http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
- 中文 을 입력하시려면 zhongwen을 입력하시고 space를누르시면됩니다.
- 北京 을 입력하시려면 beijing을 입력하시고 space를 누르시면 됩니다.
RISS 인기검색어
- 검색키워드
- 저자 : 윤주원(Joowon Yun) (검색결과 2 건)
- 무료
- 기관 내 무료
- 유료
-
켑스트럼 변수와 랜덤포레스트 알고리듬을 이용한 MTD(근긴장성 발성장애) 여성화자 음성과 정상음성 분류
윤주원(Joowon Yun),심희정(Heejeong Shim),성철재(Cheoljae Seong) 한국음성학회 2020 말소리와 음성과학 Vol.12 No.4
근긴장성 발성장애(cepstral peak prominence, MTD) 환자의 모음 발성과 문장읽기 과제를 켑스트럼 기반 변수를 이용하여 분석하였으며 음성장애 환자의 GRBAS청지각적 특성과 음향학적 특성의 상관관계를 살펴보고, 랜덤포레스트 머신러닝 분류 알고리듬을 이용한 MTD 감별 진단 가능성을 논의하였다. 내원 시 MTD로 진단받은 여성 36명과 정상음성을 사용하는 여성 36명이 연구에 참여했으며, 수집한 음성샘플은 ADSV™ 를 사용하여 분석하였다. 연구 결과, 음향학적 측정치 중 MTD의 CSID(cepstral spectral index of dysphonia)는 대조군보다 높았으며, CPP(cepstral peak prominence), CPP_Fo 값이 대조군보다 유의하게 낮았다. 이는 모음 발성과 읽기 과제에서 모두 동일하게 나타났다. MTD 환자의 음질 특성은 전반적인 음성중증도(G)가 가장 두드러졌으며, 조조성(R), 기식성(B), 노력성(S)순으로 음성 특성을 보였다. 이 특성이 높아질수록 CPP가 감소하는 부적 상관을 보이고, CSID는 증가하는 정적 상관이 관찰되었다. 켑스트럴 변수 중 모음과 문장읽기과제 모두에서 집단간 유의한 차이를 보여준 CPP와 CPP_F0를 이용하여 MTD와 대조군의 음성분류를 시도하였다. 머신러닝 알고리듬인 랜덤포레스트로 모델링한 결과 문장읽기 과제에서 모음연장발성보다 조금 더 높은 분류 정확도(83.3%)가 나왔으며, 모음 발성과 문장 읽기 과제 모두에서 CPP변수가 더 중심적 역할을 수행하였음을 알 수 있었다. This study investigated the acoustic characteristics of sustained vowel /a/ and sentence utterance produced by patients with muscle tension dysphonia (MTD) using cepstrum-based acoustic variables. 36 women diagnosed with MTD and the same number of women with normal voice participated in the study and the data were recorded and measured by ADSV™. The results demonstrated that cepstral peak prominence (CPP) and CPP_F0 among all of the variables were statistically significantly lower than those of control group. When it comes to the GRBAS scale, overall severity (G) was most prominent, and roughness (R), breathiness (B), and strain (S) indices followed in order in the voice quality of MTD patients. As these characteristics increased, a statistically significant negative correlation was observed in CPP. We tried to classify MTD and control group using CPP and CPP_F0 variables. As a result of statistic modeling with a Random Forest machine learning algorithm, much higher classification accuracy (100% in training data and 83.3% in test data) was found in the sentence reading task, with CPP being proved to be playing a more crucial role in both vowel and sentence reading tasks.
-
기능적 음성장애인의 발성역치압력과 발성역치기류 특성 연구
이인애(Lee, Inae),윤주원(Yun, Joowon),황영진(Hwang, Youngjin) 한국음성학회 2013 말소리와 음성과학 Vol.5 No.1
This study attempted to investigate the characteristics of Phonation Threshold Pressure and Phonation Threshold Airflow of Patients who have Functional voice disorder. 50 subjects participated in study (32 subjects were patients who had functional voice disorders and 20 subjects were normal adults). The PAS (Phonatory aerodynamic system, model 6600, KAY electronics, Inc.) was used to measure the data and to do the analysis. Data from the Phonation Threshold Pressure was measured using voicing efficiency of the PAS protocol. Data from the Phonation Threshold Airflow was measured using Maximum Sustained Phonation of the PAS protocol. Those were used because of the ease of phonation. The results of this study showed that the differences in Phonation Threshold Pressure and Phonation Threshold Airflow between patients who had functional voice disorder and normal adults could be significant index. Patients who had functional voice disorder showed more higher figures than normal adults. These results suggest that Phonation Threshold Pressure and Phonation Threshold Airflow are very useful in diagnosing the voice disorder. The measured data also provided useful information for diagnosing patients with vocal fold diseases.
ScienceON
DBpia연관 검색어 추천
이 검색어로 많이 본 자료
활용도 높은 자료
