[논문]LSTM 순환 신경망을 이용한 초음파 도플러 신호의 음성 패러미터 추정

주형길; 이기승

doi:10.7776/ask.2019.38.4.433

[국내논문] LSTM 순환 신경망을 이용한 초음파 도플러 신호의 음성 패러미터 추정
Estimating speech parameters for ultrasonic Doppler signal using LSTM recurrent neural networks 원문보기

한국음향학회지= The journal of the acoustical society of Korea, v.38 no.4, 2019년, pp.433 - 441

주형길 (건국대학교 전기전자공학부) , 이기승 (건국대학교 전기전자공학부)

초록
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본 논문에서는 입 주변에 방사한 초음파 신호가 반사되어 돌아올 때 발생하는 초음파 도플러 신호를 LSTM(Long Short Term Memory) 순환 신경망 (Recurrent Neural Networks, RNN)을 이용해 음성 패러미터를 추정하는 방법을 소개하고 다층 퍼셉트론 (Multi-Layer Perceptrons, MLP) 신경망을 이용한 방법과 성능 비교를 하였다. 본 논문에서는 LSTM 순환 신경망을 이용해 초음파 도플러 신호로부터 음성 신호의 푸리에 변환 계수를 추정하였다. LSTM 순환 신경망을 학습하기 위한 입력 및 기준값으로 초음파 도플러 신호와 음성 신호로부터 각각 추출된 멜 주파수 대역별 에너지 로그값과 푸리에 변환 계수가 사용되었다. 테스트 데이터를 이용한 실험을 통해 LSTM 순환 신경망과 MLP의 성능을 평가, 비교하였고 척도로는 평균 제곱근 오차(Root Mean Squared Error, RMSE)가 사용되었다.각 실험의 RMSE는 각각 0.5810, 0.7380로 나타났다. 약 0.1570 차이로 LSTM 순환 신경망을 이용한 방법의 성능 우세한 것으로 확인되었다.

Abstract ▼ AI-Helper

In this paper, a method of estimating speech parameters for ultrasonic Doppler signals reflected from the articulatory muscles using LSTM (Long Short Term Memory) RNN (Recurrent Neural Networks) was introduced and compared with the method using MLP (Multi-Layer Perceptrons). LSTM RNN were used to estimate the Fourier transform coefficients of speech signals from the ultrasonic Doppler signals. The log energy value of the Mel frequency band and the Fourier transform coefficients, which were extracted respectively from the ultrasonic Doppler signal and the speech signal, were used as the input and reference for training LSTM RNN. The performance of LSTM RNN and MLP was evaluated and compared by experiments using test data, and the RMSE (Root Mean Squared Error) was used as a measure. The RMSE of each experiment was 0.5810 and 0.7380, respectively. The difference was about 0.1570, so that it confirmed that the performance of the method using the LSTM RNN was better.

Keyword

표/그림 (11)

그림 Fig. 1. A block diagram of the proposed method.
그림 Fig. 2. Band pass characteristics for each mel frequency band.
그림 Fig. 3. Structure of MLP.
그림 Fig. 4. Structure of LSTM RNN.
그림 Fig. 5. Structure of LSTM cell.
그림 Fig. 6. Configuration of the acoustic Doppler microphone.
그림 Fig. 7. An example of the spectrograms of (a) received ultrasonic signal, (b) corresponding speech signal.
그림 Fig. 8. RMSE of LSTM according to the number of hidden nodes.
그림 Fig. 9. RMSE of LSTM and MLP according to the number of layers.
그림 Fig. 10. RMSE of LSTM and MLP according to the number of ultrasonic Doppler signal channels.
그림 Fig. 11. Comparison of MLP and LSTM feature variables estimation.

AI 본문요약
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문제 정의

본 논문에서는 초음파 도플러를 이용한 방법으로 무음성 인터페이스를 구현하였다. 초음파 도플러는 파원에서 발사한 초음파가 움직이는 물체에 닿아 반사될 때 파원과 물체 사이의 상대속도 변이에 따라 반사되는 초음파의 주파수가 본래와는 다른 주파수를 갖게 되는 현상이다.

