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문제 정의
- 그러나 최근까지의 연구가 대부분 병적 음성 위주로 진행되어 정상 음성일 때 각 검사 도구에 따라 구체적으로 어떠한 차이가 있는지에 대한 연구가 부족하다. 그러므로 본 연구에서는 음성 분석에 유용한 MDVP, Praat, TF32 각각의 음향학적 검사 도구로 정상 음성 측정치를 비교 분석하여 분석 도구에 따른 음향학적 검사 변수의 구체적인 차이를 살펴보고자 하였다. 이를 통해 임상가들이 임상현장에서 특정 음향학적 검사 도구를 사용하더라도 다른 분석 도구에서 얻은 데이터 값과 쉽게 비교할 수 있을 뿐만 아니라 병적 음성에 대해서도 손쉽게 파악할 수 있도록 도움을 주고자 하였다.
- , 2003). 그러므로 본 연구에서는 음성 분석에 유용한MDVP, Praat, TF32로 동일한 음성을 비교 분석하여 각각의 도구에 따라 음향학적 변수에 차이가 있는지 살펴보고자 하였다.
- 그러므로 본 연구에서는 음성 분석에 유용한 MDVP, Praat, TF32 각각의 음향학적 검사 도구로 정상 음성 측정치를 비교 분석하여 분석 도구에 따른 음향학적 검사 변수의 구체적인 차이를 살펴보고자 하였다. 이를 통해 임상가들이 임상현장에서 특정 음향학적 검사 도구를 사용하더라도 다른 분석 도구에서 얻은 데이터 값과 쉽게 비교할 수 있을 뿐만 아니라 병적 음성에 대해서도 손쉽게 파악할 수 있도록 도움을 주고자 하였다.
가설 설정
- 둘째, 동일 성별에서 MDVP, Praat, TF32의 공통 매개변수의 측정치에 차이가 있는가?
- 첫째, 동일 성별에서 MDVP, Praat의 공통 매개변수의 측정치에 차이가 있는가?
제안 방법
- , 2000). 1.5초로 자른 음성을 스테레오에서 모노로 변환하기 위해 Cool Edit Pro의 편집 메뉴에서 샘플 유형 변환(convert sample type)을 선택한 후 샘플링 44,100 Hz, 양자화 16 bit를 선택하였다. 또한 채널에서 음성 녹음 시 좌우 채널의 특성을 모두 반영하기 위해 왼쪽 믹스(left Mix) 50%, 오른쪽 믹스(right Mix) 50% 입력 후 모노(mono)로 변환하였다.
- 첫째, 음성 상태에 영향을 줄 수 있는 음성장애, 호흡기 질환, 소화기 질환, 갑상선 질환에 대한 병력이 최근 1년 이내에 없었고, 둘째, 언어치료 경력 10년 이상의 1급 언어재활사 2인이 대상자의 음성을 GRBAS 척도(grade, roughness, breathy, asthenic, strained)(Hirano, 1981)로 평가한 결과 대상자 모두 G0(0: 정상, 1: 경도, 2: 중도, 3: 고도)을 받았다. GRBAS는 음향학적 분석을 위해 모음 /아/ 발성 중 중간의 안정적인 구간 1.5초로 편집된 음성 파일을 언어재활사 각자 조용한 환경에서 랜덤으로 재생 후 평가 하였다. 셋째, /아/ 발성 시 MDVP를 이용하여 음질 검사를 한 결과, jitter, shimmer, NHR의 수치 중 하나라도 MDVP에서 제공하는 역치 기준(jitter: 1.
- MDVP 분석을 위해 MDVPvoice 옵션 메뉴의 기본주파수 분석 범위(F0 Analysis Range) 탭에서 기본주파수 분석 범위를 정상 범위인 70–625 Hz로 선택하였다(KayPENTAX, 2005).
- , 상대적 평균 변동율(Jitter relative average perturbation, 이하 J rap), 주기 변동율 지수(Jitter period perturbation quotient, 이하 J ppq), shimmer의 3개 변수인 국소적 진폭 변동율(Shimmer local, 이하 S local), 진폭 변동율 데시벨(Shimmer dB, 이하 S dB), 진폭 변동율 지수(Shimmer amplitude perturbation quotient, S apq), NHR의 총 9개 변수를 비교 분석하였다. 또한 MDVP, Praat, TF32의 공통 매개변수인 MF0, J local, J abs, S local의 총 4개 변수를 비교 분석하였다. 각 매개변수에 대한 구체적인 설명은 부록 1에 제시하였다(KayPENTAX, 2005; Oğuz et al.
