• 한국음향학회지
• /
• 제6권2호
• /
• pp.30-37
• /
• 1987

한글 단모음의 음향특성을 기본진동수와 배진동수를 고러하여 포만트 분석하였으며, 성도내의 공명현상과 포만트진동수와의 상관관계를 고찰하였다. 성악을 전공하는 남성으로 하여금 한글 단모음 12개를 5개의 기본진동수에 맞추어 3초 동안 발음하게 하여 FFT스펙트럼 분석기를 통해 진동수 스펙트럼을 얻었다. 포만트 분석에 의해 제 1포만트는 인두강, 그리고 제 2포만트는 구강의 공명효과에 의함을 밝혔고, 원순화가 일어나므로서 제 2포만트 진동수가 낮아짐을 발견하였다. 제 1포만트와 제 2포만트 진동수로는 "어"의 $[\partial]와[\Lambda], "아"의[a]와 [\alpha]$, 그리고"에"와 "애"의 음향학적 차이를 뚜렷이 구분짓기는 어러웠다

• 한국음향학회:학술대회논문집
• /
• 한국음향학회 2004년도 추계학술발표대회논문집 제23권 2호
• /
• pp.105-106
• /
• 2004

음성인식, 합성 및 분석과 같은 음성신호처리 분야에 있어서 피치검출이나 포만트검출은 매우 중요하다. 주파수 영역의 스펙트럼 신호는 잡음이 부가되는 경우에도 고조파정보와 포만트 포락선 정보를 유지하기 때문에 음성신호처리분야에서 매우 유용하다고 할 수 있다. 고조파 정보나 포만트 포락선 정보는 피치검출과 포만트 주파수 검출에 직접 이용된다 하지만 두 성분을 분리하는 방법에 따라 피치검출이나 포만트 주파수 검출에 영향을 미칠 수 있으므로 기존의 방법보다 두 성분을 더 잘 분리할 수 있는 방법이 필요한 것이다. 본 논문에서는 스펙트럼 신호를 최대한 평탄화시킴으로써 포만트의 영향을 제거하고 고조파 성분을 분리해 내어 이를 피치검출에 사용한다. LSP를 이용하여 적응적 밴드에서 평탄화를 시도하고 이를 피치 검출에 이용하였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
• /
• 한국음향학회 1992년도 학술논문발표회 논문집 제11권 1호
• /
• pp.81-84
• /
• 1992

포만트형 합성기에 사용될 반음절 데이터 베이스의 구성과 필요한 파라미터의 추출 과정에 대하여 논한다. 포만트 합성기는 많은 구동 파라미터를 필요로 하기 때문에 저장 장소를 절약하기 위해서 적절한 합성단위의 선택과 합성단위의 효율적인 표현이 필요하다. 본 연구에서는 포만트 합성기에 있어서 합성음의 음질에 큰 영향을 미치는 포만트궤적의 추출과 데이터베이스의 구성에 대하여 기술한다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
• /
• 한국음향학회 1995년도 제12회 음성통신 및 신호처리 워크샵 논문집 (SCAS 12권 1호)
• /
• pp.119-122
• /
• 1995

음소단위의 포만트 합성방식을 이용하여 한국어의 규칙합성에 대해 시험하였다. 포만트 합성방식으로는 Klatt가 제안한 직/병렬 합성기를 수정하여 사용하였으며, 운율 정보를 나타내는 피치값의 제어는 Fujisaki 모델을 이용하였다. 합성에 사용되는 각 파라미터들이 합성음의 음질 및 파형에 미치는 영향을 분석할 수 있도록 합성 파라미터와 음성파형 및 스펙트로그램을 화면에 나타내고 마우스를 이용하여 파라미터 값을 사용자가 적절히 변경한 후 합성할 수 있는 포만트 방식의 합성 Tool을 개발하였으며, 이를 이용하여 한국어 문자/음성변환 시스템을 지속적으로 연구하고자 한다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
• /
• 한국음향학회 1995년도 제12회 음성통신 및 신호처리 워크샵 논문집 (SCAS 12권 1호)
• /
• pp.111-114
• /
• 1995

포만트 합성에 필요한 음성 파라미터를 분석하는 방법의 개선에 관하여 논한다. 내용은 주로 피치 동기 분석을 위한 피치 위치 추정법의 개선과 포만트 분석시 발생하는 스펙트럼의 왜곡 현상을 기존이 포만트 분석법 및 선형예측분방법과 비교한다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
• /
• 한국음향학회 2001년도 추계학술발표대회 논문집 제20권 2호
• /
• pp.41-44
• /
• 2001

본 논문에서는 음성합성 과정에서 음성유닛을 연결할 때 모음의 결합부분에서 포만트의 불일치로 일어나는 부자연스러운 합성음이 발생되는 문제점을 개선하기 위해서 앞에 오는 음성 유닛과 뒤에 오는 합성 유닛의 포만트 변경에 관한 방법을 제안한다. 요즘에 연구되는 코퍼스 방식에선 에너지와 피치와 음순지속시간 등을 기준으로 유닛을 선택한 후 연결하지만, 스펙트럼의 불일치가 이루어진다. 이런 스펙트럼의 불일치는 음질의 저하를 유도한다. 그래서 앞 음성유닛의 연결부분의 일정부분과 뒤 음성 유닛의 연결부분의 일정부분의 포만트를 천이시켜 일치시켜줌으로써 음질을 향상시켰다. 음성신호를 FFT한 후 magnitude와 phase를 분리한 후 앞 음성의 연결부분의 magnitude와 뒷 음성의 연결부분의 magnitude를 기준으로 linear interpolation한 값을 목표치로 이동하고 다시 합하여 원 신호를 복원하는 방식으로 포만트를 변경시켰다.