제안 방법

그러나 다층 퍼셉트론 신경망은 입력과 출력 사이의 일대일 관계만을 이용해 학습하고 시계열 데이터의 특성을 고려하지 않아 성능의 한계가 있다. 이에 따라 본 논문에서는 과거에 입력받았던 데이터와 현재 입력 데이터로 다음 데이터를 추정하는 인공 신경망의 일종인 LSTM (Long Short Term Memory) 순환 신경망(Recurrent Neural Networks, RNN)을 사용하여 초음파 도플러 신호로부터 음성 합성을 위한 음성 패러미터를 추정하는 방법을 제안한다.
학습 단계에서는 취득된 초음파 도플러 신호로부터 특징변수를 추출하는 과정, 추출된 특징변수와 음성신호로부터 추출된 푸리에 변환(Fourier transform) 계수를 각각 신경망의 입력과 기준값으로 사용한 신경망의 학습 과정이 진행된다. 그리고 테스트 단계에서는 학습 단계에서 학습된 신경망에 테스트 데이터로부터 추출된 특징변수를 입력으로 주어 음성신호 푸리에 변환 계수를 추정하는 과정, 성능 척도에 따른 성능 평가, 비교가 진행된다.
얼굴 부위 근전도 신호로부터 추출한 특징변수를 사용한 연구^[2]와 입 주변에 방사한 초음파가 반사되어 발생한 초음파 도플러 신호로부터 추출한 특징변수를 사용한 연구^[12-14]의 높은 인식률을 보인 결과들로부터 음성을 내기 위한 일련의 과정으로부터 발생한 신호와 음성신호 간에 유사한 특성을 가지고 있음을 확인할 수 있었다. 이에 따라 본 연구에서는 초음파 도플러 신호로부터 추출한 멜 주파수 대역별 에너지 로그값을 특징변수로 사용해 실험을 진행하였다.
3에서 나타낸 것처럼 입력층, 은닉층, 출력층으로 이루어져있으며 역전파 알고리즘을 이용하여 학습이 이뤄진다. ^[16] 본 연구에서는 2개 ~ 5개의 은닉층과 각 은닉층에 640개 ~ 1920개의 노드를 사용하여 LSTM 순환 신경망과의 성능 비교를 하였다.
본 연구에서는 피실험자로부터 취득한 4채널 초음파 도플러 신호의 각 채널별로 추출한 4×16 포인트 특징변수 프레임을 연속된 5개 프레임으로 연결한 5×64 형태의 행렬을 신경망의 입력으로, 그리고 입력 마지막 특징변수 프레임에 대응되는 음성 신호 프레임으로부터 추출한 128 포인트 푸리에 변환 계수를 신경망의 기준값으로 사용하였다.
실험을 위한 데이터를 취득하기 위해 초음파 방사를 위한 중심 주파수 40 kHz를 갖는 소형 초음파 트랜스듀서(AW8TR40, Audiowell, China, 음압레벨 115 dB), 초음파 도플러 신호 수신을 위한 광대역 특성의 초소형 MEMS 센서(SPM0404UD5, Knowles Acoustic,Japan, 수신감도 –47 dB, 10 kHz ~ 65 kHz), 음성 취득을 위한 가청주파수 대역의 마이크로폰(AKG880, AKG, Austria), 그리고 데이터 취득 위치가 변동되지 않기 위해 레이저 포인터를 미간에 위치하도록 사용했으며 센서와 장비는 Fig. 6과 같이 구성되었다.
6과 같이 구성되었다. 40 kHz 초음파 신호는 함수발생기(33250A, agilent, USA)를 사용하여 발생되었고 마이크로폰과 4채널 초음파 센서에서 취득한 음성신호, 초음파 도플러 신호들은 다채널오디오인터페이스(Fireface 800, RME, Germany)를 사용해 샘플링 주파수 192 kHz, 16비트 양자화로 채널 이득이 동일하도록 설정하여 동시에 디지털 값으로 변환되었다. 변환된 초음파 도플러 신호와 그에 동반하는 음성신호는 Fig.
성능 평가 기준을 위하여 모든 데이터의 기준값과 추정값을 정규화하였다. 학습 데이터 기준값의 n-번째 포인트 평균과 표준편차를 각각 #라 할 때 정규화된 k-번째 기준값과 추정값의 n-번째 포인트 #는 Eqs.
실험은 학습된 신경망에 학습, 테스트 데이터를 입력으로 주었을 때, 얻어지는 RMSE를 비교하며 진행되었다. 동일한 환경에서 LSTM과 MLP를 비교하기 위해 모든 실험은 101 epoch 학습했고 5개 시간 프레임을 입력으로 사용하는 LSTM과 동일한 입력 데이터 형태를 가지도록 연속된 5개 샘플을 연결하여 MLP의 입력 데이터로 사용하였다.
동일한 환경에서 LSTM과 MLP를 비교하기 위해 모든 실험은 101 epoch 학습했고 5개 시간 프레임을 입력으로 사용하는 LSTM과 동일한 입력 데이터 형태를 가지도록 연속된 5개 샘플을 연결하여 MLP의 입력 데이터로 사용하였다. 실험은 LSTM의 은닉노드 수 변화에 따른 결과 비교를 통하여 LSTM에 사용할 은닉 노드 수를 결정하고 MLP, LSTM 각각 신경망의 레이어 수 변화에 따른 결과 비교, 신경망의 입력으로 사용되는 초음파 도플러 신호의 채널수 변화에 따른 결과 비교로 진행되었다. LSTM과 MLP 모두 1920개 노드, 3 레이어, 초음파 도플러 신호 4개 채널을 사용한 실험에서 학습 데이터, 테스트 데이터를 각각 사용했을 때의 RMSE는 LSTM의 경우 각각 0.
1570 더낮은 RMSE를 가지는 LSTM의 성능이 MLP에 비해 객관적으로 우수하다는 것을 확인할 수 있었다. 객관적 척도를 이용한 성능평가에 따른 두 신경망의 성능차이가 추정결과에서 어떠한 형태로 나타나는지 확인하기 위해 두 신경망의 추정결과를 비교하였다. Fig.