- MDVP로 음성 분석 시 33개의 음성 매개변수가 쉽고 빠르게 도출된다. 또한 임상가가 즉시 음성을 평가할 수 있도록 각 매개 변수의 평균, 표준편차, 역치를 제공한다. 뿐만 아니라 그 결과를 방사형 다이어그램으로 나타내어 임상가가 음성의 병리적 특성을 시각적으로 쉽게 분석할 수 있도록 도와준다(KayPENTAX, 2005; Oğuz et al.
- 5초로 자른 음성을 스테레오에서 모노로 변환하기 위해 Cool Edit Pro의 편집 메뉴에서 샘플 유형 변환(convert sample type)을 선택한 후 샘플링 44,100 Hz, 양자화 16 bit를 선택하였다. 또한 채널에서 음성 녹음 시 좌우 채널의 특성을 모두 반영하기 위해 왼쪽 믹스(left Mix) 50%, 오른쪽 믹스(right Mix) 50% 입력 후 모노(mono)로 변환하였다. 이는 스테레오에서 모노로 변환할 경우 가장 일반적인 믹싱 방법이라는 Cool Edit Pro의 도움말에 근거한 것이다(Syntrillium, n.
- 분석은 MDVP와 Praat의 공통 매개변수인 평균기본주파수(Mean fundamental frequency, 이하 MF0), jitter의 4개 변수인 국소적 주파수 변동율(Jitter local, 이하 J local), 절대적 주파수 변동율(Jitter absolute, 이하 J abs)1, 상대적 평균 변동율(Jitter relative average perturbation, 이하 J rap), 주기 변동율 지수(Jitter period perturbation quotient, 이하 J ppq), shimmer의 3개 변수인 국소적 진폭 변동율(Shimmer local, 이하 S local), 진폭 변동율 데시벨(Shimmer dB, 이하 S dB), 진폭 변동율 지수(Shimmer amplitude perturbation quotient, S apq), NHR의 총 9개 변수를 비교 분석하였다. 또한 MDVP, Praat, TF32의 공통 매개변수인 MF0, J local, J abs, S local의 총 4개 변수를 비교 분석하였다.
- 음성 녹음 시 각각의 음향학적 검사 도구에서 받을 수 있는 영향을 배제하고자 portable digital recorder(TASCAM DR-07, Japan)를 사용하였고, 마이크는 TASCAM DR-07에 내장된 스테레오 마이크를 이용하였다. 샘플링 44,100 Hz, 양자화 16 bit, 스테레오였고, 녹음기는 대상자의 입에서 6 cm 떨어진 위치에 15도 각도로 고정한 후 사용하였다(Baek et al., 2012).
- 수집된 음성 자료 편집 또한 각각의 음향학적 검사 도구에서 받을 수 있는 영향을 배제하고자 오디오 편집기인 Cool Edit Pro version 2.1을 사용하였다. 수집된 3초의 음성 중 발성의 첫 부분과 마지막부분을 제외하고, 안정 구간 1.
- 이때 모음 /아/의 길이가 총 3초 이상이 되도록 길게 발성 하도록 하였고, 총 2회 반복하여 녹음하였다(Yun & Kwon, 1998). 음성 녹음 시 각각의 음향학적 검사 도구에서 받을 수 있는 영향을 배제하고자 portable digital recorder(TASCAM DR-07, Japan)를 사용하였고, 마이크는 TASCAM DR-07에 내장된 스테레오 마이크를 이용하였다. 샘플링 44,100 Hz, 양자화 16 bit, 스테레오였고, 녹음기는 대상자의 입에서 6 cm 떨어진 위치에 15도 각도로 고정한 후 사용하였다(Baek et al.
- 음성 자료 수집은 소음이 통제된 음성검사실에서 실시하였다. 대상자는 평소 사용하는 편안한 음도와 강도로 ‘○○○입니다.
- 이후 1.5초로 편집되고 스테레오에서 모노로 변환된 모음 /아/를 CSL의 MDVP(Model 5105, KayPentax, Lincoln Park, NJ, USA), Praat(version6.0.42, Paul Boersma and David Weenink), TF32(Lab Automation level, Milenkovic, 2001, Madison, WI, USA) 각 도구로 분석하였다. 총 2회씩 반복 측정된 모든 자료를 분석한 후 그 평균값을 비교하였다.
