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채창훈, 박석
2007 / 체육과학연구
장은선, 장근원, 변재준, 공대룡, 송주헌, 이경제
2020 / 대한치과보철학회지
Baiyou Qiao; Yu Wang; Laigang Yao; Donghong Han; Gang Wu
2024 / Applied Intelligence
Li J.,Long X.,Zhu C.,Wang R.,Hu S.,Wang T.,Li J.,Lin Z.,Xiong N.
2020 / Therapeutic Advances in Chronic Disease
현영섭
2019 / Andragogy Today: Interdisciplinary Journal of Adult & Continuing Education (IJACE)
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본 논문에서는 전통적인 음성 향상 방법의 문제점을 해결하기 위해 음성 에너지 분포 처리와 에너지 파라미터를 융합한 음성 검출 방법을 제안합니다. 제안된 방법은 음성 에너지를 최대화하고 로그에너지 특징을 조정하여 잡음의 영향을 줄이고 훈련 및 인식 환경의 불일치를 완화합니다. 실험 결과, 제안된 방법은 기존 방법보다 향상된 음성 인식 성능을 보였으며, 특히 낮은 SNR 환경에서 높은 정확도를 달성했습니다.
Audio Processing and Speech Recognition : Concepts, Techniques and Research Overviews
Automotive NVH technology
Automatic speech and speaker recognition : advanced topics
음성의 분석 및 합성과 그 응용
Signal processing techniques for knowledge extraction and information fusion
Topics in acoustic echo and noise control : selected methods for the cancellation of acoustical echoes, the reduction of background noise, and speech processing
Bandwidth extension of speech signals
Neural networks and speech processing
Underwater acoustic data processing
Spoken language processing : a guide to theory, algorithm, and system development
Digital speech processing : speech coding, synthesis, and recognition
Sound capture for humanmachine interfaces : practical aspects of microphone array signal processing
Audio and Speech Processing with MATLAB
파이썬으로 배우는 음성인식 : 음성인식의 기술 발전 동향부터 파이토치를 활용한 딥러닝 실습까지
Audio bandwidth extension : application of psychoacoustics, signal processing and loudspeaker design
Signals, noise, and active sensors : radar, sonar, laser radar
Recent research towards advanced man-machine interface through spoken language
Embedded sensor systems
Signal processing methods for audio, images and telecommunications
Speech enhancement : theory and practice
디지털융복합연구
안찬식; 최기호디지털융복합연구
안찬식, 최기호International Journal of System Assurance Engineering and Management
