• 한국음향학회지
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• 제31권4호
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• pp.266-272
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• 2012

화자 분할 기술은 오디오 데이터로부터 자동적으로 화자 경계 구간을 검출하는 것이다. 화자 분할 방식은 화자에 대한 선행 지식 사용 여부에 따라 거리기반 방식과 모델기반 방식으로 나누어진다. 본 논문에서는 eigenvoice 기반의 화자가중치 거리를 이용한 화자 분할 방식을 도입하고, 이 방식을 대표적인 거리 기반 방식들과 비교한다. 또한, 화자가중치의 거리 측정 함수로 유클리드 거리와 cosine 유사도를 사용하여 화자 분할 성능을 비교하고, eigenvoice 방식에 의해 화자 적응된 모델들 사이의 직접적인 거리를 이용한 화자 분할 방식과의 비교를 통해 화자가중치 거리를 이용한 방식이 계산량면에서 효율적인 점을 검증한다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2000년도 하계학술발표대회 논문집 제19권 1호
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• pp.91-94
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• 2000

최근 운율 구조와 문장구조 및 음운규칙과 관련 된 많은 언어학적 연구가 이루어져, 언어 이해 차원에서 의미 정보, 문장 구조 정보, discourse structure 등을 위한 운율 정보의 유용성이 입증되었으나, 이러한 결과가 최근의 음성인식 시스템에는 거의 적용되지 못하고 있다. 본 연구에서는 계층적인 방법을 기초로 하여 한국어의 연속음성으로부터 운율구를 검출하는 세그멘테이션법을 제안하였다. 우선, 입력된 음성으로부터 문장단위의 경계를 검출하기 위하여 휴지기를 이용하였으며 에너지, 휴지기의 지속시간 및 피치궤적을 참조하여 강세구의 경계를 검출하였다. 실험음성의 텍스트는 "만물상"이며, 남녀 각 2명의 표준어 화자가 빠른 속도와 보통 속도로 낭독한 음성데이터를 대상으로 비교하였다.

• 한국음향학회지
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• 제22권2호
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• pp.135-144
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• 2003

본 논문에서는 문-음성 합성기에서 사용되는 대용량 데이터 베이스의 구성을 목적으로 하는 음성 신호의 자동 분할기법을 기술하였다. 주된 내용은 은닉 마코프 모델에 기반을 둔 음소 분할과 여기서 얻어진 결과를 초기 음소 경계로 사용하여 이를 자동으로 수정하는 방법으로 구성되어 있다. 다층 퍼셉트론이 음성 경계의 검출기로 사용되었으며, 음소 분할의 성능을 증가시키기 위해, 음소의 천이 패턴에 따라 다층 퍼셉트론을 개별적으로 학습시키는 방법이 제안되었다. 음소 천이 패턴은 수작업에 의해 생성된 레이블 정보를 기준 음소 경계로 사용하여, 기준 음소 경계와 추정된 음소 경계간의 전체 오차를 최소화하는 관점에서 분할되도록 하였다. 단일 화자를 대상으로 하는 실험에서 제안된 기법을 통해 생성된 음소 경계는 기준 경계와 비교하여 95%의 음소가 20 msec 이내의 경계 오차를 갖는 것으로 나타났으며, 평균 자승 제곱근 오차면에서 수정 작업을 통해 25% 향상된 결과를 나타내었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 추계종합학술대회
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• pp.1019-1022
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• 2005

최근 정보 통신 기술의 급속한 발전에 의해 음성 신호 처리에 관련된 많은 연구가 진행됨에 따라 피치 주기는 음성 인식, 화자 식별, 음성 분석 및 합성 등과 같은 많은 응용분야에서 중요한 요소로써 적용되고 있다. 이러한 피치 주기 검출에 관련된 시간 영역과 주파수 영역에서의 많은 알고리즘이 제안되었으며, 시간 영역의 피치 검출 알고리즘의 하나인 AMDF(average magnitude difference function)는 각 valley점의 거리를 피치 주기로 계산한다. 그러나 피치 주기 검출을 위한 valley점 선정에 있어서 알고리즘이 복잡해지는 문제점이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 AMDF의 회전변환을 이용하여 전체 최소 valley점을 음성 신호의 피치 주기로 인식하는 간단한 알고리즘을 제안하였으며, 음성의 시작구간에 대해 경계값을 설정하여 피치 주기 선정에 대한 판단기준으로 사용하였다. 그리고 제안한 알고리즘을 시뮬레이션을 통해 기존의 방법들과 비교하였다.