本 論文에서는 音聲信號의 音素分割을 위한 統計的인 方法을 硏究하였다. 이 方法은 3個의 AR 모델을 使用하여, 이 中 2個의 모델은 音聲의 스펙트럼 變化前 및 變化後의 安定된 部分에서 求해지고 이들 間의 距離가 커지면 音素가 바뀐 것으로 간주된다. 다른 한 모델은 두 固定 모델 사이에 位置하며 音素間의 境界를 推定하는데 使用된다. 이 音素分割 알고리듬을 連結音에 對해 試驗해 본 結果, 從來의 方法에 비해 音素의 境界點을 좀더 正確히 찾을 수 있고, 또한 過度分割 誤謬도 줄일 수 있었다.
본 논문에서는 모바일 환경에서 적용 가능한 잡음에 강인한 내용기반 음악 검색 시스템을 구축하였다. 제안된 시스템은 기존의 음성인식 분야에서 잡음에 강인한 특성을 가진 것으로 알려진 ZCPA 특징을 내용기반 음악 검색 시스템에 적용시켜 그 성능을 검증하였다. 또한 본 논문에서는 대용량 음악 DB 검색에서 기존의 전수(Exhaustive) 검색에 비해 검색 속도를 99% 가까이 개선할 수 있는 새로운 인덱싱 방법과 고속 검색 알고리즘을 제안하였다. 신호대 잡음비가 15dB - 0dB인 잡음 환경에서의 모의실험 결과, 제안 시스템은 기존의 MFCC와 필터뱅크 에너지 특징에 비해 약 5% - 30% 정도의 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.
구어 연구를 위한 전사 과정에서 문자로 표현된 발화를 녹음 음성에 연결해주는 작업을 레이블링이라고 한다. 기존 레이블링 도구들은 대부분 수동으로 작업이 이루어진다. 제안하는 반자동 레이블링은 자동화 모듈과 수동 조정 모듈로 구성된다. 자동화 모듈은 G.Saha 알고리즘을 활용하여 음성구간을 추출하고, 기구축된 발화텍스트의 발화 수와 발화의 길이 정보를 이용하여 발화구간을 예측한다. 본 논문에서는 기존 수동 도구의 정확성을 유지하기 위하여 자동 레이블링된 발화구간을 보정하기 위한 수동 조정 사용자 인터페이스를 제공한다. 제안하는 반자동 레이블링 알고리즘으로 구현한 도구는 기존 수동 레이블링 도구와 비교하여 작업 속도가 평균 27% 향상되었다.
Human vocal cords vibrate as quickly as 100-250 times per second, so it is impossible to observe them with normal endoscopic diagnostic equipment. High-speed videolaryngoscopy (HSV) allows the visualization of non-periodic vibratory motion of vocal fold beyond the limitation of videostroboscopy. New developed post-processing methods that converts HSV to two-dimensional videokymography (2D VKG) using U-medical image-processing software can provide quantitative information on vocal fold mucosa vibration. Multifunctional laryngeal examination system is composed of 3 kinds of examinations such as HSV, 2D scanning digital kymography (2D DKG) and line scanning digital kymography (DKG). Evaluation of entire vocal cord vibratory pattern in each cord is possible using 2D DKG and a faster and more reliable quantitative information can be obtained. As this system is used in clinical and research, it is expected to bring much advances to the diagnosis of voice disorders. In this review, I will introduce the principles and advantages on examination of the vocal fold vibration, which is in the spotlight recently, and proceed with the literature review.
최근 개발자 채용 과정에서 컴퓨터 공학 기술 면접을 진행하는 빈도가 증가하였고 그에 따라 면접자의 기술 면접 부담도 함께 증가하였다. 그러나 컴퓨터 공학 기술 면접 연습 과정에서 본인의 답변이 정확한 답변인지 판단하기 어렵고, 적절한 발성 속도를 스스로 측정하기 어려운 문제가 있다. 이 논문에서는 유사도 측정 기술을 이용한 컴퓨터 공학 기술 면접 지원 시스템을 제시한다. 제시된 시스템은 면접자의 답변을 코사인 유사도를 사용해 문장 유사도 평가 절차를 거쳐 면접자가 대답한 답변의 기술적 정확도를 측정한다. 또한 발성 속도를 측정하여 면접자에게 제공한다.