Qiu, MengQin; Wang, GongMing한국음향학회지
신광호, 정현열멀티미디어학회논문지
신광호, 정호열, 정현열말소리
배건성, 박철호International Journal of Multimedia and Ubiquitous Engineering
Han, I.-S.; Ahn, C.-S.Journal of the Korea Institute of Information & Communication Engineering
지승은; 김우일차세대융합기술학회논문지
진호성, 이기정디지털융복합연구
안찬식, 최기호한국융합학회논문지
황재천융합정보논문지
오상엽한국음향학회지
최갑근, 김순협Computer Speech and Language
Taal, C.H.; Hendriks, R.C.; Heusdens, R.Applied Acoustics
Li, Y.; Jin, X.; Tong, L.; Zhang, L.-M.; Yao, Y.-Q.; Yan, H.International Journal of Speech Technology
Upadhyay, Navneet; Rosales, Hamurabi GamboaJournal of the Acoustical Society of America
Donai J.J.,Paschall D.D.,Haider S.Research Journal of Applied Sciences, Engineering and Technology
Nasir Saleem; Sher Ali; Ehtasham Mustafa; Usman A. KhanApplied Acoustics
Chen C.,Zhang P.디지털융복합연구
안찬식; 최기호전선 / 학사
말소리의 음향적인 특성을 체계적으로 이해하고, 이를 바탕으로 음성데이터베이스를 설계하고, 가공하고, 공학적으로 처리할 수 있는 능력을 함양한다. 본 교과목을 통해 다음의 학습성과를 기대할 수 있다. 첫째, 학습자들은 말소리의 조음적 특성과 음향특성을 체계적으로 이해할 수 있다. 둘째, 프라트의 사용법을 익히고 프라트를 이용해 음성데이터베이스를 가공하고, 음향분석을 할 수 있는 능력을 함양한다. 셋째, 프라트 스크립팅을 학습, 실습하여 음성데이터베이스 가공과 음향 분석의 효율성과 일관성을 확보한다.전선 / 대학원
말소리의 음향적 특성에 관한 이론을 학습하고, 이를 토대로 스펙트로그램을 판독하고, 음소 단위로 분절하고, 각 음소를 올바른 발음기호로 표기하는 능력을 함양한다. 또한 녹음 장비 및 음향 분석기 사용법과 실험 음성학 방법론을 학습하고, 이를 토대로 한국어와 영어를 비롯한 여러 언어의 발음을 과학적으로 연구할 수 있는 능력을 함양한다. 그리고 음성학적 지식을 어떻게 음성합성기와 음성인식기의 성능 향상에 기여할 수 있을지 모색한다.전선 / 대학원
소음진동 데이터의 측정과 분석기법을 이해하기 위하여, 주로 랜덤데이타 분류, 코릴레이션 함수, 스펙트럼 밀도함수, 통계적 오차, 시스템 응답함수, 디지털 데이터 획득기법, FFT 구현 및 소음진동문제의 응용예들을 다룬다.전선 / 대학원
본 강의에서는 영어의 말소리의 산출, 인지, 음향 신호를 대상으로 하여, 음성학의 주요 이론, 이론, 실험 방법론, 말소리의 물리적 특징과 인지적 표상의 관계를 탐구한다.전선 / 대학원
본 강의에서는 디지탈 음성처리의 이론과 그 응용에 대하여 고찰하는 것이 목적이다. 우선 음성신호의 통계적인 특성과 성질을 논하고 인간의 음성발생 원리를 설명한다. 또한 음성발생 원리에 근거한 선형 예측 부호화에 따른 이론적인 배경과 해법을 설명한다. 한편 음성합성, 음성인식의 원리와 이론을 고찰하고 최근 발표되고 있는 논문들을 중심으로 여러 알고리듬을 살펴보고 이의 장단점을 비교, 분석 하도록 한다. 본 강의를 수강하기 위해서는 디지탈 신호처리의 이해와 습득이 필수적이다.전선 / 대학원
이 교과목에서는 음성언어처리 분야의 최신 연구동향을 세부 주제별 연구 과제 진행 및 세미나를 통해서 배운다. 최근의 음성언어처리 기술 평가 자료와 음성언어처리 분야의 연구를 선도하는 해외 주요대학의 박사학위 논문을 통해서 음성인식, 음성합성, 대화처리, 음성 기계번역 등의 세부 분야의 연구 수준을 알아보며, 이를 통해서 한국어 음성언어처리 연구의 세부 연구 주제를 도출한다.전선 / 대학원
