The purpose of this study was to compare the acoustic voice outcomes of children with cochlear implant to those of children with normal hearing. Participants were 41 children using unilateral cochlear implant (18 males and 23 females), and children with normal hearing from the same age and sex. Mean age of implantation was approximately 3 years old, mean duration of implant use was 4 years in CI group. Acoustic analyses were performed using MDVP of CSL. Speech samples were 3 sustained vowels, /a, i, u/. 9 parameters (F0, Fhi, Flo, Jitter, Shimmer, vF0, vAm, NHR, and SPI) were analyzed. Children with CI did not show the significant differences in those parameters after the vowel /a/ phonation. Meanwhile, there were significantly different results in F0, Fhi, vF0, and SPI after /i, u/ phonation. These results revealed that differences of voice characteristics in children with CI compare to children with NH persist regarding vowel context. It suggests that high vowels would recommend as speech samples for acoustic evaluation. Futhermore perceptual analysis and speech therapy for phonation control would be necessary for children with CI.
The purpose of this study was to explore the acoustic characteristics of sexy voice. In this study, we measured acoustic parameters (fundamental frequency, jitter, shimmer, and nasalance) of a sustained vowel sound produced by 40 actors (20 males and 20 females) and 40 non-actors (20 males and 20 females). Digital audio recordings were made in the sustained vowel |a| for acoustic analyses using Praat (version 4.1.9) and Nasal View (version 4.5). Twenty voice pathologists participated in the listening experiment and judged the degree of sexiness on a 7-point scale. The results showed that fundamental frequency, shimmer and nasalance had significant differences between actors and non-actors. The acoustic parameters of sexy voice matched perceptual aspects of a previous study: Low fundamental frequency-low pitch and high shimmer-husky voice. On the other hand, the nasalance score did not match that of the previous study: Decreased nasalance had a higher score on sexiness scale judged by the listeners. It would be desirable to study the voice quality by analyzing and controlling more acoustic and auditory parameters for practical applications in the future.
In this study, I investigate the role of post-consonantal fundamental frequency (F0) as a cue for automatic distinction of types of Korean stops and affricates. Rather than examining data obtained by restricting contexts to a minimum to prevent the interference of irrelevant factors, a relatively natural speaker independent speech corpus is analysed. Automatic and statistical approaches are adopted to annotate data, to minimise speaker variability, and to evaluate the results. In spite of possible loss of information during those automatic analyses, statistics obtained suggest that vowel F0 is a useful cue for distinguishing manners of articulation of Korean non-continuant obstruents having the same place of articulation, especially of lax and aspirated stops and affricates. On the basis of the statistics, automatic classification is attempted over the relevant consonants in a specific context where the micro-prosodic effects appear to be maximised. The results confirm the usefulness of this effect in application for Korean phone recognition.
This study analyzes Korean middle school students' pronunciation errors of stop-liquid sequences in English. The results showed two typical errors: the insertion of a vowel between a stop and a liquid and the substitution of a liquid with a flap or vice versa. Those pronunciation errors seem to occur since English and Korean have different syllable structures and different types of liquids. A teaching material, which emphasizes no vowel insertion for a proper pronunciation of the consonant clusters, was designed to reduce Korean students' pronunciation errors. Errors were reduced substantially after a 50-minute class with the newly designed material.
This study aims to propose an automatic method of detecting vowel variation in the Korean dialects of Gyeong-sang and Jeol-la. The method is based on error patterns extracted using phone recognition. Canonical and recognized phone sequences are compared, and statistical analyses distinguish the vowels appearing in both dialects, the dialect-common vowels, and the vowels with high mismatch rates for each dialect. The dialect-common vowels show monophthongization of diphthongs. The vowels unique to the dialects are /we/ to [e] and /ʌ/ to [ɰ] for Gyeong-sang dialect, and /ɰi/ to [ɯ] in Jeol-la dialect. These results corroborate previous dialectology reports regarding phonetic realization of the Korean dialects. The current method provides a possibility of automatic explanation of the dialect patterns.
The purpose of this paper is to represent values of acoustic cues for Korean oral stops in the multi-dimensional space, and to attempt to find possible relationships among acoustic cues through correlation analyses. The acoustic cues used for differentiation of 3 types of Korean stops are closure duration, voice onset time and fundamental frequency of a vowel after a stop. The values of these cues are plotted in the two and three dimensional space to see what the critical cues are for separation of different types of stops. Correlation coefficient analyses show that multi-variate approach to statistical analysis is legitimate, and that there are statistically significant relationships among acoustic cues but Oey are not strong enough to make the conjecture that there is a possible relationship among the articulatory or laryngeal mechanisms employed by the acoustic cues.
