본 연구에서는 음성신호의 음소 단위 구분화 방법을 제안한다. 제안된 구분화 시스템은 화자 독립적이고, 음성신호에 대한 사전 정보 없이도 음소 단위로 구분화를 수행할 수 있는 특징을 갖는다. 구분화 처리는 입력 음성신호를 먼저 순수 유성을 구간과 순수 유성음이 아닌 구간으로 분리 시킨 후, 각각의 구간에 대해 세분화된 음소 단위로 분리시키는 2단계 구분화 알고리즘을 적용하였고, 이때 사용된 파라미터는 유성을 검출 파라미터, 영차 LPC 캡스트럼 계수의 시간변호 파라미터, ZCR 파라미터이다. 본 연구에서 제안한 구분화 알고리즘의 유용성을 입증하기 위해 사용한 대상어는 고립단어와 연속음성으로 구성된 어휘로서 전체 어휘중에 포함된 507개 음소에 대한 구분화율은 91.7% 이다.
This paper suggests a segmentation method of speech signal into phonemic units. The suggested segmentation system is speaker-independent and performed without anyprior information of speech signal. In segmentation process, we first divide input speech signal into purevoiced region and not pure voiced speech regions. After then we apply the second algorithm which segments each region into the detailed phonemic units by using the voiced detection parameters, i.e., the time variation of 0th LPC cepstrum coefficient parameter and the ZCR parameter. Types of speech, used to prove the availability of segmentation algorithm suggested in this paper, are the vocabulary composed of isolated words and continuous words. According to the experiments, the successful segmentation rate for 507 phonemic units involved in the total vocabulary is 91.7%.
