KR102270653B1 - 영상 객체의 발화 및 표정 구현을 위한 조음기관 물리 특성 기반의 발화-표정 데이터 맵핑 시스템 - Google Patents
영상 객체의 발화 및 표정 구현을 위한 조음기관 물리 특성 기반의 발화-표정 데이터 맵핑 시스템 Download PDFInfo
- Publication number
- KR102270653B1 KR102270653B1 KR1020200150799A KR20200150799A KR102270653B1 KR 102270653 B1 KR102270653 B1 KR 102270653B1 KR 1020200150799 A KR1020200150799 A KR 1020200150799A KR 20200150799 A KR20200150799 A KR 20200150799A KR 102270653 B1 KR102270653 B1 KR 102270653B1
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- sensor
- speech
- unit
- neck
- data
- Prior art date
Links
- 230000008921 facial expression Effects 0.000 title claims description 11
- 230000009471 action Effects 0.000 title description 5
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 title description 5
- 238000013507 mapping Methods 0.000 title description 4
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 title description 3
- 210000000056 organ Anatomy 0.000 claims abstract description 111
- 238000013506 data mapping Methods 0.000 claims abstract description 108
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 claims abstract description 85
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 claims abstract description 67
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims abstract description 13
- 210000003128 head Anatomy 0.000 claims description 140
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 64
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 40
- 210000001260 vocal cord Anatomy 0.000 claims description 37
- 230000001815 facial effect Effects 0.000 claims description 31
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 19
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 claims description 11
- 230000001755 vocal effect Effects 0.000 claims description 9
- 238000013459 approach Methods 0.000 claims description 7
- 210000004237 neck muscle Anatomy 0.000 claims description 7
- 238000002567 electromyography Methods 0.000 claims description 6
- 230000008602 contraction Effects 0.000 claims description 5
- 230000003993 interaction Effects 0.000 claims description 5
- 210000005036 nerve Anatomy 0.000 claims description 5
- 206010044565 Tremor Diseases 0.000 claims description 4
- 239000010408 film Substances 0.000 claims description 4
- 239000000853 adhesive Substances 0.000 claims description 3
- 230000001070 adhesive effect Effects 0.000 claims description 3
- 239000002775 capsule Substances 0.000 claims description 3
- 230000009467 reduction Effects 0.000 claims description 3
- 239000010409 thin film Substances 0.000 claims description 3
- 210000000038 chest Anatomy 0.000 claims description 2
- 230000007274 generation of a signal involved in cell-cell signaling Effects 0.000 claims description 2
- 210000003141 lower extremity Anatomy 0.000 claims description 2
- 210000003739 neck Anatomy 0.000 claims description 2
- 230000001256 tonic effect Effects 0.000 claims description 2
- 210000001364 upper extremity Anatomy 0.000 claims description 2
- 210000002105 tongue Anatomy 0.000 description 130
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 80
- 210000000088 lip Anatomy 0.000 description 27
- 230000008569 process Effects 0.000 description 18
- 230000035882 stress Effects 0.000 description 17
- 230000033001 locomotion Effects 0.000 description 16
- 210000000214 mouth Anatomy 0.000 description 16
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 11
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 11
- 238000000691 measurement method Methods 0.000 description 10
- 210000001584 soft palate Anatomy 0.000 description 10
- 210000003205 muscle Anatomy 0.000 description 9
- 230000000704 physical effect Effects 0.000 description 9
- 230000006870 function Effects 0.000 description 8
- 210000003792 cranial nerve Anatomy 0.000 description 6
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 6
- 210000000867 larynx Anatomy 0.000 description 6
- 208000027765 speech disease Diseases 0.000 description 6
- 210000001847 jaw Anatomy 0.000 description 5
- 239000002131 composite material Substances 0.000 description 4
- 210000005182 tip of the tongue Anatomy 0.000 description 4
