본 논문은 실시간 음성 다이얼링 시스템 구현을 위한 화자종속의 단독어 인식에 대하여 기술하 였다. 인식을 위한 모델 작성은 적은 메로리에 계산 시간이 적게 걸리는 DMS 모델을 사용하였다. 인식 대상어는 대학교내의 50개 부서명을 선택하여고, 발성후 3초내에 인식결과를얻을 수 있었다. 시스템은 구간 수 22에서 가중치 0.6의 DMS 모델을 표준패턴으로 사용하였을 때 98%의 성능을 나타냈다.

잡음이 있는 환경하에서는 음성 인식의 성능이 현저하게 떨어지게 된다. 본 논문에서는 이렇나 잡음의 영향에 강한 거리척도를 제안하고자 한다. 우리는 잡음이 더해진 음성신호의 특징벡터를 깨끗한 음성신호의 특징벡터가 FIR 시스템을 거쳐 변형된 것이라고 가정한다. 여기서 FIR 시스템은 잡음의 영 향을 모델링한 것이라고 할 수 있다. 미지의 FIR 시스템 계수잡음의 영향을 모델링한 것이라고 할 수 있다. 미지의 FIR 시스템계수들은 RLS 적응 알고리즘을 이용하여 구한다. 제안된 거리척도는 적응 여파 기의 예측 오차에 관한 식으로 표시되어진다. 여러 가지 적응 여파기의 구조중 단일 채널 일차 FIR 구 조가 가장 좋은 음성 인식 성능을 보이며, 이 경우 효과적인 거리척도 알고리즘을 구할 수 있다. 여러 가지 신호대 잡음비에 관하여 화자독립 격리단어 인식 실험을 DTW 알고리즘을 이용하여 수행하여 본 결과 제안된 거리척도가 거의 모든 신호대 잡음비에 대하여 우수한 성능을 보였다.

음성파형은 인근 표본값들 사이에 높은 상관관계를 나타낸다. 음성신호의 상관관계를 증가시키 기 위한 한 방법으로는 부호화하기 전에 입력신호를 단순히 적분시키는 방법이다. 이 적분된 rqkt들은 수신기에서 일반 미분기에 의해 제거될 수 있다. 이렇게 하면 음성신호의 저역주파수가 강조되고 인근 표본값의 자기 상관관계가 증가된다. 이런 과정을 시그마-델타 기법이라 한다. 이 논문에서는 그러한 시 그마-델타의 특성을 사용하는 예측기를 새로이 제안한다. 즉, 부호화하기 전에 입력신호를 적분하고 인 근한 과거 및 미래의 두 표본을 사용하여 적분된 현재표본을 예측한다. 제안된 예측기는 CCITT-권고 형 ADPCM의 평균 예측이득보다 8.65db 높게 얻어졌다.

압전 센서와 액츄에이터를 이용한 단순지지 평판의 능동 진동제어에 관한 실험적 고찰을 하였 다. 외력과 압전 제어력에 대한 평판의 진동 진폭반응을 고찰하여 구한 이론식의 타당성을 실험적으로 검증하였으며, 사용된 진동원으로는 집중 진동 여기기와 압전 구동기를 채택하였다. 실머치와 이론치 상 호간에는 양호한 상관관계를 보였으며, 비교에서 나타나는 정략적인 오차의 원인을 분석하였다. 본 연구 에서는 고찰된 방법은 임의의 외력조건과 제어 알고리즘에 대해서 적용이 가능하다.

시간 영역에서 음성의 피치 정보를 추출하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은, 위상 이 일치하는 고조파 성분의 합은 위상이 일치하지 않는 고조파 성분의 합의 경우보다 주기 정보를 분명 히 나타낸다는 사실을 이용한 것이다. 즉, 음성 신호의 위상 성분을 0으로 되도록 하여 실질적으로 기본 파와 모든 고조파 성분의 위상을 일치시킨다. 이 알고리즘은 잡음이 없는 음성의 경우 0.18%의 조오류 를 보이며, 0dB 눅의 경우에도 3.63%의 조오류를 보임으로써 잡음에 강건한 성질이 있음을 알 수 있다. 또한 시간 영역에서의 결정 논리를 사용하므로 피치 해상도가 우수하다. 전반적인 실험결과는 제안된 알고리즘이 피치 검출에 상당히 효율적임을 나타낸다.

