인간-로봇 상호작용을 위한 감정 음성의 AM-FM 성분분해 및 기본 주파수 추정에 관한 연구 = Fundamental Frequency Estimation and AM-FM Decomposition of Emotion Speech Signal for Human-Robot Interaction
저자
발행사항
서울: 서울과학기술대학교 산업대학원, 2012
학위논문사항
학위논문(석사)-- 서울과학기술대학교 산업대학원: 제어계측공학과 2012. 2
발행연도
2012
작성언어
한국어
주제어
KDC
559.9 판사항(5)
발행국(도시)
서울
형태사항
iv, 47 p.; 26 cm.
일반주기명
지도교수: 이희영
참고문헌: p. 44-45
소장기관
요 약
제 목 : 음성신호의 AM-FM 성분 분해를 기반으로 한 인간- 로봇 상호작용을 위한 감정정보추출에 관한 연구
음성은 일상생활에서 정보교환 및 감정을 수반한 상호교감 등에 사용되는 중요한 수단이므로 현재 많은 부분에서 음성을 통한 인간-로봇 상호작용의 기술이 발달하고 있다. 그러나 현재의 음성처리 기술에 바탕을 둔 로봇은 음성을 통해 자연스런 감정을 충분히 표현하지 못할 뿐만 아니라 화자의 감정 상태를 파악하지 못해 인간에게 친근한 인간중심 로봇으로 사용하기에는 많은 문제점이 있다.
본 논문은 국소 Fourier 변환(Short Time Fourier Transform)기반 스펙트로그램(spectrogram)을 사용하여 유성음(Voiced)과 무성음(Unvoiced)을 감지한다. 또한 조건부 평균 주파수(Conditional Mean Frequency)를 이용하여 기본 주파수(Fundamental Frequency)를 추정하며, AM-FM 성분 분해를 통하여 주파수 영역으로 확장하여 음성의 특성을 파악한다. 또한 위의 과정에서 수반되는 많은 양의 처리시간을 효율적으로 줄이기 위하여 다중코어 프로그래밍(Multi-core programming) 기법을 사용하여 순간주파수를 추정하고 감정정보를 추출하기 위한 연구를 수행한다.
ABSTRACT
Fundamental Frequency Estimation and AM-FM Decomposition of Emotion Speech Signal for Human-Robot Interaction
Lee, Sang Yop
(Supervisor Lee, Hee young)
Dept. of Control and Instrumentation Eng.
Graduate School of Industry and Engineering
Seoul National University of Science and Technology
Human-Robot interaction technology with a speech signal that important means used exchange of information and interaction involving emotion is develop in many area. However, Human-Robot interaction based on currently voice-processing technology has too many problems to use as a friendly human-centered robotics because it can not identify the speaker's emotional state and express enough natural emotion.
In this paper, Detect a Voiced and Unvoiced sound using Spectrogram based on Short Time Fourier Transform(STFT). Estimate Fundamental Frequency using Conditional Mean Frequency(CMF). Understand characteristic of a speech signal through expand to frequency domain using decomposition AM-FM component.
In addition, Estimate Fundamental frequency and perform research for extracting information of emotion signal using Multicore programming for efficiently reduce processing time involved the large amount time in this process.
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