애완동물은 고대시대 이래로 인간과 함께 살아온 동물이다. 우리가 단순 귀여운 애완동물을 넘어 친구와 같이 애완동물에게 친밀하게 되어 우리는 애완동물 대신 반려동물이라는 단어를 사용한다. 반려동물의 90% 이상은 개이며, 우리는 개의 발성의 의미를 이해하는 것이 매우 어려움에도 불구하고 개와 교감 하고 싶어 한다. 반려동물과 교감하기 위한 연구로 “아프리카 코끼리 발성에 관한 음성인식 기법의 적용”, “개의 발성과 성도 길이 및 음향학적 특징” 같은 연구가 있다. 하지만 이 연구들은 개의 품종 분류를 언급하지 않았다. 최근 스마트폰과 신호처리의 기술이 빠르게 발전함에 따라 음성인식 어플리케이션과 음악의 일부를 녹취하여 음악의 제목을 찾아내는 음악 제목 검색 어플리케이션과 같은 음향신호관련 스마트폰 어플리케이션이 등장하고 있어 개의 품종을 분류하기 위한 어플리케이션의 필요성이 대두되고 있다. 이에 본 논문은 개의 품종을 분류하기 위한 방법을 제안하고 개의 발성별 품종 분류 시스템을 개발하는 방법을 기술한다. 그 방법은 첫째, 성도의 물리적인 특징에 따라 발성 중에 특정 ...
애완동물은 고대시대 이래로 인간과 함께 살아온 동물이다. 우리가 단순 귀여운 애완동물을 넘어 친구와 같이 애완동물에게 친밀하게 되어 우리는 애완동물 대신 반려동물이라는 단어를 사용한다. 반려동물의 90% 이상은 개이며, 우리는 개의 발성의 의미를 이해하는 것이 매우 어려움에도 불구하고 개와 교감 하고 싶어 한다. 반려동물과 교감하기 위한 연구로 “아프리카 코끼리 발성에 관한 음성인식 기법의 적용”, “개의 발성과 성도 길이 및 음향학적 특징” 같은 연구가 있다. 하지만 이 연구들은 개의 품종 분류를 언급하지 않았다. 최근 스마트폰과 신호처리의 기술이 빠르게 발전함에 따라 음성인식 어플리케이션과 음악의 일부를 녹취하여 음악의 제목을 찾아내는 음악 제목 검색 어플리케이션과 같은 음향신호관련 스마트폰 어플리케이션이 등장하고 있어 개의 품종을 분류하기 위한 어플리케이션의 필요성이 대두되고 있다. 이에 본 논문은 개의 품종을 분류하기 위한 방법을 제안하고 개의 발성별 품종 분류 시스템을 개발하는 방법을 기술한다. 그 방법은 첫째, 성도의 물리적인 특징에 따라 발성 중에 특정 포먼트를 만들어 내며 다른 개의 품종은 다른 물리적 특징을 가지므로 포먼트는 개의 품종을 분류하는 것에 사용되어진다. 둘째, 인간의 음성인식을 위하여 개발된 HTK(HMMTool Kit)는 인간과 개 사이에 성도구조의 유사점에 근거하여 훈련시 HMM(Hidden Markov Model) 생성에 사용되어진다. 셋째, HMM의 구조가 개의 발성에 대하여 적합하도록 설계되었다. 개의 발성별 품종 분류 시스템은 훈련모듈과 분류모듈 두 가지로 구성되어진다. 훈련모듈은 HTK를 사용하여 개의 발성으로부터 개의 품종에 대한 HMM의 집합을 생성, 분류모듈은 개의 발성을 녹취하여 HMM과 녹음된 발성을 사용하여 개의 품종을 분류한다.
