자연성을 향상시키기 위한 한 방법으로 운 율 제어요소중 세기 제어 모델을 통계적인 방법을 이용하여 제안하였다. 세기 제어 모델을 구성하기 위하여, 음성의 세기는 피치에 비례한다는 사실에 기반하여, 녹음된 음성 데이터에 서 음절의 각 모음에 대한 평균파워와 평균피치를 구하고, 피치를 종속변수로 하는 모음의 세기 예측식을 만들었다. 예측식에 의하여 얻어진 세기값과 실제 측정된 세기값과의 상관도 는 전체모음에 대하여 약 0.63으로 나타났다. 본 논문에서는 예측 세기와 실제 세기와의 상 관도를 향상시키기 위하여 피치만을 고려하여 예측된 세기값을 음운환경을 고려하여 선형 오차를 보정하는 방법을 제안하였고, 이 방법을 이용하여 얻어진 세기값은 전체모음에 대하 여 실제 세기값과 0.71의 상관도로 향상시킬 수 있었다.
외부환경을 인식하고 상황을 판단해 자율적으로 행동하는 지능형 서비스 로봇은 앞으로 새로운 시장을 열어줄 것으로 기대되며 이와 관련된 연구와 개발이 빠르게 확대되고 있다. 이러한 서비스 로봇에게 가장 중요한 기능은 인간과의 원활한 상호작용이다. 여기서 말하는 상호작용이란 단순히 인간이 원하는 것을 명령하고, 로봇이 이 명령을 수행하는 것에 그치는 것이 아니라, 로봇이 스스로 인간의 감정을 파악하고, 이에 대한 적절한 로봇 자신의 감정 표출이나 서비스, 행동을 제공함으로써 직접적인 소통이 이루어지는 것을 의미한다. 이렇게 로봇이 자연스럽게 인간과 함께 공존하기 위해서 감성 로봇(Emotional Robot) 분야에서 관련된 연구가 활발히 진행되고 있다 본 논문에서는 국내의 감성 로봇의 연구 현황과 발전 방향에 대해 서술한다.
공기 플라즈마로 다이아몬드 박막을 식각하여 한 방향으로 정렬된 고밀도의 다이아몬드 바늘을 만들었다. 다이아몬드 기판에 적당한 양의 몰리브데늄 박막을 입힌 후 수백 볼트의 음 전압을 걸고 RF 또는 직류 플라즈마로 식각하였다. 바늘의 모양과 밀도는 기판 온도, 압력, 바이어스 전압, 전력, 몰리브데늄 양 등의 식각조건에 따라 결정되었다. 기판 온도가 높으면 바늘이 굵어졌다. 몰리브데늄 박막은 식각마스크로 작용하였는데 때때로 몰리브데늄으로 만들어진 기판 장착대가 스퍼트링되어 저절로 몰리브데늄 박막이 입혀져서 바늘이 만들어지기도 하여 바늘 밀도, 형상을 정밀하게 조절하기 위해서는 적당한 양의 몰리브데뉴 박막을 미리 입히는 것이 좋다. 조건이 잘 맞으면 굵기가 0.1$\mu\textrm{m}$, 바늘 사이 간격이 0.1$\mu\textrm{m}$, 높이는 3$\mu\textrm{m}$ 이상인 다이아몬드 바늘 격자가 만들 수 있었다. 이러한 바늘은 다결정 다이아몬드 박막 뿐만 아니라 고온고압 다이아몬드, 자연 다이아몬드 등으로부터도 만들 수 있었다. 다이아몬드 바늘은 전계 전자 방출 소자, 복합 재료를 위한 다이아몬드 섬유, 방열판, 다공질 다이아몬드 등으로 사용할 수 있다.
The purpose of this work is to examine the English and Korean voiceless plosives from the Buckeye[15] and Seoul[16] corpus in terms of their static spectral characteristics. The plosives were automatically extracted by a Praat script. In order to estimate the percent correctness in the classification of the plosives, discriminant analyses were performed whose trainings were based on four spectral moments, i.e. the center of gravity, variance, skewness and kurtosis as suggested in [6]. Another set of discriminant analyses were performed based on the spectral tilts. In the last set of analyeses, the spectral moments and tilts were both used in the training. Results showed that the correct classification rate did not exceed around 65% in the best case, which suggested that phonetic cues other than the release burst would be necessary including the dynamic spectral aspects and vowel-onset cues.
본 연구에서는 HMM(Hidden Markov Model) 및 Levelbuilding 알고리즘을 이용하여 인식대상 음소열의 표본 집합(훈련패턴 집합)을 입력으로 하는 음성의 자동 분할 시스템을 구현하였다. 본 시스템은 자연스럽게 발음되어진 연결음 음성으로부터 표준 음소모델을 생성한다. 본 시스템의 구성은 초기화 과정, HMM학습과정 그리고 Levelbuilding을 이용한 분리 및 CLustering 과정으로 구성되어 있다. 초기화 과정에서는 제어 정보를 이용하여 훈련패턴 집합으로부터 초기 음소 집합 군을 생성한다. Levelbuilding을 이용한 분리 및 Clustering 단계에서는 음소 모델과 제어 정보를 이용하여 훈련패턴들을 음소 단위로 분리하고, 분리된 후보 음소들을 Clustering하여 음소집합 군을 생성한다. 음소모델의 구성에 변화가 없을 때까지 이 작업을 반복 수행하여 최적의 음소모델을 생성한다. 본 연구에서는 3개 이하의 숫자단어로 구성된 연결되어 음성 패턴을 대상으로 실험하였다. 연결단어에 대한 음소의 표준모델 생성과정에서 가장 중요한 처리인 훈련패턴의 자동분할 과정을 분석하기 위하여 각 반복과정에서 분리된 정보를 그래프로 도시화하여 확인하였다.
In this paper, we propose a new formant locus overlapping method which can effectively enhance a naturalness of synthetic speech produced by ddemisyllable based Korean text-to-speech system. At first, Korean demisyllables are divided into several number of segments which have linear formant transition characteristics. Then, database, which is composed of start point and length of each formant segments, is provided. When we synthesize speech with these demisyllable database, we concatenate each formant locus by using a proposed overlapping method which can closely simulate haman articulation mechanism. We have implemented a Korean text-to-speech system by using this method and proved that the formant loci of synthetic speech are similar to those of the natural speech. Finally, we could illustrate that the resulting spectrograms of proposed method are more similar to natural speech than those of conventional method.
In this paper, we propose the method of generating smooth moving sound in a two-channel based 3D sound technique. HRTF is generally used to make the moving sound effect in frequency domain. But, the moving sound using the interpolation has many problems to be resolved as there are only discrete measured point of HRTF database. Therefore, HRTF of the moving sound channel makes effective moving sound by the improved grouping. Informal listening tests show that the proposed improves the effective moving sound much better than the conventional methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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