대상 데이터

활성함수는 Eqs. (12)와 (13)으로 나타낸 하이퍼탄젠트 혹은 소프트사인^[20]함수를 사용하며 본 연구에서는 소프트사인을 사용하였다.
본 연구에서는 피실험자로부터 취득한 4채널 초음파 도플러 신호의 각 채널별로 추출한 4×16 포인트 특징변수 프레임을 연속된 5개 프레임으로 연결한 5×64 형태의 행렬을 신경망의 입력으로, 그리고 입력 마지막 특징변수 프레임에 대응되는 음성 신호 프레임으로부터 추출한 128 포인트 푸리에 변환 계수를 신경망의 기준값으로 사용하였다. 전체 데이터의 70 %를 학습 데이터, 30 %를 테스트 데이터로 나누어 학습 데이터를 신경망 학습에 사용하였다. 신경망의학습은 기준값과 신경망의 추정값에 대한 평균 제곱오차(Mean Squared Error, MSE)로 주어지는 손실 함수 L을 최소화되도록 진행되며 이에 따라 신경망 내 모든 변수들은 최적화되어졌다.
7와 같이 나타난다. 실험 데이터는 문장 읽기를 정상적으로 수행할 수 있는 건강한 피실험자 1명으로부터 취득되었다. 피실험자는 1063개의 문장 읽기를 수행하였으며 이로부터 취득된 음성신호에 101개 잡음환경을 더해 만들어진 13411개의 데이터와 초음파 도플러 신호로부터 특징변수를 추출하여 신경망의 입력 및 기준값으로 사용하였다.
실험 데이터는 문장 읽기를 정상적으로 수행할 수 있는 건강한 피실험자 1명으로부터 취득되었다. 피실험자는 1063개의 문장 읽기를 수행하였으며 이로부터 취득된 음성신호에 101개 잡음환경을 더해 만들어진 13411개의 데이터와 초음파 도플러 신호로부터 특징변수를 추출하여 신경망의 입력 및 기준값으로 사용하였다.
0를 이용하고 Github의 Reference [21]를 참고하여 만든 소스코드에 의해 학습되었다. 학습에 사용된 그래픽 처리 장치(Graphics Processing Unit, GPU) 로는 엔비디아 타이탄 XP(Titan XP, NVIDIA, U.S.A)를 사용하였다.
실험은 학습된 신경망에 학습, 테스트 데이터를 입력으로 주었을 때, 얻어지는 RMSE를 비교하며 진행되었다. 동일한 환경에서 LSTM과 MLP를 비교하기 위해 모든 실험은 101 epoch 학습했고 5개 시간 프레임을 입력으로 사용하는 LSTM과 동일한 입력 데이터 형태를 가지도록 연속된 5개 샘플을 연결하여 MLP의 입력 데이터로 사용하였다. 실험은 LSTM의 은닉노드 수 변화에 따른 결과 비교를 통하여 LSTM에 사용할 은닉 노드 수를 결정하고 MLP, LSTM 각각 신경망의 레이어 수 변화에 따른 결과 비교, 신경망의 입력으로 사용되는 초음파 도플러 신호의 채널수 변화에 따른 결과 비교로 진행되었다.
9에서 나타난다. 실험을 위하여 MLP, LSTM 모두 각 레이어의 노드 수를 1920개로 설정하고 입력으로 4채널 초음파 도플러 신호를 사용했다.
각 채널마다 길이 16의 특징변수를 가지고 이에 따라 입력 데이터 길이는 최소 16, 최대 64가 될 수 있다. MLP, LSTM 모두 각 레이어의 노드 수를 1920개 3 레이어로 설정해 사용했다. 실험을 통하여 LSTM의 경우 채널을 1, 2, 3, 4개 사용할 때 RMSE가 각각 0.