- 060 kHz, Floor –75 dB, Dynamic range 48 dB로 맞추었다. 이후 jitter, shimmer, NHR 분석을 위해 열기(open) 메뉴의 jitter 탭에서 tokens 10을 입력한 후 계산되어 나온 값 중 Avg 값을 분석하였다(Paul, 2018).
- 42, Paul Boersma and David Weenink), TF32(Lab Automation level, Milenkovic, 2001, Madison, WI, USA) 각 도구로 분석하였다. 총 2회씩 반복 측정된 모든 자료를 분석한 후 그 평균값을 비교하였다.
대상 데이터
- 본 연구는 현재 서울에 거주하며 연구 참여에 동의한 만 18-45세 이하의 정상 성인 남녀 각 40명, 총 80명을 대상으로 실시하였다. 대상자의 나이를 위와 같이 제한한 이유는 만 18세에 음성 상태가 변성기를 지나 안정기에 접어들어 정상 성인의 음성 수준에 도달하고(Ko et al.
- , 1997; Linville, 1996). 이들 중 다음과 같은 기준을 모두 충족하는 남성 19명, 여성 16명만을 최종 분석 대상으로 하였다(표 1). 첫째, 음성 상태에 영향을 줄 수 있는 음성장애, 호흡기 질환, 소화기 질환, 갑상선 질환에 대한 병력이 최근 1년 이내에 없었고, 둘째, 언어치료 경력 10년 이상의 1급 언어재활사 2인이 대상자의 음성을 GRBAS 척도(grade, roughness, breathy, asthenic, strained)(Hirano, 1981)로 평가한 결과 대상자 모두 G0(0: 정상, 1: 경도, 2: 중도, 3: 고도)을 받았다.
데이터처리
- 동일 성별에서 두 가지 음향학적 검사 도구(MDVP, Praat)간의 공통 매개변수에 차이가 있는지를 살펴보기 위해 대응표본 t 검정(paired t-test)을 실시하였다. 또한 동일 성별에서 세 가지 음향학적 검사 도구(MDVP, Praat, TF32) 간의 공통 매개 변수에 차이가 있는지를 살펴보기 위해 반복측정 분산분석(repeated measures of ANOVA)을 실시하였다.
- 동일 성별에서 두 가지 음향학적 검사 도구(MDVP, Praat)간의 공통 매개변수에 차이가 있는지를 살펴보기 위해 대응표본 t 검정(paired t-test)을 실시하였다. 또한 동일 성별에서 세 가지 음향학적 검사 도구(MDVP, Praat, TF32) 간의 공통 매개 변수에 차이가 있는지를 살펴보기 위해 반복측정 분산분석(repeated measures of ANOVA)을 실시하였다. 반복측정 분산분석 결과 본 연구에서는 S local에서만 구형성 가정을 만족하였다.
- 05 미만에서 검정하였다. 또한 세 가지 음향학적 검사 도구 간의 차이가 통계적으로 유의한 경우, 어떤 도구에서 차이가 있는지를 살펴보기 위해 Bonferroni 사후검정을 실시하였다.
이론/모형
- 변동율 분석을 위한 알고리즘을 각 도구별로 살펴보면 MDVP의 경우 파형이 최대인 시간 위치를 찾는 peak-picking 방식을, Praat의 경우 두개의 연속적인 파형이 최대로 비슷한 시간 거리를 찾는 방법인 waveform-matching 방식을, TF32의 경우 두 개의 연속적인 주기 구간에서의 차이를 계산하는 방식인 최소자승법(least mean square)을 사용한다(Boersma, 2009; Choi et al., 2005; Milenkovic, 1987; Paul, 2018; Paul & David, 2018; Shim et al., 2014).
- 분석 방법(analysis method)은 음성 분석에 적합한 교차상관함수법(cross-correlation)으로 설정하였다(Paul & David, 2018).
성능/효과
- Praat에서 각 변수의 평균은 J rap 0.181%, J ppq 0.203%, S dB 0.178dB, S apq 1.850%, NHR 0.011로 모든 변수에서 MDVP보다 Praat의 수치가 통계적으로 유의하게 낮았다(p<.01; 표 3).
- Praat에서 각 변수의 평균은 J rap 0.185%, J ppq 0.184%, S dB 0.162dB, S apq 1.259%, NHR 0.006으로 모든 변수에서 MDVP보다 Praat의 수치가 통계적으로 유의하게 낮았다(p<.01; 표 3).