- OKTJSMMVPCPJKN-UHFFFAOYSA-N Carbon Chemical compound [C] OKTJSMMVPCPJKN-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 3
- 206010011878 Deafness Diseases 0.000 description 3
- 238000005452 bending Methods 0.000 description 3
- 230000000903 blocking effect Effects 0.000 description 3
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 3
- 239000013078 crystal Substances 0.000 description 3
- 230000005611 electricity Effects 0.000 description 3
- 210000004704 glottis Anatomy 0.000 description 3
- 210000001983 hard palate Anatomy 0.000 description 3
- 201000000615 hard palate cancer Diseases 0.000 description 3
- 208000014674 injury Diseases 0.000 description 3
- 210000001331 nose Anatomy 0.000 description 3
- 210000003800 pharynx Anatomy 0.000 description 3
- 230000008733 trauma Effects 0.000 description 3
- 239000002033 PVDF binder Substances 0.000 description 2
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 description 2
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 description 2
- -1 airgel Substances 0.000 description 2
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 2
- 210000003169 central nervous system Anatomy 0.000 description 2
- 238000013527 convolutional neural network Methods 0.000 description 2
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 2
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 2
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 2
- 210000003801 laryngeal nerve Anatomy 0.000 description 2
- 229910052451 lead zirconate titanate Inorganic materials 0.000 description 2
- HFGPZNIAWCZYJU-UHFFFAOYSA-N lead zirconate titanate Chemical compound [O-2].[O-2].[O-2].[O-2].[O-2].[Ti+4].[Zr+4].[Pb+2] HFGPZNIAWCZYJU-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 239000000463 material Substances 0.000 description 2
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 2
- 210000003928 nasal cavity Anatomy 0.000 description 2
- 210000000653 nervous system Anatomy 0.000 description 2
- 210000003254 palate Anatomy 0.000 description 2
- 229920000642 polymer Polymers 0.000 description 2
- 229920002981 polyvinylidene fluoride Polymers 0.000 description 2
- 210000002345 respiratory system Anatomy 0.000 description 2
- 239000005060 rubber Substances 0.000 description 2
- 238000001356 surgical procedure Methods 0.000 description 2
- 229920000049 Carbon (fiber) Polymers 0.000 description 1
- 206010010356 Congenital anomaly Diseases 0.000 description 1
- 206010011224 Cough Diseases 0.000 description 1
- 230000005355 Hall effect Effects 0.000 description 1
- 241000282412 Homo Species 0.000 description 1
- 206010041235 Snoring Diseases 0.000 description 1
- 241001067453 Therion Species 0.000 description 1
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 1
- 230000032683 aging Effects 0.000 description 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 230000001174 ascending effect Effects 0.000 description 1
- 210000001142 back Anatomy 0.000 description 1
- 235000015278 beef Nutrition 0.000 description 1
- 238000009529 body temperature measurement Methods 0.000 description 1
- 210000000133 brain stem Anatomy 0.000 description 1
- 239000004917 carbon fiber Substances 0.000 description 1
- 229910021393 carbon nanotube Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000002041 carbon nanotube Substances 0.000 description 1
- 239000003575 carbonaceous material Substances 0.000 description 1
- 210000004027 cell Anatomy 0.000 description 1
- 210000003855 cell nucleus Anatomy 0.000 description 1
- 229920002678 cellulose Polymers 0.000 description 1
- 239000001913 cellulose Substances 0.000 description 1
- 229910010293 ceramic material Inorganic materials 0.000 description 1
- 210000001638 cerebellum Anatomy 0.000 description 1
- 210000004720 cerebrum Anatomy 0.000 description 1
- 230000001055 chewing effect Effects 0.000 description 1
- 230000001684 chronic effect Effects 0.000 description 1
- 230000001149 cognitive effect Effects 0.000 description 1
- 208000013407 communication difficulty Diseases 0.000 description 1
- 230000000295 complement effect Effects 0.000 description 1
- 229920001940 conductive polymer Polymers 0.000 description 1
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000018109 developmental process Effects 0.000 description 1
