This article is concerned with automatic segmentation of two adjacent vowels for speech signals. All kinds of transition case of adjacent vowels can be characterized by spectrogram. Firstly the voiced-speech is extracted by the histogram analysis of vowel indicator which consists of wavelet low pass components. Secondly given phonetic transcription and transition pattern spectrogram, the voiced-speech portion which has consecutive vowels automatically segmented by the template matching. The cross-correlation function is adapted as a template matching method and the modified correlation coefficient is calculated for all frames. The largest value on the modified correlation coefficient series indicates the boundary of two consecutive vowel sounds. The experiment is performed for 154 vowel transition sets. The 154 spectrogram templates are gathered from 154 words(PRW Speech DB) and the 161 test words(PBW Speech DB) which are uttered by 5 speakers were tested. The experimental result shows the validity of the method.
인공신경망에 기반한 대부분의 음성 합성 모델은 고음질의 자연스러운 발화를 생성하기 위해 보코더 모델을 사용한다. 보코더 모델은 멜 스펙트로그램 예측 모델과 결합하여 멜 스펙트로그램을 음성으로 변환한다. 그러나 보코더 모델을 사용할 경우에는 많은 양의 컴퓨터 메모리와 훈련 시간이 필요하며, GPU가 제공되지 않는 실제 서비스 환경에서 음성 합성이 오래 걸린다는 단점이 있다. 기존의 선형 스펙트로그램 예측 모델에서는 보코더 모델을 사용하지 않으므로 이 문제가 발생하지 않지만, 대신에 고품질의 음성을 생성하지 못한다. 본 논문은 뉴럴넷 기반 보코더를 사용하지 않으면서도 양질의 음성을 생성하는 Tacotron 2 & Transformer 기반의 선형 스펙트로그램 예측 모델을 제시한다. 본 모델의 성능과 속도 측정 실험을 진행한 결과, 보코더 기반 모델에 비해 성능과 속도 면에서 조금 더 우세한 점을 보였으며, 따라서 고품질의 음성을 빠른 속도로 생성하는 음성 합성 모델 연구의 발판 역할을 할 것으로 기대한다.
음성감정인식(Speech Emotion Recognition, SER)은 사용자의 목소리에서 나타나는 떨림, 어조, 크기 등의 음성 패턴 분석을 통하여 감정 상태를 판단하는 기술이다. 하지만, 기존의 음성 감정인식 연구는 구현된 시나리오를 이용하여 제한된 환경 내에서 숙련된 연기자를 대상으로 기록된 음성인 구현발화를 중심의 연구로 그 결과 또한 높은 성능을 얻을 수 있지만, 이에 반해 자유발화 감정인식은 일상생활에서 통제되지 않는 환경에서 이루어지기 때문에 기존 구현발화보다 현저히 낮은 성능을 보여주고 있다. 본 논문에서는 일상적 자유발화 음성을 활용하여 감정인식을 진행하고, 그 성능을 향상하고자 한다. 성능평가를 위하여 AI Hub에서 제공되는 한국인 자유발화 대화 음성데이터를 사용하였으며, 딥러닝 학습을 위하여 1차원의 음성신호를 시간-주파수가 포함된 2차원의 스펙트로그램(Spectrogram)로 이미지 변환을 진행하였다. 생성된 이미지는 CNN기반 전이학습 신경망 모델인 VGG (Visual Geometry Group) 로 학습하였고, 그 결과 7개 감정(기쁨, 사랑스러움, 화남, 두려움, 슬픔, 중립, 놀람)에 대해서 성인 83.5%, 청소년 73.0%의 감정인식 성능을 확인하였다. 본 연구를 통하여, 기존의 구현발화기반 감정인식 성능과 비교하면, 낮은 성능이지만, 자유발화 감정표현에 대한 정량화할 수 있는 음성적 특징을 규정하기 어려움에도 불구하고, 일상생활에서 이루어진 대화를 기반으로 감정인식을 진행한 점에서 의의를 두고자 한다.
The speech signal has been put into a form suitable for storage and analysis by computer, several different operation can be performed. Filtering, sampling and quantization are the basic operation in digiting a speech signal. The waveform can be displayed, measured and even edited, and spectra can be computed using methods such as the Fast Fourier Transform (FFT), Linear predictive Coding (LPC), Cepstrum and filtering. The digitized signal also can be used to generate spectrograms. The spectrograph provide major advantages to the study of speech. So, author introduces the basic techniques for the acoustic recording, digital signal processing and the principles of spectrum and spectrogram.
본 논문에서는 스펙트로그램에서 마루와 골을 이용한 주파수 채널 분할 알고리즘을 제안한다. 주파수 채널 분할 문제는 동일한 음원으로부터 발생한 음성이 포함된 주파수 채널들을 하나의 그룹으로 묶는 것을 의미한다. 제안된 알고리즘은 입력 신호의 평탄화된 스펙트럼에 기반한 알고리즘이다. 평탄화된 스펙트럼에서 마루와 골은 각각 세그먼트의 중심과 경계를 판단하기 위해 사용된다. 각 세그먼트를 하나의 소리로 묶는 그룹핑 단계 이전에 제안된 알고리즘에 의한 세그멘테이션 결과가 유용함을 평가하기 위하여 이상적인 마스크에 의한 세그멘테이션 결과와 제안된 방법을 비교한다. 제안된 방법을 협대역 잡음, 광대역 잡음, 다른 음성신호와 혼합된 음성신호에 대하여 실험하였다.