Computing technologies are increasingly applied to most casual human environment networks, as computing technologies are further developed. In addition, the rapidly increasing interest in IoT has led to the wide acceptance of speech recognition as a means of HCI. In this study, we present a novel method for recognizing the Korean vowel 'ㅜ', as a part of a phoneme based Korean speech recognition system. The proposed method involves analyses of bulk indicators calculated in the time domain instead of analysis in the frequency domain, with consequent reduction in the computational cost. Four elementary algorithms for detecting typical waveform patterns of 'ㅜ' using bulk indicators are presented and combined to make final decisions. The experimental results show that the proposed method can achieve 90.1% recognition accuracy, and recognition speed of 0.68 msec per syllable.
Recently, the rapidly increasing interest in IoT in almost all areas of casual human life has led to wide acceptance of speech recognition as a means of HCI. Simultaneously, the demand for speech recognition systems for mobile environments is increasing rapidly. The server-based speech recognition systems are typically fast and show high recognition rates; however, an internet connection is necessary, and complicated server computation is required since a voice is recognized by units of words that are stored in server databases. In this paper, we present a novel method for recognizing the Korean vowel 'ㅗ', as a part of a phoneme based Korean speech recognition system. The proposed method involves analyses of waveform patterns in the time domain instead of the frequency domain, with consequent reduction in computational cost. Elementary algorithms for detecting typical waveform patterns of 'ㅗ' are presented and combined to make final decisions. The experimental results show that the proposed method can achieve 89.9% recognition accuracy.
Lee, Shinsook;Nam, Hosung;Kang, Jaekoo;Shin, Dong-Jin;Kim, Young Shin
Phonetics and Speech Sciences
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v.9
no.2
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pp.69-76
/
2017
The current study investigated whether Korean learners' English-learning environments, especially target English accent (General American English (GAE) vs. Southern British English (SBE)) and English-language experience affected their production of English vowels. Thirty six EFL learners, 27 ESL-US learners, and 33 ESL-UK learners produced 8 English vowels with a bVt frame (beat, bit, bet, bat, bought, bot, boat, boot). The learners' productions were acoustically analyzed in terms of F1 and F2 frequencies. The overall results revealed that the learners' target accent had an effect on their production of some English vowels. The EFL and ESL-US learners' (especially, female learners') production of bought, bot, boat, and boot, which show characteristic differences between the GAE and SBE accents, was closer to that of the native American English (AE) speakers than the native British English (BE) speakers. In contrast, the ESL-UK learners' production of bought and bot demonstrated the opposite pattern. Thus, the impact of target accent was not demonstrated across the board. The effect of the learners' different English-language experience was also rather limited. This was because the EFL learners' production was not much different from the ESL-US learners' production, in spite of the ESL-US learners' residence in the US for more than 9 years. Furthermore, the Korean learners, irrespective of their different English-language experience, tended to produce bit and bat with lower F1 than the native AE and BE speakers, thus resulting in bit and bat to be produced similarly to beat and bet, respectively. This demonstrates the learners' persistent L1 effects on their English vowel production despite the learners' residence in the English speaking countries or their high English proficiency.
The fundamental frequency of a vowel is known to be affected by the identity of the preceding consonant. The general agreement is that strong consonants trigger higher F0 than weak consonants. However, there has been a disagreement on the shape of this segmentally affected F0 contours. Some studies report that shapes of contours are differentiated based on the consonant type, but others regard this observation as misleading. This research attempts to resolve this controversy by investigating shapes and slopes of F0 contours of Korean word level speech data produced by four male speakers. Instead of entirely relying on traditional human intuition and judgment, I employed an automatic F0 contour analysis technique known as tilt parameterisation (Taylor 2000). After necessary manipulation of an F0 contour of each data token, various parameters are collapsed into a single tilt value which directly indicates the shape of the contour. The result, in terms of statistical inference, shows that it is not viable to conclude that the type of consonant is significantly related to the shape of F0 contour. A supplementary measurement is also made to see if the slope of each contour bears meaningful information. Unlike shapes themselves, slopes are suspected to be practically more practical for consonantal differentiation, although confirmation is required through further refined experiments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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