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 1
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 1
- 239000006185 dispersion Substances 0.000 description 1
- 230000008030 elimination Effects 0.000 description 1
- 238000003379 elimination reaction Methods 0.000 description 1
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 1
- 210000002409 epiglottis Anatomy 0.000 description 1
- 210000003054 facial bone Anatomy 0.000 description 1
- 210000003195 fascia Anatomy 0.000 description 1
- 238000002353 field-effect transistor method Methods 0.000 description 1
- 238000010304 firing Methods 0.000 description 1
- 230000004907 flux Effects 0.000 description 1
- 229910021389 graphene Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000010439 graphite Substances 0.000 description 1
- 229910002804 graphite Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000000017 hydrogel Substances 0.000 description 1
- 238000002955 isolation Methods 0.000 description 1
- 239000007788 liquid Substances 0.000 description 1
- 210000004072 lung Anatomy 0.000 description 1
- 230000005389 magnetism Effects 0.000 description 1
- 210000004373 mandible Anatomy 0.000 description 1
- 210000002050 maxilla Anatomy 0.000 description 1
- 230000003340 mental effect Effects 0.000 description 1
- VNWKTOKETHGBQD-UHFFFAOYSA-N methane Chemical compound C VNWKTOKETHGBQD-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 229910021392 nanocarbon Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000002114 nanocomposite Substances 0.000 description 1
- 239000002086 nanomaterial Substances 0.000 description 1
- 239000002070 nanowire Substances 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 229940037201 oris Drugs 0.000 description 1
- 239000002245 particle Substances 0.000 description 1
- 230000001575 pathological effect Effects 0.000 description 1
- 210000000578 peripheral nerve Anatomy 0.000 description 1
- 210000001428 peripheral nervous system Anatomy 0.000 description 1
- 230000035790 physiological processes and functions Effects 0.000 description 1
- 230000010287 polarization Effects 0.000 description 1
- 239000002861 polymer material Substances 0.000 description 1
- 239000011148 porous material Substances 0.000 description 1
- 239000000843 powder Substances 0.000 description 1
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 description 1
- 238000003825 pressing Methods 0.000 description 1
- 239000010453 quartz Substances 0.000 description 1
- 230000000306 recurrent effect Effects 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 230000029058 respiratory gaseous exchange Effects 0.000 description 1
- 210000005181 root of the tongue Anatomy 0.000 description 1
- 238000010079 rubber tapping Methods 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
- 230000015541 sensory perception of touch Effects 0.000 description 1
- VYPSYNLAJGMNEJ-UHFFFAOYSA-N silicon dioxide Inorganic materials O=[Si]=O VYPSYNLAJGMNEJ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 210000003625 skull Anatomy 0.000 description 1
- 239000007779 soft material Substances 0.000 description 1
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 description 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 1
- 230000009747 swallowing Effects 0.000 description 1
- 230000008961 swelling Effects 0.000 description 1
- 238000002560 therapeutic procedure Methods 0.000 description 1
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 1
- 230000005641 tunneling Effects 0.000 description 1
- 210000001186 vagus nerve Anatomy 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F3/00—Input arrangements for transferring data to be processed into a form capable of being handled by the computer; Output arrangements for transferring data from processing unit to output unit, e.g. interface arrangements
- G06F3/01—Input arrangements or combined input and output arrangements for interaction between user and computer
- G06F3/011—Arrangements for interaction with the human body, e.g. for user immersion in virtual reality
- G06F3/015—Input arrangements based on nervous system activity detection, e.g. brain waves [EEG] detection, electromyograms [EMG] detection, electrodermal response detection