• 한국음향학회지
• /
• 제9권6호
• /
• pp.38-44
• /
• 1990

포만트 합성법을 이용하여 규칙합성시스템을 구현한 일례를 제시한다. 먼저 음소의 입력을 위한 영문 알파벳과 음소의 대응관계를 설정한 뒤 수집된 자연음성으로부터 포만트 합성을 위한 특징 파라미 터를 추출하여 데이터베이스를 작성하다. 그 다음 이러한 데이터베이스를 이용하여 제시된 음소간을 연 결하는 규칙을 제안하고 음소단위의 합성을 행한다. 합성에는 신호처리 프로세서를 사용한 실시간 포만 트 음성합성기를 구현하여 사용하였다. 합성결과 단독음소와 연결음소에 대하여 합성음성을 얻고 이를 평가하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국퍼지및지능시스템학회 2001년도 추계학술대회 학술발표 논문집
• /
• pp.199-202
• /
• 2001

일반적으로 음성신호로부터 사람의 감정을 인식할 수 있는 요소는 (1)대화의 내용에 사용한 단어, (2)톤 (Tone), (3)음성신호의 피치(Pitch), (4)포만트 주파수(Formant Frequency), 그리고 (5)말의 빠르기(Speech Speed) (6)음질(Voice Quality) 등이다. 사람의 경우는 주파수 같은 분석요소 보다는 론과 단어, 빠르기, 음질로 감정을 받아들이게 되는 것이 자연스러운 방법이므로 당연히 후자의 요소들이 감정을 분류하는데 중요한 인자로 쓰일 수 있다. 그리고, 종래는 주로 후자의 요소들을 이용하였는데, 기계로써 구현하기 위해서는 조금 더 공학적인 포만트 주파수를 사용할 수 있게 되는 것이 도움이 된다. 그러므로, 본 연구는 음성 신호로부터 피치와 포만트, 그리고 말의 빠르기 등을 이용하여 감성 인식시스템을 구현하는 것을 목표로 연구를 진행하고 있는데, 그 1단계 연구로서 본 논문에서는 화가 나서 내뱉는 알과 기쁠 때 간단하게 사용하는 말들을 기반으로 하여 극단적인 두 가지 감정의 독특한 특성을 찾아낸다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제16권5호
• /
• pp.458-467
• /
• 1991

본 논문에서는 기존의 선형예측기법의 문제점을 선형예측계수, ar필터의 POLE위치, 포만트-밴드폭의 관점에서 분석하고, 정문반사계수의 영향을 정도추정이론에 따라 분석했으며, 이러한 분석을 근거로 하여 포만트 밴드폭 정규화 방법을 보완하였다. 정분반사계수를 1로 변경하여 정문의 영향을 정규화되어 포만트가 최적으로 강조된 스펙트럽이 된다. 이 전형예측계수는 앞뒤로 대칭되면서, 표준편차가 정문반사계수를 변경시키지 않은 성형예측계수보다 증가하므로써, 음성부호화시에 bit rate을 50%로 줄일 수있으면서 정보의 양을 그대로 보존하고 있음을 알수 있었다. 이러한 포만트 밴드폭을 0으로 정규화하는 방법을 이용하여 한국어 5개 모음을 포만트에 의해서 소음환경에서 인식하기 위한 실험을 실시하여 96.7%의 인식율을 얻을 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제11권6호
• /
• pp.510-515
• /
• 2001

일반적으로 음성신호로부터 사람의 감정을 인식할 수 있는 요소는(1)대화의 내용에 사용한 단어, (2)톤 (tore), (3)음성신호의 피치(Pitch), (4)포만트 주파수(Formant Frequencey)그리고 (5)말의 빠르기(Speech Speed)(6)음질(Voice Quality)등이다. 사람의 경우는주파수 같은 분석요소 보다 톤과 단어 빠르기, 음질로 감정을 받아들이게 되는것이 자연스러운 방법이므로 당연히 후자의 요소들이 감정을 분류하는데 중요한 인자로쓰일 수있다. 그리고, 종래는 주로 후자의 효소들을 이용하였는데, 기계로써 구현하기 위해서는 포만트 주파수를 사용할 수있게 되는것이 도움이 된다. 그러므로, 본 연구는 음성 신호로부터 피치와 포만트, 그리고 말의 빠르기 등을 이용하여 감성인식시스템을 구현하는것을 목표로 연구를 진행하고 있으며, 그 1단계 연구로서 본 논문에서는 화가 나서 내뱉는 말을 기반으로 하여 화난 감정의 독특한 특성을 찾아내었다.