팬의 익면 통과 주파수 소음은 총괄 소음 스펙트럼중에서 가장 명백한 성분이다. 그 소리는 일 반적으로 가장 불쾌한 성분이므로 저감이 요구된다. 따라서 그 소음치를 저감시키기 위해서는 정확한 축류형 팬의 소음원과 소음 방사 특성 규명이 요구된다. 본 연구에서는 푹류형 팬의 소음원과 소음 방 사 특성을 정의하였다. 음압 및 음향인텐시티를 이용한 음원 해석에서, 광센서를 이용한 축류형 팬의 동 기화가 수행되었고, 팬 날개에서의정확한 소음원의 위치를 결정하기 위해 Recording time의 결정이 제 안되었다. 팬 회전시, 소음원의 위치는 각 날개의 후단과 그 다음 날개의 선단사이에 각각 존재한다. 지 향성을 통하여 축류형 팬의 소음 방사 형태를 결정하였고, 벡터 에너지 흐름도로 음의 흐름을 가시화하 였다. 팬 익면에서의 회전 진동특성을 스트레인 게이지에 의하여 규명하였고, 또한 구조진동음의 음으로 의 기여도를 측정하였다. 또한 압전필름에 의한 팬 익면에서의 정압측정 가능성이 제시되었다.

The poblem of active oise control has been analysed using a adaptive signal processing technique. In this methods, the adaptive signal processor or model predicts the primary sound wave travelling along the acoustic plant and generates the secondary source 180° out of phase which attempts to attempts to attenuate the undesired noise by destructive interference. In the solutions presented here, acoustic propagation delay is considered as a part of the model which used the FIR filter. The effects of error path and auxiliary path transfer functioin are anayzed and a new on=-line technique for error path modeling, adaptive delayed inverse modeling is presented. In this study, using these new concepts, our system can more reduce the noise level in duct to 5dB-15dB than only using LMS algorithm system.

본 연구는 음장의 주관 확산감과 관련있는 두 귀에 입사하는 신호의 상호상관도와 청각유발 반 응과의 관계를 밝히기 위한 것이다. 실험은 중신 주파수가 500Hz인 1/3옥타브 대역잡음을 이용하여 IACC를 0.95에서 0.1까지 가변시키면서 AER을 기록하였다. IACC와 주관확산감과의 함수 결과와 비교 하기 위하여 기준음과 테스트음의 쌍을 교대로 제시하면서 AER을 청각 부위에서 기록하였다. 그 결과 테스트음에 대해 IACC와 관련된 정보는 AER의 반응시간에 나타났고, IACC의 크기가 감소함에 따라 반응시간이 길어지는 경향이 나타났다. 여기에서 IACC와 AER의 반응시간과는 선형관계를 나타냈다. 이 결과는 청각계에서 음장의 IACCDP 반응하는 뉴런이나 메카니즘이 존재하는 것을 암시하고 있음을 알 수 있다.

시벼형 신호인 음성 신호의 분석에 칼만필터를 이용하였다. 일반적인 음성 분석은 프레임단위의 처리방법인 선형 예측 부호화 기법을 주로 이용하지만 음성의 시변 특성을 파악하는데에는 적절하지 못 하다. 따라서 순차적인 추정기법으로 많이 이용되는 칼만 필터를 음성 분석에 적용하였다. 또한 음성과 같은 시변신호에서는 과거 신호의 잡음의 분산값에 적당한 가중치를 부가하므로써 과거의 신호에 의해 서 현재의 추정값에 미치는 영향을 줄였으며 이를 음성의 천이 구간에서의 파라메타 추정에 사용하였 다. 그리고 음성신호 모델에서 생기는 모델링 오차는 일반적으로 백색 가우시안 잡음으로 가정하고 있 으나 이는 자음과 같은 무성음에서 특징 파라메타 푸정에는 오차가 적지만 모음등의 유성음에서는 음성 발생시의 여기신호인 펄스열에 의해서 많은 모델링 오차를 생기게 한다. 따라서 모델링 오차신호는 Non-Gaussian 확률분포로 가정한 후 로버스트 칼만 필터를 사용하여 합성으멩 대해 특징 파라메터를 추출하였다.

인식어휘수가 1160단어이며 자동 전화번호 안내에 사용될 수 있는 한국어 대용량 음성 인식 시 스템에 관하여 소개하였다. 이 시스템은 네 개의 부시스템으로 구성되어 있다. 첫 번째는 HMM 방식으 로 입력음성중의 단어를 인식하는 처리부에서 인식할 어휘를 제한하므로써 인식시간을 감축시켜 주는 인식 시간 감축부이다. 이 부시스템은 언어학적 정보뿐만 아니라 음향학적 정보도 이용한다. 마지막은 음성인식 시스템의 파라미터를 새로운 화자의 음성에 신속하게 적응시켜 주는 화자적응부이다. 마지막 부시스템은 VQ 적응방식과 스펙트럼 mapping 방식에 근거한 HMM 파라미터 적응방식을 이용한다. 또 한, 본 논문에서는 대용량 음성인식 시스템의 성능을 향상시키기 위한 최근의 연구결과들에 관하여 살 펴보았다. 이 연구들은 화자 독립 음성인식을 위한 음향학적 처리부와 인식 시간 감축부의 성능향상에 초점이 맞추어져 있다. 마지막으로 화자적응을 위한 새로운 연구결과라도 기술하였다.