[음성장애세미나] 03장 음성 음향 분석 개론

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목차

3장 음성 음향 분석 개론

1. 음성 음향 분석의 요약된 역사
1) 오실로그램
2) 헨리키 분석기
3) 여과기 뱅크식 분석
4) 스펙트로그래프

2. 음성의 디지털 신호 처리
1) 여과 작업
2) 표본화
3) 양자화
4) 실제 적용

3. A/D와 D/A 전환에서 다른 문제들
1) 증폭(게인)
2) 케이블링
3) 상호작용

4. 음성 음향 분석에서의 몇 가지 고려사항

5. 파형 구현
1) 구간 측정
2) 편집
3) 진폭 측정
4) 진폭과 영어 강세
5) 기본 주파수의 측정

6. 여과기
1) 기본 용어들
2) 음성 과학에서 여과기 사용
3) 아날로그 대 디지털 여과기
4) 시간/주파수 상호교환
5) 여과기 유형

7. 스펙트럼 분석
1) 푸리에 분석(변환)
2) 선형 예측
3) 실시간 스펙트로그램

8. 기본주파수 결정하기
1) 손과 눈 이용 방법
2) 스펙트로그래프 방법
3) 협대역 스펙트로그램
4) 전용 장비
5) 입력 방법들
6) 켑스트럴 분석
7) 자기 상관
8) 유형 인식

9. 성문 파형 재현하기
1) 성문 움직임을 관측하기
2) 역 여과(Inverse Filtering)
3) 미래를 살펴보기: 혼돈 이론(chaos theory), 차원 분열(fractal), 웨이블릿(wavelet)

