초록

AI-Helper

음성학에서 음성이 가지고 있는 주파수 특성을 이용하여 스펙트럼을 추출할 수 있고 이를 이용하여 음성을 분석할 수 있다. 그러나 음성의 스펙트럼은 단모음의 경우 어느 정도 일정한 형태를 유지하지만 음절. 단어 등과 같이 자음과 모음이 서로 결합되었을 때는 상당한 변화가 발생된다. 이는 음소단위 음성인식에 있어서 가장 큰 장애가 되고 있다. 본 논문에서는 주파수 영역과 청각적 인상을 고려한 멜 대역 그리고 멜 켑스트럼을 이용하여 각 자음과 모음이 가지고 있는 스펙트럼을 분석하고, 청각적 특성을 반영한 음성의 변화를 체계화하여 음성을 음소단위로 분할할 수 있는 기반을 제공한다.

Abstract ▼ AI-Helper

We can extract spectrum of the voices and analyze those, after employing features of frequency that voices have. In the spectrum of the voices monophthongs are thought to be stable, but when a consonant(s) meet a vowel(s) in a syllable or a word, there is a lot of changes. This becomes the biggest o...

We can extract spectrum of the voices and analyze those, after employing features of frequency that voices have. In the spectrum of the voices monophthongs are thought to be stable, but when a consonant(s) meet a vowel(s) in a syllable or a word, there is a lot of changes. This becomes the biggest obstacle to phoneme speech recognition. In this study, using Mel Cepstrum and Mel Band that count Frequency Band and auditory information, we analyze the spectrums that each and every consonant and vowel has and the changes in the voices reftects auditory features and make it a system. Finally we are going to present the basis that can segment the voices by an unit of phoneme.

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