애완동물은 고대시대 이래로 인간과 함께 살아온 동물이다. 우리가 단순 귀여운 애완동물을 넘어 친구와 같이 애완동물에게 친밀하게 되어 우리는 애완동물 대신 반려동물이라는 단어를 사용한다. 반려동물의 90% 이상은 개이며, 우리는 개의 발성의 의미를 이해하는 것이 매우 어려움에도 불구하고 개와 교감 하고 싶어 한다. 반려동물과 교감하기 위한 연구로 “아프리카 코끼리 발성에 관한 음성인식 기법의 적용”, “개의 발성과 성도 길이 및 음향학적 특징” 같은 연구가 있다. 하지만 이 연구들은 개의 품종 분류를 언급하지 않았다. 최근 스마트폰과 신호처리의 기술이 빠르게 발전함에 따라 음성인식 어플리케이션과 음악의 일부를 녹취하여 음악의 제목을 찾아내는 음악 제목 검색 어플리케이션과 같은 음향신호관련 스마트폰 어플리케이션이 등장하고 있어 개의 품종을 분류하기 위한 어플리케이션의 필요성이 대두되고 있다. 이에 본 논문은 개의 품종을 분류하기 위한 방법을 제안하고 개의 발성별 품종 분류 시스템을 개발하는 방법을 기술한다. 그 방법은 첫째, 성도의 물리적인 특징에 따라 발성 중에 특정 포먼트를 만들어 내며 다른 개의 품종은 다른 물리적 특징을 가지므로 포먼트는 개의 품종을 분류하는 것에 사용되어진다. 둘째, 인간의 음성인식을 위하여 개발된 HTK(HMM Tool Kit)는 인간과 개 사이에 성도구조의 유사점에 근거하여 훈련시 HMM(Hidden Markov Model) 생성에 사용되어진다. 셋째, HMM의 구조가 개의 발성에 대하여 적합하도록 설계되었다. 개의 발성별 품종 분류 시스템은 훈련모듈과 분류모듈 두 가지로 구성되어진다. 훈련모듈은 HTK를 사용하여 개의 발성으로부터 개의 품종에 대한 HMM의 집합을 생성, 분류모듈은 개의 발성을 녹취하여 HMM과 녹음된 발성을 사용하여 개의 품종을 분류한다.
A pet is an animal that has lived with a human being since the ancient time. Now, we use a word "a companion animal” instead of a pet as we are closer to them like a friend more than a simple cute pet. More than 90% of companion animals are dogs and we like to commune with dogs even though it is ver...
A pet is an animal that has lived with a human being since the ancient time. Now, we use a word "a companion animal” instead of a pet as we are closer to them like a friend more than a simple cute pet. More than 90% of companion animals are dogs and we like to commune with dogs even though it is very hard to understand the meaning of dog’s vocalizations. To commune with a companion, there have been some researches as follows: for examples, “Application of Speech Recognition to African Elephants(Loxodonta Africana) Vocalizations”, “Vocal Tract Length and Acoustics of Vocalization in the Domestic Dog (Canis Familiaris)”. But they didn't mention dog breeds classification. As the technologies of the smart phone and the signal processing have been developed rapidly, there have been the acoustic signal related applications of smart phone such as a speech recognition application and a music title application that records part of the music and finds out the title of the music. The need for the application to classify the dog breeds also come the fore. Therefore, this thesis suggests a method to classify the dog breed and describes how to develop the dog breed classification system. The method is as follows : First, the physical nature of the vocal tract results in the production of formants during vocalization and the different dog breeds have the different physical natures so that the formants are used in classifying the dog breeds. Second, the HTK(Hmm Tool Kit) developed for the speech recognition of human being’s is used to generate the Hmm(Hidden Markov Model) in the training module on the basis of the similarity of the vocal tract structures between the human being and the dog. Third, the structure of hmm was designed appropriate for the dog vocalization. The dog breed classification system consists of two modules such as the training module and the classifying module. The training module generates a set of Hmm for the dog breeds from the dog vocalizations using the HTK and the classifying module records a dog vocalization and classifies the dog breeds using the trained set of Hmm and the recorded vocalization.
A pet is an animal that has lived with a human being since the ancient time. Now, we use a word "a companion animal” instead of a pet as we are closer to them like a friend more than a simple cute pet. More than 90% of companion animals are dogs and we like to commune with dogs even though it is very hard to understand the meaning of dog’s vocalizations. To commune with a companion, there have been some researches as follows: for examples, “Application of Speech Recognition to African Elephants(Loxodonta Africana) Vocalizations”, “Vocal Tract Length and Acoustics of Vocalization in the Domestic Dog (Canis Familiaris)”. But they didn't mention dog breeds classification. As the technologies of the smart phone and the signal processing have been developed rapidly, there have been the acoustic signal related applications of smart phone such as a speech recognition application and a music title application that records part of the music and finds out the title of the music. The need for the application to classify the dog breeds also come the fore. Therefore, this thesis suggests a method to classify the dog breed and describes how to develop the dog breed classification system. The method is as follows : First, the physical nature of the vocal tract results in the production of formants during vocalization and the different dog breeds have the different physical natures so that the formants are used in classifying the dog breeds. Second, the HTK(Hmm Tool Kit) developed for the speech recognition of human being’s is used to generate the Hmm(Hidden Markov Model) in the training module on the basis of the similarity of the vocal tract structures between the human being and the dog. Third, the structure of hmm was designed appropriate for the dog vocalization. The dog breed classification system consists of two modules such as the training module and the classifying module. The training module generates a set of Hmm for the dog breeds from the dog vocalizations using the HTK and the classifying module records a dog vocalization and classifies the dog breeds using the trained set of Hmm and the recorded vocalization.
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