데이터처리

전체 데이터의 70 %를 학습 데이터, 30 %를 테스트 데이터로 나누어 학습 데이터를 신경망 학습에 사용하였다. 신경망의학습은 기준값과 신경망의 추정값에 대한 평균 제곱오차(Mean Squared Error, MSE)로 주어지는 손실 함수 L을 최소화되도록 진행되며 이에 따라 신경망 내 모든 변수들은 최적화되어졌다. N_tr개의 학습 데이터에서 k-번째샘플을 신경망의 입력으로 사용할 때, 이에 대응되는 기준값과 추정값의 n-번째 값을 각각 #라 한다면 손실 함수 L은 다음 Eq.
실험의 객관적인 척도로는 Eq. (17)로 주어지는 정규화된 기준값과 추정값의 평균 제곱근 오차(Root Mean Squared Error, RMSE)가 사용되었다.

성능/효과

^[9]초음파 도플러 신호는 음성을 내기 위한 일련의 과정으로부터 발생하므로 음성신호와 유사한 특성을 가지고 있음을 추측할 수 있다. 얼굴 부위 근전도 신호로부터 추출한 특징변수를 사용한 연구^[2]와 입 주변에 방사한 초음파가 반사되어 발생한 초음파 도플러 신호로부터 추출한 특징변수를 사용한 연구^[12-14]의 높은 인식률을 보인 결과들로부터 음성을 내기 위한 일련의 과정으로부터 발생한 신호와 음성신호 간에 유사한 특성을 가지고 있음을 확인할 수 있었다. 이에 따라 본 연구에서는 초음파 도플러 신호로부터 추출한 멜 주파수 대역별 에너지 로그값을 특징변수로 사용해 실험을 진행하였다.
실험은 LSTM의 은닉노드 수 변화에 따른 결과 비교를 통하여 LSTM에 사용할 은닉 노드 수를 결정하고 MLP, LSTM 각각 신경망의 레이어 수 변화에 따른 결과 비교, 신경망의 입력으로 사용되는 초음파 도플러 신호의 채널수 변화에 따른 결과 비교로 진행되었다. LSTM과 MLP 모두 1920개 노드, 3 레이어, 초음파 도플러 신호 4개 채널을 사용한 실험에서 학습 데이터, 테스트 데이터를 각각 사용했을 때의 RMSE는 LSTM의 경우 각각 0.5170, 0.5810으로 나타났고, MLP의 경우 각각 0.5876, 0.7491로 나타났다. 모든 실험에서 평균적으로 LSTM에서는 약0.
7491로 나타났다. 모든 실험에서 평균적으로 LSTM에서는 약0.06 그리고 MLP에서는 약0.18의 RMSE 차이로 학습 데이터를 사용할 경우가 더낮은 RMSE를 나타냈다. Fig.
15 차이를 나타낸다. 결과로부터 은닉 노드수를 증가시킬수록 성능이 향상되는 것을 알 수 있다. 하지만 증가시키는 노드 수에 비례해서 학습 시간 또한 한 세대(Epoch)당약250 s에서 1700 s로 증가하기 때문에 학습 시간과 성능을 상황에 맞게 고려하여 은닉노드 수를 결정해야 할 것으로 판단된다.
실험을 진행한 결과 MLP의 경우 레이어 수가 2, 3, 4, 5개일 때, RMSE가 각각 0.7380, 0.7491, 0.7626, 0.7837로 2 레이어와 5 레이어를 사용할 때 RMSE가 최대, 최소로 약 0.046 차이나고 이에 따라 MLP의 레이어 수가 증가할수록 성능이 악화하는 결과를 나타냈다. LSTM의 경우 레이어 수가 2, 3, 4, 5개일 때, RMSE가 각각 0.
046 차이나고 이에 따라 MLP의 레이어 수가 증가할수록 성능이 악화하는 결과를 나타냈다. LSTM의 경우 레이어 수가 2, 3, 4, 5개일 때, RMSE가 각각 0.6031, 0.5810, 0.5850, 0.6178로 MLP와는 달리 레이어 수 증가에 따른 성능 악화가 나타나지 않았고, 3 레이어를 사용했을 때 RMSE가 0.5810으로 가장 뛰어난 성능을 나타냈다. 그리고 LSTM이 MLP에 비해 평균적으로 0.
5810으로 가장 뛰어난 성능을 나타냈다. 그리고 LSTM이 MLP에 비해 평균적으로 0.1616 더 낮은 RMSE를 가지는 것으로 성능 우세를 나타냈다.