본 강좌는 중국 언어학에서 논점이 되는 다양한 주제를 선정하여 체계적으로 고찰하는 것을 목표로 한다. 주제는 매학기 달라지며, 부제의 형태로 사전에 공지된다.전선 / 대학원
음성언어 인터페이스는 인간과 컴퓨터의 상호작용에 가장 자연스러운 정보 교환 수단을 제공해준다. 음성언어처리는 이를 위한 음성인식, 음성합성 및 음성언어이해에 관련된 이론 및 기술을 가리키는 용어이다. 본 과목에서는 방대하며 학제적인 성격을 가지는 음성언어처리 분야를 이해하는데 필요한 기초이론을 체계적으로 제공하며, 또한 각종 소프트웨어 도구를 사용해서 실질적인 응용에 어떻게 기초이론들이 적용되는지를 보여준다.전선 / 학사
이 강좌에서는 음성학적 지식이 어떤 분야에서 응용될 수 있는지 논의된다. 최근 들어 활발하게 논의되고 있는 한국어와 영어 표준발음 교육과 관련된 언어교수법, 언어활동의 장애(예를 들어 실어증과 같은) 요인과 그 치료를 연구하는 언어 치료 방법론 모색이 주요 강의 내용이 되며, 이밖에도 언어정책이나 음성정보처리 분야에서 음성학적 지식을 어떻게 응용할 수 있는지 모색한다.전선 / 대학원
음성학의 여러 분야, 즉 조음음성학, 청취음성학, 음향음성학, 응용음성학 등에서 진행되고 있는 연구들 가운데 특정 분야를 선택하여 최근의 연구동향과 이론을 탐구한다. 특히 음향분석기를 이용하는 실험음성학 분야 및 언어치료와 발음교육 분야 등에서의 연구와 응용이 집중적으로 다루어진다. 이러한 연구를 통하여 개별 언어의 음성학에 대한 다양한 연구방법론을 습득한다.전선 / 대학원
본 교과목은 단순한 질의응답을 넘어, 스스로 목표를 설정하고, 도구를 사용하며, 복잡한 과업을 자율적으로 수행하는 ‘에이전트(Agentic)' AI의 설계 원리와 구현 방법론을 심층적으로 다룬다. 기존의 LLM(Large Language Model)이 가진 한계를 극복하고, LLM을 ‘추론 엔진'으로 활용하여 실제 세계와 상호작용하는 지능형 시스템을 구축하는 데 초점을 둔다. 수강생들은 단일 에이전트의 핵심 구성 요소인 사고-행동-관찰(Reasoning-Acting-Observation) 루프, 동적 도구 사용(Tool Use), 장단기 기억(Memory) 메커니즘을 학습한다. 나아가 여러 에이전트가 협력하여 인간의 개입을 최소화하면서 복잡한 문제를 해결하는 멀티 에이전트 시스템(Multi-Agent System)의 설계 패턴(예: 계층적, 협력적)과 통신 프로토콜을 배운다. LangChain, AutoGen, CrewAI와 같은 최신 프레임 워크를 활용한 실습을 통해, 에이전트 아키텍처 설계부터 정교한 프롬프트 체이닝, 실행 루프 구현까지의 전 과정을 경험하며, 차세대 AI 애플리케이션을 개발할 수 있는 실전 역량을 배양하는 것을 목표로 한다.전선 / 대학원
본 교과목은 단순한 질의응답을 넘어, 스스로 목표를 설정하고, 도구를 사용하며, 복잡한 과업을 자율적으로 수행하는 ‘에이전트(Agentic)' AI의 설계 원리와 구현 방법론을 심층적으로 다룬다. 기존의 LLM(Large Language Model)이 가진 한계를 극복하고, LLM을 ‘추론 엔진'으로 활용하여 실제 세계와 상호작용하는 지능형 시스템을 구축하는 데 초점을 둔다. 수강생들은 단일 에이전트의 핵심 구성 요소인 사고-행동-관찰(Reasoning-Acting-Observation) 루프, 동적 도구 사용(Tool Use), 장단기 기억(Memory) 메커니즘을 학습한다. 나아가 여러 에이전트가 협력하여 인간의 개입을 최소화하면서 복잡한 문제를 해결하는 멀티 에이전트 시스템(Multi-Agent System)의 설계 패턴(예: 계층적, 협력적)과 통신 프로토콜을 배운다. LangChain, AutoGen, CrewAI와 같은 최신 프레임 워크를 활용한 실습을 통해, 에이전트 아키텍처 설계부터 정교한 프롬프트 체이닝, 실행 루프 구현까지의 전 과정을 경험하며, 차세대 AI 애플리케이션을 개발할 수 있는 실전 역량을 배양하는 것을 목표로 한다.전선 / 대학원
비선형 진동 및 chaos 이론의 기초 - 기계공학분야에서 야기되는 비선형 진동을 소개하고 해석방법을 습득하게 한다. 현재 활발한 연구분야인 비선형동역학(chaos)의 기초를 소개한다.전선 / 대학원
