최근 대형 매스콘크리트 구조물의 온도균열 저감을 위해 저열 포틀랜드시멘트(LPC), 삼성분계 저발열시멘트(TBC) 및 조강형저발열시멘트(EBC)에 대한 다양한 연구와 현장적용이 이루어지고 있다. 콘크리트 구조물의 온도균열검토를 위해서는 단열온도 예측모델이 필수적이지만, 아직 많은 종류의 배합에 대한 자료가 축적되어 있지 않으며, 단열온도 상승 시험체의 용적에 따른 결과 차이가 보고되고 있다. 따라서 이 연구에서는 결합재 종류 및 단열 시험체 용적에 따른 단열온도 상승시험을 수행하고 배합별 최대 단열온도 상승양과 반응계수를 분석 제시하였다. 실험 결과, TBC 배합의 최대 단열온도 상승양($Q_{\infty}$) 및 반응계수(r)가 가장 작은 것으로 나타났다. 또한 단열 시험체 용적에 따라 $Q_{\infty}$과 r가 다르게 나타났으며, 50 l 시험체에 의한 측정 결과가 60 l보다 일정하게 높은 상관관계를 나타냈다. 이상의 상관관계를 이용하면, 6 l 시험체에 의한 결과로 50 l 시험체의 단열온도 상승양을 예측할 수 있어 현장 콘크리트 품질관리 및 기초연구단계에서 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 다양한 멀티미디어 서비스를 위해 가변율 half rate 음성 부호화기를 설계하였다. 유, 무성음과 묵음의 구분을 위해 본 논문에서는 프레임 에너지와 음성 파라메터들을 이용한 효과적인 voicing 결정 알고리즘을 사용하였다. 유성음을 위한 half rate 음성 부호화기는 저속에서 좋은 특성을 보이는 generalized AbS구조를 이용하였다. LPC 계수는 LSP 계수로 변환한 후 predictive 2-stage VQ를 통해서 양자화하며, 여기 신호는 음질저하를 최소화하며 복잡도를 감소시킨 shift 방식의 대수적 고정 코드북 구조를 사용하고, 적응코드북과 여기코드북의 이득은 VQ로 양자화 하였다. 무성음을 위한 부호화기는 대부분이 유성음을 위한 부호화기와 동일하지만, 무성음에서는 피치간 상관도가 매우 낮으므로 피치 보간 방법을 사용하지 않고 개루프로 피치 lag를 찾은 후 전체 프레임에 사용한다. 1 kb/s 부호화기는 묵음 구간과 주변소음 구간에 사용되며 이 구간의 신호를 피치 성분이 미약한 주변소음들로 제한하고 이에 최적인 부음성 부호화기를 설계하였다. 최종적으로 완성된 가변율 half rate 부호화기는 voice activity factor(VAF)가 0.47인 시험음성에서 약 2.6 kb/s의 평균 전송률을 보였다. 주관적 음질 평가의 일환으로 IS-96 표준 코덱인 가변율 8 kb/s QCELP와 A-B preference 시험을 실시하였다. 시험 결과 평균전송률이 약 2배인 가변율 8 kb/s QCELP 보다 우수한 음질 성능을 보였다.
본 논문은 불특정 화자의 DDD 지역명 인식 실험에 관한 것으로 VQ(Vector Quantization) 방식을 이용하여 실험하였고 인식대상 어휘로는 다이얼링 시스템의 응용을 목적으로 전국 146재의 DDD 지역명을 선정하였다. 특징 파라메타로는 12차 LPC Cepstrum 계수를 사용하여 코우드북을 작성하였으며, 중심점을 찾는 방법으로는 MINSUM 방법과 MINIMAX 방법을 사용하였고 코우드북 작성에는 Splitting rule 3가지를 사용하였다. 코우드북도 Single Section 코우드북과 시간정보를 포함하는 Multi Section 코우드북으로 나누어 작성하였고 Section을 Overlapping 하여가면서 코우드북을 작성하여 실험하였다. 실험 결과 minsum 방법이 minimax 보다 인식률이 좋은 것으로 나타났으며 화자 독립의 경우 약 $90\%$의 인식율을 얻을 수 있었다.