MLP, LSTM 모두 각 레이어의 노드 수를 1920개 3 레이어로 설정해 사용했다. 실험을 통하여 LSTM의 경우 채널을 1, 2, 3, 4개 사용할 때 RMSE가 각각 0.6082, 0.6024, 0.5851, 0.5810로 나타나고 MLP의 경우 RMSE가 각각 0.7765, 0.7593, 0.7467, 0.7491로 나타났다. 이에 따라 LSTM과 MLP 두 신경망 모두 채널 수가 증가할수록 성능이 향상되는 것을 나타내고 LSTM이 MLP에 비해 평균적으로 0.
7491로 나타났다. 이에 따라 LSTM과 MLP 두 신경망 모두 채널 수가 증가할수록 성능이 향상되는 것을 나타내고 LSTM이 MLP에 비해 평균적으로 0.1609 더 낮은 RMSE를 가지는 것으로 성능 우세를 나타냈다. 위 실험들을 통하여 LSTM과 MLP 두 신경망이 가장 우수한 성능을 나타낼 수 있는 초음파 도플러 신호 채널수, 은닉 노드 수, 레이어 수를 확인할 수 있었다.
1609 더 낮은 RMSE를 가지는 것으로 성능 우세를 나타냈다. 위 실험들을 통하여 LSTM과 MLP 두 신경망이 가장 우수한 성능을 나타낼 수 있는 초음파 도플러 신호 채널수, 은닉 노드 수, 레이어 수를 확인할 수 있었다. 그리고 이를 이용해 학습시킨 두 신경망은 RMSE가 각각 0.
위 실험들을 통하여 LSTM과 MLP 두 신경망이 가장 우수한 성능을 나타낼 수 있는 초음파 도플러 신호 채널수, 은닉 노드 수, 레이어 수를 확인할 수 있었다. 그리고 이를 이용해 학습시킨 두 신경망은 RMSE가 각각 0.5810, 0.7380로 나타나 0.1570 더낮은 RMSE를 가지는 LSTM의 성능이 MLP에 비해 객관적으로 우수하다는 것을 확인할 수 있었다. 객관적 척도를 이용한 성능평가에 따른 두 신경망의 성능차이가 추정결과에서 어떠한 형태로 나타나는지 확인하기 위해 두 신경망의 추정결과를 비교하였다.
결과로부터 LSTM과 MLP 두 신경망 모두 전체적으로 기준값에 유사하게 추정할 수 있음을 확인할 수 있다. 그러나 LSTM으로 추정하는 경우 유성음 구간에서 나타나는 특징인 고조파 구조가 뚜렷하게 나타나는 반면, MLP로 추정하는 경우 스펙트럼 포락선은 유사하지만 고조파 구조가 소실되어 나타났다.
결과로부터 LSTM과 MLP 두 신경망 모두 전체적으로 기준값에 유사하게 추정할 수 있음을 확인할 수 있다. 그러나 LSTM으로 추정하는 경우 유성음 구간에서 나타나는 특징인 고조파 구조가 뚜렷하게 나타나는 반면, MLP로 추정하는 경우 스펙트럼 포락선은 유사하지만 고조파 구조가 소실되어 나타났다. 따라서 전체적인 추세를 나타내는 스펙트럼 포락선 보다는 고조파 구조를 나타내는 세밀한 부분에 대한 추정능력에서 두 신경망의 성능차이가 나타나는 것을 확인할 수 있다.
그러나 LSTM으로 추정하는 경우 유성음 구간에서 나타나는 특징인 고조파 구조가 뚜렷하게 나타나는 반면, MLP로 추정하는 경우 스펙트럼 포락선은 유사하지만 고조파 구조가 소실되어 나타났다. 따라서 전체적인 추세를 나타내는 스펙트럼 포락선 보다는 고조파 구조를 나타내는 세밀한 부분에 대한 추정능력에서 두 신경망의 성능차이가 나타나는 것을 확인할 수 있다.
LSTM 순환 신경망을 이용해 음성신호 없이 4채널초음파 도플러 신호로부터 추정한 신호로부터 충분히 음성합성이 가능함을 보였다. 기존 MLP를 이용한 방법과 비교해 LSTM 순환 신경망은 음성신호와 같은 시계열 데이터의 특성을 고려한 구조를 지녔기 때문에 LSTM 순환 신경망을 이용한 방법이 더욱 우수한 성능을 가진다는 것을 보여주었다.
LSTM 순환 신경망을 이용해 음성신호 없이 4채널초음파 도플러 신호로부터 추정한 신호로부터 충분히 음성합성이 가능함을 보였다. 기존 MLP를 이용한 방법과 비교해 LSTM 순환 신경망은 음성신호와 같은 시계열 데이터의 특성을 고려한 구조를 지녔기 때문에 LSTM 순환 신경망을 이용한 방법이 더욱 우수한 성능을 가진다는 것을 보여주었다. 본 연구에서는 문장으로부터 취득한 데이터를 이용하였지만 실질적으로 음성합성, 음성인식 기술 적용을 검토하기 위해서 음소, 음절 단위의 데이터들을 이용한 연구가 필요하다고 판단된다.