지리정보시스템(GIS)을 이용한 지도정보의 검색과 공간분석에 있어서 마우스나 키보드를 이용할 경우 수 차례의 동일한 작업을 반복하여 대상지역의 범위를 지정하고 있다. 본 연구에서는 이와 같은 반복작업을 제거하여 신속한 정보검색이 가능하도록 음성인식 기능을 이용한 검색시스템을 제안하고 이를 개인용 컴퓨터상에서 구현하였다. 특히 시스템의 실용화를 위한 검색화면 제어에 있어서는 OLE(object linking embedding)기법과 MFC(Microsoft fundamental class)기법을 이용하여 시스템을 구성한 후 이를 비교하였다. 개발된 시스템의 성능평가를 위해 수치지도 자료는 1:5,000의 대구광역시 수성구의 국가 기본도를 사용하였으며 검색될 목표물을 나타내는 속성정보단어와 제어단어를 포함한 68단어를 검색의 대상으로 하였다. 남성 3인이 발성한 지도검색용 68단어를 실제 사무실 환경 하에서 마이크를 통해 on-line 실험한 결과, 평균 98.02%의 인식률을 얻었으며 검색시간은 MFC만을 이용한 경우 10.38초, OLE를 이용한 경우 5.39초가 소요되어 음성구동 수치지도 검색시스템의 실용화 가능성을 확인하였다.
최근, 신경망 모델의 적응성과 학습성을 이용한 음성인식 연구가 진행되어 왔다. 그러나, 기존의 신경망 모델로는 한국어 음성의 조음결합의 처리 및 유사 음소간의 경계 분류가 용이하지 않다. 또한, 한 개의 형상지도를 이용하는 경우 이질적인 음성자료의 처리를 위한 학습속도의 급격한 증가와 균일한 학습 및 판별방법의 적용이 갖는 부정확성이 야기될 수 있다. 이에따라, 본 논문에서는 계층적 자기조직화 분류기(HSOC)를 이용한 신경망타자기를 설계하고, 관련 알고리즘들을 제안한다. 본 HSOC는 Kohonen의 자기조직화형상지도(SOFM)를 이용하여 학습시 입력되는 음소 데이타를 계층적인 구조를 갖는 다수의 형상 지도(map) 즉 음성자판에 배치한다. 또한 본 논문에서는 자판의 수효, 각 자판의 크기, 소속될 음소의 선택과 배치, 적합한 학습 및 인식기법의 자동 결정을 위한 알고리즘을 제시하고 실험하여 자기조절식인 음성자판을 구성하였다. 자판을 분류하는 방식을 언어학적 사전지식에 의존할 경우 언어학적 지식의 습득과 적용방법(예를 들면, 확장 음소의 처리)등을 결정하는 어려움을 가지는 반면, 본 HSOC를 이용하면 주어진 입력 데이타에 적합한 다수의 음성자판을 자기 조절식으로 구성할 수 있는 장점이 있다. 제안된 방식에 따라 최종 생성된 세 개의 한글 음성자판은 최적 자판과 최적 전처리기법을 갖추고있으며, 기존의 언어학적 지식과도 부합됨을 확인할 수 있었다.
