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김성민 (인천대학교) 김우일 (인천대학교) 권택균 (서울대학교) 성명훈 (서울대학교) 성미영 (인천대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.42 No.11
발행연도
2015.11
수록면
1,372 - 1,379 (8page)

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본 논문에서는 구개열 환자의 장애 발음과 정상인의 발음을 자동으로 구분하여 판별하는데 사용될 수 있는 특징 추출 방법들의 성능을 분석하는 실험에 대하여 소개한다. 이 연구는 발성 장애인의 복지 향상을 추구하며 수행하고 있는 장애 음성 자동 인식 및 복원 소프트웨어 시스템 개발의 기초과정이다. 실험에 사용된 음성 데이터는 정상인의 발음, 구개열 환자의 발음, 그리고 모의 환자의 발음의 세 그룹으로부터 수집된 한국어 단음절로서 14개의 기본 자음과 5개의 복합 자음, 7개 모음이다. 발음의 특징 추출은 LPCC, MFCC, PLP의 세 가지 방법으로 각각 수행하였고, GMM 음향 모델로 인식 훈련을 한 후, 수집된 단음절 데이터를 대상으로 하여 인식 실험을 실시하였다. 실험 결과, 정상인과 구개열 환자의 장애발음을 구별하기 위하여 특징을 추출함에 있어서 MFCC 방법이 전반적으로 가장 우수하였다. 본 연구의 결과는 구개열 환자의 부정확한 발음을 자동으로 인식하고 복원하는 연구와 구개열 장애 발음의 정도를 측정할 수 있는 도구에 대한 연구에 도움이 될 것으로 기대된다.
#구개열 환자 #발음 판별 #음성 인식 #특징 추출 #LPCC #MFCC #PLP #Distorted speech of patients with cleft palates #Sound recognition #Feature extraction

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 구개열 장애 음성 데이터 수집 방법
3. 구개열 장애 음성 특징 추출 방법
4. 실험방법 및 결과
5. 결론
References

참고문헌 (19)

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