The aim of this paper is to exam why the nouns that used /kh, ph, ts, th/, as the final phoneme changed. Assuming that these change related to the aspects of the word usage, we collected the word frequency and the phonetic form of words. The results are as follows : ① The realization of standard phonetic form is related to the frequency of case marker that could not be omitted, combined with the word. ② The changing into /s/ in a coronal consonant is related to the case marker [i].
The aim of the present study is to investigate how the phonemic characteristics influence on the disfluencies of children and adults who stutter. The participants were 10 children(9 boys and 1 girl) and 10 male adults. After having the participants to read out the Paradise-Fluency Assessment(Sim, Shin & Lee, 2004) passages, each of the productions were divided into syllables and words, and then the frequencies and the ratios of their disfluenceis were analyzed according to the specified phonemic features. In terms of the frequency of the disfluency, the participants stuttered more in the words which start with consonant than vowel. But they showed more disfluencies in the words initiated with vowel than consonant when the ratio of each phoneme's presences were considered. There found different tendencies among the phonemic features related with their disfluencies occuring with ralatively high frequency or ratio. It was difficult to find out the exact relationships among the order of the sound acquisition, phonemic complexity, and the disfluencies. To study the exact influence of the phonemic features upon the disfluencies, it comes important to consider the frequency of the stuttering itself together with the ratio of the disfluencies in which the opportunity of the specific sound's presence was considered. To compare the results of the different studies which has similar purposes, it seems important to consider the tasks and the methodologies in depth.
음성인식, 합성 및 분석과 같은 음성신호처리 분야에 있어서 기본주파수 즉, 피치를 정확히 검출하는 것은 중요하다. 그러나 포만트의 영향과 천이진폭의 영향 때문에 음성신호로부터 정확한 피치검출은 매우 어렵다. 따라서 본 논문에서는 음소의 천이나 변동의 영향이 적은 주파수 영역에서 스펙트럼을 평탄화함으로써 포만트의 영향을 제거한 후 피치를 검출한다. 본 논문에서는 새로운 스펙트럼 평탄화 기법을 제안하고 기존의 방법인 LPC법, 켐스트럼법과 비교하여 어느 정도의 우수성을 보이는지 평가하였다. 또한 각각의 방법을 적용하여 기본주파수 (피치)를 검출한 결과는 제안한 방법이 우수함을 보여주고 있다.
본 연구는 다문화아동과 일반아동의 작업기억과 음운인식능력이 집단 간에 차이가 있는지를 알아보고자 하였다. 연구대상은 전라남도 D시에 거주하며 초등학교 1~3학년에 재학중인 다문화 아동 15명과 일반아동 15명이었다. 작업기억을 검사하기 위하여 K-TTFC-2를 실시하였고, 음운인식능력을 검사하기 위하여 아동들의 연령을 고려하여 음소수준의 검사만을 실시하였다. 연구결과는 첫째, 다문화아동과 일반아동의 작업기억의 차이를 비교한 결과 유의미한 차이가 있었다. 둘째, 다문화아동과 일반아동의 음운인식능력 중에서 음소 수준의 차이를 비교한 결과 통계적으로 유의미한 차이가 있었다. 셋째, 다문화 아동과 일반아동의 하위과제별 차이를 비교한 결과 음 짝짓기(어중 종성), 단음절 단어에서 중성 대치하기, 음 전환하기에서 통계적으로 유의미한 차이가 있었다. 따라서 본 연구를 통해 다문화 아동의 음운 및 작업기억 결과를 고려한 치료를 위한 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 사료된다.
네트워크와 컴퓨팅 기술의 발달로 인해 인간이 생활하는 거의 모든 일상 환경에 컴퓨팅 기술의 접목이 증대되고 있다. 또한, 사물 인터넷에 대한 관심이 급속히 증대되면서, 음성 인식은 중요한 HCI 수단으로 자리 잡고 있다. 본 논문은 음소 기반 한국어 음성 인식 시스템의 일부로서, 한국어 모음 'ㅜ'에 대한 새로운 인식 방식을 제안한다. 제안하는 방식은 주파수 영역에서의 분석 대신, 시간 영역에서 계산한 벌크 지표를 분석하여 동작하므로, 계산 비용을 현저히 절감할 수 있다. 벌크 지표를 사용하여 모음 'ㅜ'의 전형적인 파형 패턴들을 탐지하기 위한 네 가지 요소 알고리즘을 제시하며, 이를 결합하여 최종적인 판별을 수행한다. 실험 결과를 통해, 제안하는 방식이 90.1%의 인식 정확도를 달성할 수 있음을 확인하였으며, 인식 속도는 어절 당 0.68 msec이다.