인간의 목소리는 사람간의 정보 전달을 위한 가장 쉬운 방법 중 하나이다. 음성의 특징은 사람마다 다를 수 있으며 발성 속도, 발성기관의 형태와 기능, 피치 톤, 언어 습관 및 성별에 따라 다르게 나타난다. 목소리는 사람의 의사소통 핵심 요소이다. 제 4 차 산업 혁명의 시대에 목소리는 사람과 사람, 사람과 기계, 기계 와 기계 사이의 주요한 의사소통 수단이 된다. 그 이유 때문에 사람들은 자신의 의도를 다른 사람들에게 명확하게 전달하려고 노력한다. 그리고 이 과정에서 목소리는 언어 정보와 함께 다양한 추가 정보가 포함되게 된다. 예를 들어 감정 상태, 건강 상태, 신뢰도와 관련되거나, 거짓말의 여부, 음주로 인한 목소리의 변화 등 다양한 언어 및 비언어 정보를 포함하며, 다양한 분석 파라미터로 나타나게 된다. 이를 활용하면 개인의 신용도를 평가하는 척도로 사용할 수 있다. 특히 성대의 기본 주파수의 특성과 성도의 공진 주파수 특성의 관계를 분석함으로써 얻을 수 있다. 이전의 연구에서 다양한 신용 상태의 변화에 따른 목소리 분석 및 특성 변화를 연구 하였다. 본 연구에서는 음성을 통해 추출 된 매개 변수를 통해 기계 학습을 통한 개인 신용 판별 기를 제안한다.
목적 : 반응시간은 인지 능력과 노화에 대한 연구에서 중요한 역할을 한다. 본 연구는 컴퓨터 프로그램을 이용한 인지반응시간(Cognitive response time: CRT) 검사를 실시하여 정보처리에 대한 인지 능력의 영향을 확인하는 것을 목적으로 한다. 연구방법 : 대구 및 경북 지역에 거주하고 있는 65~79세의 일반 노인(Normal elderly: NE) 30명과 기억성 경도인지장애(Amnestic mild cognitive impairment: aMCI) 노인 30명을 대상으로 하였다. 결과 분석은 통계 분석 프로그램 R 4.0.2(University of Auckland, Auckland, New Zealand)를 사용하였다. 결과 : CRT 검사의 세 개 하위 영역에서의 총 반응시간은 집단 및 연령에 따라 유의한 차이를 보였고, 오류율은 일부 하위 영역에서 연령 또는 집단에 따라 유의한 차이를 보였다. aMCI 집단의 CRT 검사 수행력은 전반적인 인지 및 기억 검사의 수행력과 유의한 상관성을 갖는 것으로 나타났다. 결론 : 인지반응시간을 측정하는 CRT 검사를 통해 노화 및 인지 능력에 따른 정보처리과정과 처리속도의 변별적 수행을 관찰할 수 있었다. 또한, 이 검사의 수행력이 전반적인 인지 및 기억 검사와 유의한 상관성을 갖고 있음을 확인하였다. 따라서 지역사회 일반 노인의 초기 인지장애를 예측하는 간편 도구로써 CRT 검사가 의미있게 사용될 수 있기를 기대한다.
음성인식의 고속화를 위한 저자들에 의한 기존의 연구에서는 탐색이 진행함에 따라 시간방향의 탐색공간 문턱치를 가변적으로 적용하여 인식률의 저하없이 인식속도를 개선시켰다. 이 방법은 탐색 공간을 효과적으로 줄일 수는 있었으나 문턱치를 결정하기 위해서 여러 번의 사전 실험을 수행하여야 하는 번거러움이 있었다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 이전 탐색구간에 대한 최대우도와 후보들의 우도를 이용하여 현재 탐색구간의 문턱치를 탐색이 진행하는 과정에서 자동적으로 구하는 적응 프루닝 문턱치 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘의 유효성을 확인하기 위해 국내 행정단위 시 (도), 구 (군), 동 (읍, 면), 번지를 구성하는 단어로 구성된 주소 인식 시스템에 적용하여 기존의 방법과 제안한 방법을 비교 검토하였다. 인식실험 결과, 연결단어 인식률 96.0%, 단어 인식률이 98.7%인 경우를 기준으로 하였을 때 제안된 방법이 기존의 고정 프루닝과 가변 프루닝 문턱치에 비하여 인식률 저하없이 각각 14.4%와 9.14%의 탐색 공간을 상대적으로 줄일 수 있어 제안된 방법의 유효성을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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