- 결론적으로 MDVP, Praat, TF32에서 동일한 음성을 사용하여 음성분석을 한 결과, 음향학적 검사 도구 간에 차이가 있었다. 이는 각 도구에서 사용된 알고리즘 차이로 인한 것으로 임상가들이 임상현장에서 각각의 도구를 사용할 때 각 도구의 정상 수치에 대해 이해한 후 병적 음성을 분석하는 것이 중요하다는 것을 의미한다.
- Speech 간의 음향학적 측정치에 관한 상관을 살펴보았다. 그 결과 MDVP와 Praat의 기본주파수(Fundamental frequency, 이하 F0)와 shimmer 수치에서, MDVP와 Dr. Speech의 F0, jitter, NHR에서 높은 상관관계가 있다고 하였다. Choi et al.
- (2011) 또한 정상인 18명, 음성장애 환자 29명(일측성 성대마비, 성대 낭종, 중증 근무력증, 성대 결절 등), 총 47명의 남성 및 여성 음성을 대상으로 MDVP와 Praat을 비교 분석하였다. 그 결과 jitter 변수와 NHR에서 MDVP보다 Praat의 수치가 통계적으로 유의하게 낮다고 하였다. Burris et al.
- (2009)은 58명의 여성 음성장애 환자(성대 결절, 성대 폴립, 성대 낭종, 기능적 발성장애)를 대상으로 /아/와 /이/ 모음을 MDVP와 Praat으로 비교 분석하였다. 그 결과 jitter, shimmer, 소음 대 배음비(Noise-to-Harmonics Ratio, 이하 NHR), 무성음 정도(Degree of Voiceless, DUV)의 변수에서 MDVP보다 Praat의 수치가 통계적으로 유의하게 낮다고 하였다. Oğuz et al.
- (2014)의 연구에서도 정상 성인 여성 10명, 성대 결절 환자 20명 총 30명을 대상으로 /아/ 모음을 MDVP와 Praat으로 비교 분석하였다. 그 결과 정상 성인의 음성은 jitter 변수, shimmer 변수, NHR에서, 성대 결절 환자의 음성은 jitter 변수와 NHR에서만 MDVP보다 Praat의 수치가 통계적으로 유의하게 낮다고 하였다. Yoo et al.
- (2014)은 성인 남성 및 여성, 아동의 합성모음(synthesized vowel), 자연모음(natural vowels)을 대상으로 CSL, Praat, TF32, Wavesurfer의 4가지 음향학적 검사의 수치를 비교 분석하였다. 그 결과 제조사가 권장하는 기본 설정을 사용했을 때 성인 남성의 음성에서는 CSL보다 Praat, TF32, Wavesurfer에서 가장 적합한 수치를 얻을 수 있고, 성인 여성과 아동의 음성에서는 4가지 음향학적 검사 모두 정확도가 저하되어 있다고 하였다. Bielamowicz et al.
- (2009)은 50명의 음성장애 환자(성대 결절, 성대 폴립, 성대 낭종, 레인케 부종 등)를 대상으로 /아/ 모음을 MDVP와 Praat으로 비교 분석하였다. 그 결과 주파수 변동율(이하 jitter), 진폭 변동율(이하 shimmer) 변수에서 모두 MDVP보다 Praat의 수치가 통계적으로 유의하게 낮다고 하였다.
- 또한 MDVP와 Praat의 공통 매개변수인 jitter 변수(J rap, J ppq)와 shimmer 변수(S dB, S apq), NHR에서도 남녀 모두 MDVP보다 Praat의 수치가 통계적으로 유의하게 낮았다(p<.05).
- 001%-20% 사이의 기본 jitter 값을 갖는 소리의 경우 두 가지 방식에 따라 측정치에 차이가 없었다고 한다. 반면 동일한 소리에 잡음을 추가한 후 두 가지 방식에 따라 다시 측정한 결과, peak-picking 방식이 waveform-matching 방식보다 28배 더 민감하게 측정되었다고 하였다. 이는 소리에 잡음이 포함될 때 어떠한 방식을 사용하느냐에 따라 매우 다른 결과를 나타낸다는 것을 의미한다.
- 또한 동일 성별에서 세 가지 음향학적 검사 도구(MDVP, Praat, TF32) 간의 공통 매개 변수에 차이가 있는지를 살펴보기 위해 반복측정 분산분석(repeated measures of ANOVA)을 실시하였다. 반복측정 분산분석 결과 본 연구에서는 S local에서만 구형성 가정을 만족하였다. 나머지 변수에서는 유의 수준이 0.
