Human voice alters its acoustic properties in complex way depends on speakers even though they speak same language. Moreover, human voice changes depending on whether it is within a words or sentences. In recent years, phonological research does focus...
Human voice alters its acoustic properties in complex way depends on speakers even though they speak same language. Moreover, human voice changes depending on whether it is within a words or sentences. In recent years, phonological research does focus on not only isolated consonants or vowels but also transition section between consonant and vowel.
This describes a implementation of phonological speech processing software using C and MFC. Our application utilizes feature vectors such as analysis of LCR (Level Crossing Rate), Energy, Spectrogram and LSF(Linear Spectrum Pair) coefficient for speech processing. To extract transition section between consonant and vowel, we employ multiplication of -th power of LCR and -th power of Energy. Our result shows that this software can extract better performance on fricative or affricate voiceless consonant than velar voiceless consonant. Length of the each frame is 1ms for time resolution.
음성은 똑같은 언어라 할지라도 발음하는 사람에 따라 매우 복잡하게 변할 뿐 아니라 단독으로 발음할 때와 단어나 문장 내에서 발음이 될 때마다 그 성질이 변한다[1]. 이러한 성질을 보다 ...
음성은 똑같은 언어라 할지라도 발음하는 사람에 따라 매우 복잡하게 변할 뿐 아니라 단독으로 발음할 때와 단어나 문장 내에서 발음이 될 때마다 그 성질이 변한다[1]. 이러한 성질을 보다 잘 이해하기위해 최근 음운론에 대한 연구는 고립된 자음 부분 혹은 고립된 모음 부분에 관한 연구뿐 아니라 자음과 모음 사이의 천이 구간에 대한 연구로 확산되고 있다.
본 논문에서는 MFC(Microsoft Foundation Class)를 이용하여 음운학적 음성처리를 위한 소프트웨어를 구현하였다. 음성 처리를 위해서 음성의 특징을 잘 표현할 수 있는 특징벡터들(feature vector) 즉, LCR(Level Crossing Rate), Energy, Spectrogram 분석 그리고 LSF(Linear Spectrum Pair) 계수를 사용하여 유성음 부분과 무성음 구간을 구별하였다. 무성음에서 유성음으로의 천이구간을 추출하기 위해서 LCR의 승과 Energy의 승을 곱해 만든 함수를 사용하였다[2]. 결과로 연구개음 보다 마찰음과 파찰음에서 조금 더 명확하게 천이 구간이 추출되었다. 분석에 있어서 각 프레임의 단위는 1ms 크기로 계산되었다.
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