후속연구

기존 MLP를 이용한 방법과 비교해 LSTM 순환 신경망은 음성신호와 같은 시계열 데이터의 특성을 고려한 구조를 지녔기 때문에 LSTM 순환 신경망을 이용한 방법이 더욱 우수한 성능을 가진다는 것을 보여주었다. 본 연구에서는 문장으로부터 취득한 데이터를 이용하였지만 실질적으로 음성합성, 음성인식 기술 적용을 검토하기 위해서 음소, 음절 단위의 데이터들을 이용한 연구가 필요하다고 판단된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	다층 퍼셉트론 신경망의 한계는 무엇인가?	Reference [14]에서는 인공 신경망의 일종인 다층 퍼셉트론(Multi-Layer Perceptrons, MLP) 신경망을 이용하여 음성 합성을 시도하였고 기존 방법들보다 향상된 인지율을 보여주었다. 그러나 다층 퍼셉트론 신경망은 입력과 출력 사이의 일대일 관계만을 이용해 학습하고 시계열 데이터의 특성을 고려하지 않아 성능의 한계가 있다. 이에 따라 본 논문에서는 과거에 입력받았던 데이터와 현재 입력 데이터로 다음 데이터를 추정하는 인공 신경망의 일종인 LSTM (Long Short Term Memory) 순환 신경망(Recurrent Neural Networks, RNN)을 사용하여 초음파 도플러 신호로부터 음성 합성을 위한 음성 패러미터를 추정하는 방법을 제안한다.
	무음성 인터페이스 방법은 어떤 특징을 지녔는가?	무음성 인터페이스 방법[1]은 이처럼 음성 전달을 제한해야 하는 경우를 극복하기 위한 의사전달 방법으로 제안되었다. 이 방법은 음성을 내기 위한 일련의 과정으로부터 소리가 아닌 다른 신호를 취득해 이를 이용하여 의사전달을 가능하게 한다. 기존에 연구된 무음성 인터페이스 방법을 구현하는 방법으로는 입 주변에 부착한 전극으로부터 취득한 근전도 신호를 이용하여 음성신호를 추정하는 방법[2], 귀 후면에 부착한 마이크로폰을 이용하여 화자의 웅얼거림에서 발생하는 미세한 진동을 취득해 음성신호를 추정하는 NAM(NonAudible Murmur) 방법,[3] 입 주변에 마이크로파를 발사하고, 반사되는 신호의 도플러를 이용한 방법,[4] 그리고 초음파 도플러를 이용한 방법[5] 등이 있다.
	초음파 도플러는 어떤 현상인가?	본 논문에서는 초음파 도플러를 이용한 방법으로 무음성 인터페이스를 구현하였다. 초음파 도플러는 파원에서 발사한 초음파가 움직이는 물체에 닿아 반사될 때 파원과 물체 사이의 상대속도 변이에 따라 반사되는 초음파의 주파수가 본래와는 다른 주파수를 갖게 되는 현상이다. 초음파 도플러를 이용한 연구는 Kalgaonkar et al.

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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