10. 음성 녹음: 기본적인 요구조건

본문내용

과적
* 그림 3-32
- 그림 3-31과 동일한 단어와 억양 구조를 지니지만, 0~250 Hz로 제한되어 있는 더 좁은 대역 분석을 나타내고 있다. 변화를 더 정확히 시각화하고 측정할 수 있다.
4) 전용 장비
- 일부 단독 장비들은 “실시간”으로 기본 주파수와 진폭을 표시.
- 이 중 잘 알려진 두 가지는 Visi-Pitch와 PM Pitch Analyzer로 이들은 구간마다 f0를 측정
- 이런 장비들은 빠르고, 운반가능하며, 상대적으로 이용하기 쉽지만, 전적으로 정확하지 않다.
* 그림 3-34
- PM Pitch Analyzer로 나타낸 발화의 피치와 진폭 곡선
5) 입력 방법들
- 음성을 분석하기 위하여 특별히 설계된 여러 장비들과 음향 스펙트로그래프를 이용하는 것 이외에도, 연구자들은 음성신호의 기본주파수를 추적하기 위하여 프로그램을 고안하고 있지만 어떤 것도 완벽하지 못하다.
6) 켑스트럴 분석
- 1960년대 중반 이후 f0 분석 방법으로 개발
- 음성 신호로부터 시작되어 스펙트럼을 만드는데 있어 푸리에 변환을 적용한 것
- 스펙트럼을 만들어내는 배음은 주기적으로 발생하는 것으로 배음이 기본음의 배수인 것처럼 기본주파수에 해당 ∴각 배음에 커서를 이동함으로써 손으로 구간을 측정할 수 있다.
- 구간을 정확하고도 자동적인 방법으로 구간을 찾는 주요한 분석기법
* 그림 3-27의 스펙트럼
- 단위(진폭대 주파수)는 그림 3-17(압력대 시간)과 다르지만, 주기파형을 지니고 있으므로 푸리에 변형이 적용될 수 있다.
- 그림 3-17의 압력 파형에서 주파수 구성성분을 분리하기 위해 푸리에 변형을 스펙트로그램에 적용한 것처럼, 푸리에 변형을 그림3-27에 나타난 주기파형에 적용을 한다면 기본 주기 구성성분을 분리할 수 있을 것
- 시간 축(음압 파형)으로 시작하여, 주파수 축(푸리에 스펙트럼)으로 변형하고 그런 다음시간 축(켑스트럼)으로 다시 변형
* 그림 3-35의 켑스트럼
- 스파이크(정점)는 기본주파수 118 Hz의 주기인 약 8.5ms에 나타난다.
7) 자기 상관
- 두 개의 일련의 수가 함께 상승하거나 하강한다면 매우 관련을 맺는다고 할 수 있다.
- 파형이 주기적이라고 말하는 것은 상승과 하강의 반복된 형태가 있다는 것을 의미
- 파형과 파형의 복사본(그래서 자기-상관이다) 사이의 관계를 입력한다면, 당연히 두 복사본은 완벽한 관계를 맺는다.
* 그림 3-36
- 모형 파형과 두 개의 시간 지체된 동일 파형들
ㆍ원신호와 약간 지체된 복사 신호의 관계는 지체(lag)라고 부르는 지연현상이 맨 위선과 맨 아래 선 사이에서처럼 하나의 피치주기에 밀접하게 나타날 때, 매우 밀접한 상관관계를 맺는다고 할 수 있다.
- 예상되는 피치 주기 범위에서 지체될 때 상관관계를 입력한다면, 실제 피치 주기에서 상관관계상의 정점을 볼 수 있을 것 → 자기상관 피치분석의 기본적인 아이디어
- 유성음인 경우 포만트 구조는 짧은 시간 내에 급격히 변하지 않기 때문에 이어지는 주기는 서로 닮아 이 분석방법이 효과적
- 비 유성음인 경우 비주기 소음원으로인해 자질이 급격히 변하기 때문에 짧은 시간에 자기상관은 규칙적인 정점을 만들지 못한다.
8) 유형 인식
- 그림 3-37에서 우리는 각 파형의 주기성을 스펙트럼, 켑스트럼, 자기상관의 도움 없이 살펴 볼 수 있다.
- 컴퓨터는 우리의 “눈”이 한 번에 형태를 인식할 수 있도록 도와주는데, 이것이 인공 지능 연구의 핵심을 이루는 유형인식이다.
- 음성 파형에는 많은 정점과 저점이 있고, 기준의 모호함(예를 들어, 일치하는 두 개의 정점에서 일치에 대한 기준) 문제에 대한 해결 접근은 파형을 단순화 하는 것
- 그림 3-38에서 아래그림으로 갈수록 그림의 유형이 단순화되는 것을 인식할 수 있다.
- 이러한 유형 인식 과정은 전혀 간단한 작업이 아니기 때문에 다양한 정교한 작업들을 요구함
- 이 방법을 통해 주기와 각 성문주기(그래서 기본주파수)를 알 수 있다. 그러나,
- 유형 인식 과정이 성공적이다 할지라도 이것은 인간이 하는 일이 아니며(정점, 저점, 영교차를 찾을 수 없다), 우리는 단지 주기별로 전체적인 형태(유형)에서 유사성을 찾을 뿐이다.
9. 성문 파형 재현하기
1) 성문 움직임을 관측하기
- 기본주파수를 측정하기 위한 정확한 방법을 개선하는 일은 입술보다는 성문에서 파형으로 검사를 시작하는 것
- 성문 전도 검사와 전자 자기 성문 전도 검사를 이용함으로써 성문 파형을 외부에서 관측
- 성문 전도 검사(electroglottograph: EGG)는 다양한 성대 진동을 자질을 측정하기 위한 것으로, 후두를 통한 성대의 개방과 폐쇄에 의하여 발생되는 임피던스의 변화를 측정함으로써 성대의 움직임을 발견하는 것
- 전자 자기 성문 전도 검사(electro-magnetic glottography)는 단순하면서 저렴한 가속도계를 통해 목구멍의 표면을 관찰할 수 있다.
* 그림 3-39
2) 역 여과(Inverse Filtering)
- 입술에서 출발하는 음성 신호는 성문에서 발생하는 스펙트럼에 적용하는 전달함수와 동일하다.
- 전달함수의 결과를 원상태로 돌리면, 기본주파수가 명백히 구현되는 성문 스펙트럼을 구현할 수 있다.
- 그림 3-39의 아래 선 그림은 기본 성문 파형이 맨 위 선 그림에 나타난 모음 파형의 역 여과에 의하여 측정되었다는 것을 보여줌.
3) 미래를 살펴보기: 혼돈 이론(chaos theory), 차원 분열(fractal), 웨이블릿(wavelet)
- 본 장에서의 관점들과 다르게, 음성은 비선형 과정이라는 생각에 근거를 둔 접근법
- 유성음은 제한된 수의 차원으로 특징지을 수 있지만 반드시 혼돈스럽지만은 않다고 결론(혼돈 이론)
- 시간-의존 형태의 분열된 차원들이 분석에 이용된다면, 모음과 자음을 포함하는 음성분석에 유용한 방법이 된다고 주장(차원 분열)
10. 음성 녹음: 기본적인 요구조건
음성분석은 음성 녹음 신호의 질에 제한을 받을 수밖에 없으므로 음성 녹음 시 기본적인 요구조건(녹음 환경, 녹음 장비와 매개체, 저장 요구사항 등)을 충족해야한다. 이는 음성 녹음의 기본으로 음성분석의 시작이다.

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