- 본 연구는 음질 분석에 매우 유용하고 현재 임상 현장에서 많이 쓰이고 있는 MDVP, Praat, TF32의 측정치에 차이가 있다는 것을 밝혔다는데 그 의의가 있다. 반면, 본 연구의 제한점은 정상 음성을 대표하기에는 연구 대상자의 수가 적다는데 있다.
- 그 이유를 추정해보면 다음과 같다. 본 연구에서 사용된 모음 /아/는 억양이 포함되지 않은 단음도로 발성되었고, 특히 그 중에서도 음도가 안정적인 구간을 분석하였다. 이로 인해 대부분의 구간에서 F0 가 일정하여 동일한 음성 내에서 신호를 추출하는 두 가지 방법에 따라 F0에 큰 차이가 없었을 것으로 추정된다.
- 본 연구에서도 정상 음성을 대상으로 하였음에도 jitter 변수, shimmer 변수, NHR에서 MDVP의 수치가 Praat이나 TF32의 수치보다 현저히 높아 MDVP가 다른 음향학적 검사 도구에 비해 음성의 변동율에 매우 민감하게 반응하는 것을 알 수 있었다. 특히 J local의 경우, 그림 3의 상자 도표에서 알 수 있듯이 Praat이나 TF32와는 달리 MDVP에서만 최대값을 넘어서는 이상치(outlier)가 발견되어 다른 음성분석도구에 비해 MDVP가 jitter 변화에 매우 민감하다는 것을 지지한다(Shim et al.
- 세 가지 음성분석도구 간 F0에는 차이가 없었으나, MDVP, Praat, TF32의 공통 매개변수인 jitter 변수(J local, J abs)와 shimmer 변수(S local)는 남녀 모두 MDVP, Praat, TF32 순으로 통계적으로 유의하게 수치가 낮아졌다(p<.01).
- 5초로 편집된 음성 파일을 언어재활사 각자 조용한 환경에서 랜덤으로 재생 후 평가 하였다. 셋째, /아/ 발성 시 MDVP를 이용하여 음질 검사를 한 결과, jitter, shimmer, NHR의 수치 중 하나라도 MDVP에서 제공하는 역치 기준(jitter: 1.040%, shimmer: 3.810%, NHR: 0.190)을 초과한 경우 그 대상자는 제외하였다. 넷째, 월경 주기에 따라 음성 변화 가능성이 있으므로 월경 중인 여성도 대상자에서 제외 하였고(Chae et al.
- 즉 jitter 변수(J local, J abs), shimmer 변수(S local) 평균의 경우 남성과 여성 모두 MDVP, Praat, TF32 순으로 그 수치가 통계적으로 유의하게 낮아졌다.
- 이들 중 다음과 같은 기준을 모두 충족하는 남성 19명, 여성 16명만을 최종 분석 대상으로 하였다(표 1). 첫째, 음성 상태에 영향을 줄 수 있는 음성장애, 호흡기 질환, 소화기 질환, 갑상선 질환에 대한 병력이 최근 1년 이내에 없었고, 둘째, 언어치료 경력 10년 이상의 1급 언어재활사 2인이 대상자의 음성을 GRBAS 척도(grade, roughness, breathy, asthenic, strained)(Hirano, 1981)로 평가한 결과 대상자 모두 G0(0: 정상, 1: 경도, 2: 중도, 3: 고도)을 받았다. GRBAS는 음향학적 분석을 위해 모음 /아/ 발성 중 중간의 안정적인 구간 1.
후속연구
- 본 연구는 음질 분석에 매우 유용하고 현재 임상 현장에서 많이 쓰이고 있는 MDVP, Praat, TF32의 측정치에 차이가 있다는 것을 밝혔다는데 그 의의가 있다. 반면, 본 연구의 제한점은 정상 음성을 대표하기에는 연구 대상자의 수가 적다는데 있다. 추후 대상자를 더 추가하여 Praat과 TF32의 정상 규준치에 대한 연구가 더 필요할 것이다.
- 반면, 본 연구의 제한점은 정상 음성을 대표하기에는 연구 대상자의 수가 적다는데 있다. 추후 대상자를 더 추가하여 Praat과 TF32의 정상 규준치에 대한 연구가 더 필요할 것이다.
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