본 논문은 화자 독립의 단독이 언직에 관한 연구로 기존의 MSVQ(multisection vector quantization) 일질시스템을 개선한 새로운 MSVQ 시스템을 제안한다. 제안된 내용은 기존의 시스템과는 달리 인식시 시험패턴의 구간 수를 표준패턴의 구간 수보다 한 구간 더 늘리는 것이다. 이 방법에 의한 실험시 인식 대상으로는 146개의 DDD 지역망을 선택했으며, 특징 파라베타로는 12사 LPC 스트럼(cepstrum) 계수를 사용했고 코드북 지정석 중심점 구하는 방법으로 MINSUM과 MINIMAX기법을 사용하였다. 실험 결과에 의하면 DTW(dynamic time warping) 패턴 매칭 방법, VQ(vector quantization)에 의한 방법은 물론 기존의 MSVQ 방법보다 계산량이 감소함과 동시에 더 높은 인식율을 얻을 수 있었다. 수 있었다.
본 논문에서는 40 kHz 초음파 신호를 입 주변에 쏘고, 되돌아오는 초음파 신호를 이용해 음성신호를 합성하는 방법을 소개하고 성능을 평가하였다. 발성하고 있는 입주변에 초음파를 방사하게 되면, 입술, 턱, 뺨 등의 움직임으로 인한 변위로 도플러 현상이 발생하고, 이에 따라 반사 신호에는 본래의 주파수 성분과는 다른 도플러 주파수가 관찰되는데, 본 논문에서는 이러한 도플러 주파수를 이용하여 음성 파라메터를 추정하도록 하였다. 음성합성에 앞서서 초음파 도플러 신호와 음성 신호 간의 상관관계를 각 주파수 별로 분석하였으며, 이로부터 초음파 도플러 신호를 이용한 음성 신호의 합성 가능성을 살펴보았다. 변환에는 초음파 도플러의 정적, 동적 특성을 함께 반영한 특징 변수를 사용하였으며 결합-혼합 가우시안 기법을 이용하여 음성 파라메터로 변환하였다. 5명의 피 실험자를 이용한 음성 합성 실험에서 필터뱅크 에너지 값을 초음파신호의 특징변수로, LPC(Linear Predictive Coefficient) 켑스트럼 계수를 음성 변수로 사용하는 경우 가장 우수한 변환 성능을 나타내었다. 음성신호에서 추출한 여기신호를 이용하여 합성음을 생성하고, 이를 청취하였을 때 72.2 %의 평균 인식율이 얻어짐을 확인할 수 있었다.
LSP 파라미터는 일정한 스펙트럼 민감도와 낮은 스펙트럼 왜곡을 보이고 선형보간이 용이하여 주로 저전송률 음성부호화기에 사용된다. 그러나 LPC 계수를 LSP로 변환하는 방법이 복잡하여 계산시간이 많이 소요된다는 단점이 있다. 본 논문에서는 LSP 변환 방법 중 음성 부호화기에서 주로 사용하는 real root 방법의 계산 시간 단축방법을 제안한다. real root 방법은 다항식의 근을 구하여 LSP로 변환하는 방법이다. 그러나 이 방법은 관을 구하기 위해 주파수 영역을 순차적으로 검색하기 때문에 계산시간이 많이 소요된다. 제안하는 알고리즘은 LSP 파라미터의 분포도에 따라 검색구간의 순서를 주파수 별로 달리 한다. 그리고 제 1포만트와 제 2포만트의 연관성을 고려하여 검색구간을 조절한다. 기존의 real root방법과 제안한 방법을 비교한 결과 평균 $48\%$ 이상의 검색시간이 단축되었다.