이 교과목에서는 음성언어처리, 특히 연속음성인식 및 대화처리를 위하여 필요한 기초이론에 대해서 배운다. 구체적으로는 대용량 연속음성 인식을 위한 대표적인 기법인 Hidden Markov Model의 기초 이론 및 주요 구성 요소인 음향 모델, 어휘 모델, 언어 모델과 탐색 방법에 대해서 배우며, 언어학과 공학의 학제적 성격을 가지는 낭독체 및 대화체 연속음성인식과 대화처리를 위한 언어학 이론의 적용 방법에 대하여 배운다.전선 / 대학원
기계학습은 다양한 분야에서 점차 큰 관심을 받고 있으나, 막상 실제 데이터에 적용하여 성공적인 결과를 도출하는 데에는 많은 어려움이 따른다. 본 과목은 기계학습 기법들을 실제 문제에 적용할 때에 중요한 데이터 전처리, 피쳐 추출, 차원 축소, 클래스 불균형, 모델 앙상블 등의 주제들을 다루고, 데이터로부터 모형과 종속성을 학습하는 원리와 기법들을 소개하는 바, 특히 확률, 통계 및 최적화 이론에 기반하여 신경망 (Neural Networks), 서포트 벡터 머신 (Support Vector Machines), 은닉 마르코프 모형 (Hidden Markov Models) 및 강화 학습 (Reinforcement Learning) 기법들을 공부한다. 또한, 이들 기법을 활용하여, 다양한 시계열 데이터들을 대상으로 예측 및 분류 모델을 구현하는 프로젝트들과 데이터 기반 학습의 사례 연구들이 포함된다.전선 / 학사
이 교과목은 중국어 말소리의 특성을 이해하고 분석하는 능력을 기르는 데에 목표를 둔다. 음성언어 연구에 필요한 기본 개념과 방법을 익히고, 표준중국어의 말소리 목록을 이해한다. 자음과 모음, 성조, 강세가 표준중국어에서 실현되는 양상을 탐색하고, 한국어와의 공통성과 차이를 논의한다. 이를 토대로 언어 비교, 발음 습득 및 음성 인식, 합성 등의 영역으로 지식을 확장할 수 있는 능력을 배양한다.전선 / 학사
에너지 수요 급증, 탄소중립, 환경 문제 등으로 인해 에너지 생산 및 사용의 효율성이 보다 중요해지고 있다. 본 교과목에서는 에너지 생산 및 사용의 효율성을 향상시킬 수 있는 데이터 사이언스 기법을 학습한다. 데이터 사이언스는 자료에 숨겨진 유의미한 패턴을 여러 분야의 기법을 사용하여 찾아내는 분야이다. 본 교과목에서는 대표적인 데이터 사이언스 기법인 주성분 분석, 다차원 척도법 등의 차원축소 기법, k-means 클러스터링, 밀도기반 클러스터링 등의 클러스터링 기법, 딥러닝, Support Vector Machine 등의 기계학습 기법을 학습한다. 학습한 데이터 사이언스 기법들을 에너지 데이터에 대해 특성 추출 및 분류, 이상현상 탐지 및 분류, 수요 및 가격 예측, 개발 계획의 신속한 최적화 등 다양한 문제에 적용하는 실습을 수행한다.전선 / 대학원
이 강좌에서는 현 시점에서 본 반도체 소자의 각 세부 분야의 주요한 연구 주제에 대한 소개와 토의가 이뤄진다. 개설 학기에 따라 주제가 변하며, 이 강좌 내의 다른 주제에 대한 특강을 수강할 수 있다.전선 / 대학원
말소리의 조음과 청취, 말소리의 음향적 특성에 관한 음성학의 이론들을 개관하고, 이를 토대로 한국어를 비롯한 여러 언어의 음성학적 특성을 분석할 수 있는 능력을 함양한다. 이 강좌에서는 국제음성문자를 이용해 세계 언어들의 음성을 전사하고 처음 접하는 발음을 정확하게 발음할 수 있는 능력이 강조된다.전선 / 대학원
계산이론은 컴퓨터공학의 기초학문이며, 중요한 문제에 대한 효율적인 알고리즘들을 소개하고, 그런 알고리즘의 복잡도 분석을 다룬다. 이 교과목에서는 먼저 알고리즘의 성능을 분석하는 기법, 특히 amortized analysis에 대해 배운다. 그리고, 계산이론 분야에서 중요한 알고리즘과 그 응용에 대해 배운다. 구체적으로, (스트링 매칭, 2차원 패턴 매칭, 근사 매칭, suffix trees, 데이터 압축 문제에 대한) 스트링 알고리즘과 bioinformatics에의 응용, (선택 문제, 다항식 확인 문제에 대한) randomized 알고리즘과 그 영향, (페이지 교체 문제, k 서버 문제에 대한) online 알고리즘과 금융문제(일방향 거래와 portfolio 선택 문제)에의 응용을 배운다.