-
- G—PHYSICS
- G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
- G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
- G10L15/00—Speech recognition
- G10L15/24—Speech recognition using non-acoustical features
- G10L15/25—Speech recognition using non-acoustical features using position of the lips, movement of the lips or face analysis
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F3/00—Input arrangements for transferring data to be processed into a form capable of being handled by the computer; Output arrangements for transferring data from processing unit to output unit, e.g. interface arrangements
- G06F3/01—Input arrangements or combined input and output arrangements for interaction between user and computer
- G06F3/011—Arrangements for interaction with the human body, e.g. for user immersion in virtual reality
-
- G—PHYSICS
- G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
- G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
- G10L15/00—Speech recognition
- G10L15/02—Feature extraction for speech recognition; Selection of recognition unit
-
- G—PHYSICS
- G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
- G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
- G10L15/00—Speech recognition
- G10L15/04—Segmentation; Word boundary detection
-
- G—PHYSICS
- G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
- G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
- G10L15/00—Speech recognition
- G10L15/22—Procedures used during a speech recognition process, e.g. man-machine dialogue
-
- G—PHYSICS
- G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
- G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
- G10L15/00—Speech recognition
- G10L15/24—Speech recognition using non-acoustical features
-
- G—PHYSICS
- G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
- G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
- G10L21/00—Speech or voice signal processing techniques to produce another audible or non-audible signal, e.g. visual or tactile, in order to modify its quality or its intelligibility
- G10L21/06—Transformation of speech into a non-audible representation, e.g. speech visualisation or speech processing for tactile aids
-
- G—PHYSICS
- G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
- G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
- G10L15/00—Speech recognition
- G10L15/22—Procedures used during a speech recognition process, e.g. man-machine dialogue
- G10L2015/226—Procedures used during a speech recognition process, e.g. man-machine dialogue using non-speech characteristics
- G10L2015/227—Procedures used during a speech recognition process, e.g. man-machine dialogue using non-speech characteristics of the speaker; Human-factor methodology
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Audiology, Speech & Language Pathology (AREA)
- Acoustics & Sound (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Dermatology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Neurology (AREA)
- Neurosurgery (AREA)
- Electrically Operated Instructional Devices (AREA)
- Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
- Toys (AREA)
Abstract
본 발명은, 화자의 두경부의 일면에 인접하여 조음기관의 물리특성을 측정하는 센서부; 상기 센서부의 위치와 상기 조음기관의 물리특성을 기반으로 화자의 발화 특징을 파악하는 데이터해석부; 상기 센서부의 위치와 상기 발화특징을 언어 데이터 내지 객체 두경부 데이터로 변환하는 데이터변환부; 상기 언어 데이터 내지 객체 두경부 데이터를 외부로 표현하는 데이터표현부를 포함하고, 상기 센서부는, 구강설에 대응되는 구강설 센서를 포함하는 발화-표정 데이터 맵핑 시스템을 제공한다.
Description
본 발명은 조음 센서와 촬상 센서를 통해 구강설을 포함한 두경부의 조음기관의 물리 특성을 인지하여 두경부 전반의 발화에 따른 변화를 측정하고 이를 통해 발화 의도를 파악하여, 외부의 애니메이션을 포함한 영상 객체에 화자의 발화와 동일한 조음기관의 물리 특성을 맵핑하여 현실감 있는 영상 객체의 발화 및 표정 구현을 제공하는 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.
조음기관에서 생성되는 문자가 언어학적 정보전달인 의사소통을 위한 경우에는 발화 혹은 언어음으로 불리며 비언어학적인 경우에는 발성으로 불린다.
문자의 생성에 관여하는 인체의 주요한 기관은 신경계통과 호흡기계통이다.
신경계통은 중추신경계와 말초신경계가 관여하는데 중추신경 중 뇌간에는 언어의 생성에 필요한 두개골 혹은 뇌신경 세포핵이 위치하며 소뇌는 동작에 대한 근육의 제어를 정밀하게 조율하는 기능이 있으며, 대뇌의 반구는 언어기능에 지배적인 역할을 한다. 언어음 생성을 위해 관여하는 두개골 신경에는 턱의 움직임을 관여하는 제 5 뇌신경, 입술운동에 관여하는 제 7 뇌신경, 인두 및 후두의 운동에 관여하는 제 10 뇌신경, 인두의 운동에 관여하는 제 11 뇌신경, 그리고 혀의 운동에 관여하는 제 12 신경 등이 있다. 말초신경 중에는 특히 미주신경에서 분지되는 상후두신경과 반회후두신경이 후두운동에 직접 관여하게 된다.