LSP 파라미터는 음성코덱(codec)이나 인식기에서 음성 신호를 분석하여 전송형이나 저장형 파라미터로 변환되어, 주로 저전송률 음성부호화기에 사용된다. 그러나 LPC 계수를 LSP로 변환하는 방법이 복잡하여 계산시간이 많이 소요된다는 단점이 있다[1]. 기존의 LSP 변환 방법 중 음성 부호화기에서 주로 사용하는 real root 방법은 근을 구하기 위해 주파수 영역을 순차적으로 검색하기 때문에 계산시간이 많이 소요되는 단점을 갖는다. 본 논문에서 비교 평가한 알고리즘은 첫 번째, 기존의 real root 알고리즘, 두 번째는, LSP 파라미터의 분포 특성을 조사하여 이를 토대로 검객구간의 순서와 검색간격을 달리한 경우, 세 번째는 검색 시 mel scale을 사용한 알고리즘이다. 실험결과, 기존의 real root 방식에 비하여 두 가지 방식 모두가 변환시간의 40% 이상이 감소되는데 반하여 통일한 관을 찾음을 알 수가 있었고, 특히 분포특성을 이용하여 검색순서와 간격조절을 한 경우에 있어서, 기존의 방식보다 40%이상이 감소되었다.
현재까지 발표된 음성 부호화기 중에서 저전송률에서 양호한 음질을 제공하는 CELP 계열 보코더에 대한연구가 가장 많이 이루어지고 있다. 그 중에서 G.723.1부호화기는 인터넷 폰이나 화상회의 등 상용서비스로 개발되었다. G.723.1 부호화기에서는 음성신호의 선형예측 방법 중 LSP 파라미터를 이용하는 방법이 많이 사용된다. 이것은 LSP 파라미터의 전송형 특징 중 낮은 전송률에서도 왜곡이 적고 선형보간 특성이 뛰어나기 때문이다. 하지만 LPC 계수를 LSP 파라미터로 변환하기 위해서는 많은 계산시간이 소요된다[1]. 본 논문에서는 G.723.1 보코더에서 LSP 변환 시 다항식의 근을 찾는 순서를 음성신호의 LSP 분포 특성에 맞게 조정함으로써 전체 계산시간을 평균 2% 단축하였다.
LSP 파라미터는 일정한 ,스펙트럼 민감도와 낮은 스펙트럼 왜곡을 보이고 선형보간이 용이하다는 장점을 갖는다. 피러나 LPC 계수를 LSP 파라미터로 변환하는 방법이 복잡하여 계산시간이 많이 소요된다. 기존의 LSP 변환 방법 중 음성 부호화기에 주로 사용되는 Real Root 방법은 근을 구하기 위해 주파수 역을 순차적으로 검색하기 때문에 계산시간이 많이 소요된다. 본 논문에서 제안하는 방법은 음성 특성을 이용하는 것으로, 묵음의 경우는 묵음 구간에서 일정하게 나타나는 LSP 파라미터의 분포 특성을 이용하여 검색하고 유/무성음에 대해서는 LSP 파라미터의 분포도에 따라 검색구간의 순서와 검색간격을 달리한다. 또한, 모음에 대해서는 제1 포만트와 제2 포만트의 연관성을 고려하여 검색구간을 조절한다. 기존의 Real Root 방법과 제안한 방법을 비교한 결과 검색시간이 평균 46.5% 단축되었다.
본 연구는 통제적 모델에 의한 연속 숫자음의 인식에 관한 것으로 4 연속 숫자음을 인식 대상으로하여 실험한다. 시스템은 크게 음향 음성 처리부 및 어휘 해석부 두 부분으로 나뉜다. 음향 음성 처리부에서는 입력 음성으로부터 특정 벡터인 12차의 LPC cepstrum 계수를 구하여, 프레임 레이블링과 소음소 레이블링 (phone labelling)을 한다. 프레임 레이블링인 베이스 분류법을 이용하였으며, 소음소 레이블링은 프레임 레이블과 사후확률 (posteriori probability)로 부터 이루어 졌다. 어휘 해석부분에서는 소음소 단위를 입력으로 받아 음운규칙을 통해 작성된 소음소 망을 거쳐 연속 숫자음 출력을 얻도록 했다. 본실험은 화자 3 명이 발음한 35 개의 4 연속 숫자음을 인식 대상으로 하였으며, 4 연속 숫자음을 평가단위로 80%의 인식율을 얻었고, 각 숫자음의 음절을 단위로 95%의 인식율을 얻어 제시한 알고리즘의 유효성을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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