본 논문에서는 연속분포(Continuous) HMM(hidden Markov model)을 기반으로 하여 한국어 고립단어인식 시스템을 설계, 구현하였다. 시스템의 학습과 평가를 위해 자동차 항법용 음성 명령어 도메인에서 추출한 10개의 고립단어를 대상으로 음성 데이터 베이스를 구축하였다. 음성 특징 파라미터로는 MFCCs(Mel Frequency Cepstral Coefficients)와 차분(delta) MFCC 그리고 에너지(energy)를 사용하였다. 학습 데이터로부터 추출한 18개의 유사 음소(phoneme-like unit : PLU)를 인식단위로 HMM 모델을 만들었고 조음 결합 현상(채-articulation)을 모델링 하기 위해 트라이폰(triphone) 모델로 확장하였다. 인식기 평가는 학습에 참여한 음성 데이터와 학습에 참여하지 않은 화자가 발성한 음성 데이터를 이용해 수행하였으며 평균적으로 97.5%의 인식성능을 얻었다.
본 논문에서는 유성/무성/묵음 분류기와 주파수 스펙트럼 비교를 통하여 음소 경계 검출기를 구현하였다. 음소경계 검출은 음성 인식, 합성 및 분석 둥의 분야에서 매우 중요하다 유성/무성/묵음 분류기를 이용하여 유성음으로 판별되는 구간은 스펙트럼 비교를 통하여 음소 단위로 세분하였고 무성음으로 판별되는 구간은 한국어의 음성 특성을 고려하여 하나의 음소 단위로 간주하였다. 유성음 구간에 대한 스펙트럼 비교는 수정된 Itakura-Saito distance measure 와 Euclidean MFCC(Mel Frequency Cepstrum Coeffcients) distance measure를 사용하였고 비교 프레임은한 프레임을 건너 윈 경우가 가장 결과가 좋았다. 최종적으로 평균 음소 길이 정보를 이용하여 음소의 경계로 검출된 구간을 더 세분하거나 통합하였다. 유성/무성/묵음 분류기의 경우는 사무실에서 녹음한 고립단어에 대하여 $94.247\%$의 정확도를 보였고 음소 경계 검출의 경우는 $72.8\%$의 정확도를 보였다.
음소 단위로 구축된 음성 데이터는 음성인식, 합성 및 분석 등의 분야에서 매우 중요하다. 일반적으로 음소는 유성음과 무성음으로 구분되어 진다. 이러한 유성음과 무성음은 많은 특징적 차이가 있지만, 기존의 음소 경계추출 알고리즘은 이를 고려하지 않고 시간 축을 기준으로 이전 프레임과 매개변수 (스펙트럼) 비교만을 통하여 음소의 경계를 결정한다. 본 논문에서는 음소 경계 추출을 위하여 유성음과 무성음의 특징적 차이를 고려한 블록기반의 Branch 알고리즘을 설계하였다. Branch 알고리즘을 사용하기 위한 스펙트럼 비교 방법은 MFCC(Mel-Frequency Cepstrum Coefficient)를 기반으로 한 거리 측정법을 사용하였고, 유성음과 무성음의 구분은 포만트 주파수를 이용하였다. 실험 결과 3~4음절 고립단어를 대상으로 약 78%의 정확도를 얻을수 있었다.
In speech signal processing, it Is very important to detect the pitch exactly in speech recognition, synthesis and analysis. but, it is very difficult to pitch detection from speech signal because of formant and transition amplitude affect. therefore, in this paper, we proposed a pitch detection using the spectrum flattening techniques. Spectrum flattening is to eliminate the formant and transition amplitude affect. In time domain, positive center clipping is process in order to emphasize pitch period with a glottal component of removed vocal tract characteristic. And rough formant envelope is computed through peak-fitting spectrum of original speech signal in frequency domain. As a results, well get the flattened harmonics waveform with the algebra difference between spectrum of original speech signal and smoothed formant envelope. After all, we obtain residual signal which is removed vocal tract element The performance was compared with LPC and Cepstrum, ACF 0wing to this algorithm, we have obtained the pitch information improved the accuracy of pitch detection and gross error rate is reduced in voice speech region and in transition region of changing the phoneme.
As the basic analysis to solve the within-and cross-speaker variability in phoneme based speech recognition, changes in pitch and formant frequencies of 8 Korean vowels with age and sex of speaker has been investigated by analyzing a large number fo samples. Conclusions obtained are as follows: 1) Changes in pitch frequency with age and sex of speaker for children are hard to distinguish and the difference of before and after the voice change is analyzed approximately 0.2 oct. for female an 0.9 oct. for male. 2) While most of the formants of vowel considerably change with the age of speaker, the change becomes smaller as the age becomes older. 3) While there is an indirect correlation between pitch and formant with change in age, it is hard to see a direct correlation. 4) When the objects of the recognition experiment by pitch and formants are various speakers in each age and sex, pitch also works as an efficient recognition parameter.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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