또한 언어음은 하부 호흡기계, 후두와 성도가 상호 밀접하게 작용하여 생성된다. 성대는 문자의 근원으로, 폐로부터 송출되는 호기의 흐름이 성대를 진동시키고 발성 시 호기조절은 소리 에너지를 적절히 능률적으로 공급한다. 성대가 적당히 긴장하여 폐쇄되면 호기에 의해 성대가 진동하고 성문을 일정한 주기로 개폐시켜 성문을 통과하는 호기류를 단속하는데 이 호기의 단속류가 문자의 음원이다.
사람이 의사소통을 목적으로 말을 사용하기 위해서는 여러 가지 생리적인 과정을 거쳐야 한다. 조음과정은 발성된 소리가 공명과정을 거쳐 증폭 및 보완된 후, 말소리의 단위인 음소를 형성해 가는 과정을 의미한다.
조음기관으로는 혀가 가장 중요하게 생각하지만, 실제로 음소를 만드는 데는 혀뿐 아니라 구강 및 안면의 여러 가지 구조들이 관여한다. 이러한 조음기관에는 혀, 입술, 여린입천장(연구개, soft palate), 턱 등과 같이 움직일 수 있는 구조와 치아나 굳은입천장(경구개, hard palate)과 같이 움직일 수 없는 구조들이 포함된다. 이러한 조음기관들이 공기의 흐름을 막거나 제약하여 자음과 모음을 형성하게 되는 것이다.
첫 번째 조음기관으로서의 혀는 그 부위들이 뚜렷한 경계선을 나타내지 않기 때문에 구별하는 것이 쉽지는 않으나 기능적인 측면에서 혀의 외부구조를 구별하는 것은 정상적인 조음뿐 아니라 병리적인 조음을 이해하는데 도움이 된다. 혀는 앞에서부터 혀끝(apex, tip), 혀날(blade), 혀등(dorsum), 혀몸통(body), 그리고 혀뿌리(root)로 나눌 수 있다. 혀끝을 우리가 혀를 뾰족하게 내밀거나 음절의 첫소리로 오는 /ㄹ/(예: "라라라")를 조음할 때 사용되는 부위이고, 혀날은 잇몸소리(치조음 alveolar sounds)와 같은 입의 앞쪽에서 만드는 음소들을 조음할 때 주로 사용되며, 혀등은 여린입천장소리(연구개음 velar sounds)와 같은 뒷소리 음소들을 조음할 때 주로 사용되는 혀의 부분이다.
두 번째 조음기관으로서의 입술은 입의 입구를 이루는 부분으로 두경부 표정이나 조음에 중요한 기능을 한다. 특히 여러 가지 모음들은 혀의 움직임뿐만 아니라 입술의 모양에 의하여 음소가 구별되며, 두입술자음(양순자음 bilabial sound)들은 입술이 닫혀져야만 발음될 수 있다. 입술의 모양은 주변의 근육들에 의하여 변형된다. 예를 들어, 입술 주변을 둘러싸고 있는 입둘레근(구륜근 orbicularis oris muscle)은 입술을 다물거나 오므라들게 하여 두입술자음이나 /우/와 같은 원순모음들 발음하는 데 중요한 역할을 하며, 윗입술올림근(quadratus labii superior muscle)과 아랫입술내림근(quadrates labii inferior muscle)은 입술을 열게 한다. 또한, 입꼬리당김근(소근 risorius muscle)은 입술의 모서리를 잡아당겨 미소를 짓거나 입술을 수축시켜서 발음해야 하는 /이/와 같은 소리를 낼 때 중요한 역할을 한다.
세 번째 조음기관으로서의 턱과 치아 중, 턱은 움직이지 않는 위턱(상악 maxilla)과 상하 및 좌우 운동을 하는 아래턱(하악 mandible)으로 구분된다. 이들 턱은 얼굴 뼈 중에서 가장 튼튼하고 큰 뼈로서 4쌍의 근육들에 의해서 움직인다. 아래턱의 움직임은 입안의 크기를 변화시키기 때문에 씹기뿐 아니라 모음산출에 있어서도 중요하다.