Recently, several theories on the digital speech signal processing expanded the communication boundary between human beings and machines drastically. The aim of this study is to collect dialectal speech in Korea on a large scale and to establish a digital speech data base in order to provide the data base for further research on the Korean dialectal and the creation of value-added network. 528 informants across the country participated in this study. Acoustic characteristics of vowels and consonants are analyzed by Power spectrum and Spectrogram of CSL. Test words were made on the picture cards and letter cards which contained each vowel and each consonant in the initial position of words. Plot formants were depicted on a vowel chart and transitions of diphthongs were compared according to dialectal speech. Spectral times, VOT, VD, and TD were measured on a Spectrogram for stop consonants, and fricative frequency, intensity, and lateral formants (LF1, LF2, LF3) for fricative consonants. Nasal formants (NF1, NF2, NF3) were analyzed for different nasalities of nasal consonants. The acoustic characteristics of dialectal speech showed that young generation speakers did not show distinction between close-mid /e/ and open-mid$/\epsilon/$. The diphthongs /we/ and /wj/ showed simple vowels or diphthongs depending to dialect speech. The sibilant sound /s/ showed the aspiration preceded to fricative noise. Lateral /l/ realized variant /r/ in Kyungsang dialectal speech. The duration of nasal consonants in Chungchong dialectal speech were the longest among the dialects.
MIT has been applied for nonfluent aphasic patients on the basis of lateralization of brain hemisphere. However, its applications for different languages have some inquiry for aphasic patients because of prosodic and rhythmic differences. The purpose of this study is to develop the Korean Melodic Intonation Therapy program using personal computer and its clinical effects for nonfluent aphasic patients. The algorithm was composed to voice analog signal, PCM, AMDF, Short-time autocorrelation function and center clipping. The main menu contains pitch, waveform, sound intensity and speech files on window. Aphasic patients' intonation patterns overlay on selected kMIT patterns. Three aphasic patients with or without kMIT training participated in this study. Four affirmative sentences and two interrogative sentences were uttered on CSL by stimulus of ST. VOT, VD, Hold and TD were measured on Spectrogram. In addition, articulation disorders and intonation patterns were evaluated objectively on spectrogram. The results indicated that nonfluent aphasic patients with kMIT training group showed some clinical effects of speech intelligibility based on VOT, TD values, articulation evaluation and prosodic pattern changes.
본 논문은 중국인 학습자들이 많은 오류를 나타내는 한국어 /ㄹ/발음을 중심으로 중국인 학습자들의 음성 신호 파라미터들을 한국인의 것과 비교하였다. 설측음 혹은 탄설음의 변이음으로 나타나는 한국어의 /ㄹ/ 발음에 대한 중국어의 유사 발음과의 관계를 언어학적 관점에서 알아봄으로 많은 오류를 보이는 이유를 확인해 보았다. 본 논문에서는 신호의 에너지, 시간 영역에서의 파형, 주파수 성분 분석이 가능한 스펙트로그램, 자기 상관 함수를 이용해 구한 피치 (F0), 포먼트 주파수 (f1, f2, f3, 그리고 f4) 등을 사용하여서 음성학적 측면에서 비교 분석 하였다. 본 논문에서 사용한 데이터는 국어학적 분석을 통한 제시어로 구성한 것을 사용하였고 이를 시뮬레이션 하였다. 에너지와 spectrogram 분석의 결과를 보면, 중국인 학습자는 한국어 /ㄹ/ 발음에서 한국인 화자들과 많은 차이를 보인다. 이외의 다른 음성 신호 파라미터들에서도 차이가 나는 것을 알 수 있다. 본 논문이 비교한 파라미터들을 이용하여서 중국인 화자가 한국어 학습시 나타나는 오류들을 상당히 줄일 수 있을 것으로 기대할 수 있다.
In the speech system, for example hearing aid as well as speech communication, speech quality is degraded by environmental noise. In this study, to enhance the speech quality which is degraded by environmental speech, we proposed an algorithm to reduce the noise and reinforce the speech. The minima controlled recursive averaging (MCRA) algorithm is used to estimate the noise spectrum and spectral weighting factor is used to reduce the noise. And partial masking effect which is one of the human hearing properties is introduced to reinforce the speech. Then we compared the waveform, spectrogram, Perceptual Evaluation of Speech Quality (PESQ) and segmental Signal to Noise Ratio (segSNR) between original speech, noisy speech, noise reduced speech and enhanced speech by proposed method. As a result, enhanced speech by proposed method is reinforced in high frequency which is degraded by noise, and PESQ, segSNR is enhanced. It means that the speech quality is enhanced.
The purpose of this study is to investigate the pitch rules of Chinese poetry. Pitch rules are concerned with the high tone and the low tone. Because Chinese poetry is a fixed form of verse, it must keep pitch rules to compose Chinese poetry. But until now there has been no acoustic study of pitch rules of Chinese poetry. So, for the first time the present study investigates pitch rules of Chinese poetry acoustically. Pitch contours were analyzed from the sound spectrogram made by Praat. Results showed that actual pitch patterns did not coincide with theoretical pitch rules in reciting Chinese poetry. Therefore, in studying Chinese classics, the Chinese poetry, which has traditionally been considered to be recited according to original Chinese pitch rules, must now be considered in terms of how pitch rules may have changed over time in Korea since it was first introduce to Korean scholars.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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