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청각 보조기기의 귀 내부 마이크를 위한 화자 의존적 자신의 목소리 전달 특성 모델링


Concetti Chiave
청각 보조기기의 귀 내부 마이크로 녹음된 자신의 목소리는 저주파 증폭과 고주파 감쇠 등의 특성을 보이며, 이는 화자와 발화 내용에 따라 달라진다. 본 연구에서는 이러한 화자 의존적이고 시간 변화하는 자신의 목소리 전달 특성을 모델링하여 귀 내부 신호를 보다 정확하게 모사할 수 있는 방법을 제안한다.
Sintesi

본 연구에서는 청각 보조기기의 귀 내부 마이크로 녹음된 자신의 목소리 신호를 모사하기 위한 화자 의존적 모델을 제안한다.

  • 기존 연구에서는 화자 독립적인 선형 전달 함수 모델을 사용했으나, 본 연구에서는 발화 내용에 따라 달라지는 자신의 목소리 전달 특성을 모델링하기 위해 음소 인식 기반의 화자 의존적 모델을 제안한다.
  • 개인별 모델과 화자 평균 모델을 모두 고려하며, 동일 화자 내 다른 발화, 다른 화자에 대한 일반화 성능을 평가한다.
  • 실험 결과, 제안한 화자 의존적 모델이 화자 독립적 모델이나 적응 필터 기반 모델보다 귀 내부 신호를 더 정확하게 모사할 수 있음을 보였다. 특히 화자 평균 모델이 다른 화자에 대한 일반화 성능이 가장 우수한 것으로 나타났다.
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청각 보조기기의 귀 외부 마이크와 귀 내부 마이크 간 상대 전달 함수의 저주파 영역(약 600 Hz 이하)에서는 대부분의 화자에게서 증폭이 관찰되며, 고주파 영역(약 1.5 kHz 이상)에서는 감쇠가 관찰된다. 화자에 따라 상대 전달 함수의 크기 편차가 크게 나타나며, 이는 개인차에 기인한 것으로 보인다. 음소별 상대 전달 함수는 화자 독립적 모델의 상대 전달 함수와 차이를 보이며, 특히 /ʒ/ 음소의 경우 500 Hz~1.5 kHz와 2 kHz 이상 영역에서 크게 증폭된다.
Citazioni
"청각 보조기기의 귀 내부 마이크로 녹음된 자신의 목소리는 저주파 증폭과 고주파 감쇠 등의 특성을 보이며, 이는 화자와 발화 내용에 따라 달라진다." "본 연구에서는 이러한 화자 의존적이고 시간 변화하는 자신의 목소리 전달 특성을 모델링하여 귀 내부 신호를 보다 정확하게 모사할 수 있는 방법을 제안한다."

Domande più approfondite

화자 의존적 모델링 기법을 활용하여 청각 보조기기의 자신의 목소리 향상 알고리즘 성능을 개선할 수 있는 방안은 무엇일까

화자 의존적 모델링 기법을 활용하여 청각 보조기기의 자신의 목소리 향상 알고리즘 성능을 개선할 수 있는 방안은 다음과 같습니다. 화자 의존적 모델링은 각 화자의 발화 특성과 발화 내용에 따라 다른 전달 특성을 고려함으로써 보다 정확한 모델을 구축할 수 있습니다. 이를 통해 다양한 화자와 발화에 대해 더 정확한 자신의 목소리 전달 특성을 모델링하고 이를 기반으로 향상된 알고리즘을 개발할 수 있습니다. 또한, 발화 내용에 따라 다른 전달 특성을 고려하는 것은 자신의 목소리를 더 정확하게 재현하는 데 도움이 될 수 있습니다.

화자 독립적 모델과 화자 의존적 모델의 성능 차이가 발생하는 원인은 무엇일까

화자 독립적 모델과 화자 의존적 모델의 성능 차이가 발생하는 원인은 주로 각 화자의 발화 특성과 발화 내용에 대한 고려 여부에 있습니다. 화자 독립적 모델은 모든 화자와 발화에 대해 동일한 전달 특성을 사용하기 때문에 화자 간 및 발화 간 차이를 고려하지 못할 수 있습니다. 이에 반해, 화자 의존적 모델은 각 화자와 발화에 대해 개별적인 전달 특성을 고려하여 더 정확한 모델을 제공할 수 있습니다. 이를 개선하기 위한 방법으로는 더 많은 화자와 발화 데이터를 활용하여 모델을 학습하거나, 발화 내용에 따라 다른 전달 특성을 고려하는 방법을 적용하는 것이 있습니다.

이를 개선하기 위한 방법은 무엇이 있을까

자신의 목소리 전달 특성 모델링과 관련하여 청각 생리학적 관점에서 고려해야 할 요인은 다음과 같습니다. 첫째, 이어폰이 귀를 막음으로써 발생하는 고립 효과는 공기 전도와 몸체 전도 성분 간의 비율에 따라 결정되며, 이는 이어폰의 착용 상태, 개인 해부학적 요인 및 생성된 소리나 발음에 따라 달라질 수 있습니다. 둘째, 발음 중 발생하는 입술 및 몸체의 움직임, 다양한 발화 지점에서의 몸체 전도 등도 고려해야 합니다. 이러한 생리학적 요인을 고려하여 모델을 설계하고 개선함으로써 자신의 목소리 전달 특성을 더 정확하게 모델링할 수 있습니다.
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