네 번째 조음기관으로서의 잇몸 및 굳은입천장 중, 잇몸은 /ㄷ/나 /ㅅ/계열의 말소리들이 조음되는 부위이며, 굳은 입천장은 잇몸 뒤의 단단하고 다소 편편한 부분으로 /ㅈ/계열의 소리들이 조음되는 부위이다.
마지막 조음기관으로서의 여린입천장은 움직이는 조음기관으로 분류되는데, 이는 여린입천장의 근육들이 수축함으로써 연인두폐쇄를 이루고 그에 따라 입소리들(oral sounds)을 조음하기 때문이다.
<조음과정>
소리들 중에는 성대를 거친 기류가 성도를 통과하는 동안 구강에서, 더 정확히 말하면 구강 통로의 중앙부에서 어떠한 방해(장애)를 받으면서 생성되는 것과, 이와는 달리 아무런 방해를 받지 않고 생성되는 것이 있다. 보통 전자를 자음(consonant) 후자를 모음(vowel)이라고 한다.
1) 자음의 조음
자음은 발성되는 방법과 위치에 따라 살펴보아야 하는데 국제문자기호표상에서 각 칸은 조음위치를, 각 줄은 조음방법을 각각 나타내고 있다.
우선 조음방법에 따라 분류해 본다면, 기류가 중앙부에서 어떤 종류의 방해를 받아서 조음되는가에 따라서 다막음 소리와 덜막음 소리로 크게 나누어 볼 수 있다. 다막음 소리는 구강에서 기류를 완전히 막았다가 터트리면서 내는 소리이고, 덜막음 소리는 성도의 한 부분을 좁혀서 그 좁아진 통로로 기류를 통과시켜 내는 소리이다.
다막음 소리는 다시 비강의 공명을 동반하고 나는 소리와 동반하지 않고 나는 소리로 나눌 수 있다. 성도의 일부를 완전히 막음과 동시에 연구개를 내려 비강 통로를 열고 비강의 공명을 동반하면서 내는 비강 다막음 소리(비강 폐쇄음, nasal stop)들이 전자에 속하며, 연구개를 올려 인두벽에 대고 비강 통로를 차단하여, 기류가 비강으로 통하는 것을 막은 상태로 내는 구강 다막음 소리(구강 폐쇄음, oral stop)들이 후자에 속한다. 구강 다막음 소리는 폐쇄의 길이와 방법에 따라서 폐쇄음(막음소리, stop) 혹은 파열음(터짐소리, plosive), 전동음(떨소리, trill), 탄설음(혹을 설탄음, flap/tap)으로 생각해 볼 수 있다.
그리고 덜막음 소리는 마찰음(갈이소리, fricative)과 접근음(approximant)으로 나누는데, 기류의 통로가 혀의 측면에 만들어지는 경우 이를 통틀어 설측음(lateral)이라고 한다.
또한 다막음과 덜막음의 조음방법을 복합적으로 사용하는 파찰음(터짐갈이, affricate)이 있으며, 마지막으로 알파벳으로는 "r"이나 "l"로 표현되나 국어의 경우 /ㄹ/로 표현되는 유음(liquid)과 국어에는 없지만 조음기관을 진동시켜서 소리를 말하는 전동음이 있다.
조음위치에 따라 분류해보면, 양순음(bilabial)이란, 두 입술이 그 조음에 관계하는 소리를 지칭하는 것으로, 한국어의 /ㅂ, ㅃ ,ㅍ, ㅁ/등이 이에 속한다. 현대 한국어(표준어)에 존재하는 양순음들은 모두 두 입술을 막아서 내는 소리들이지만, 두 입술의 간격을 좁혀서 그 사이로 기류를 마찰시켜 낼 수도 있으며(양순 마찰음) 두 입술을 떨어서 낼 수도 있다(양순 전동음).
순치음(labiodentals)이란 아랫입술과 윗니가 조음에 관계하는 소리를 지칭하는 것으로 한국어에는 존재하지 않는다. 한국어에는 순치음이 없지만, 영어에 있는[f, v]가 바로 이 순치음(순치 마찰음)에 속한다.
치음(dental)은 기류의 협착이나 폐쇄가 윗니의 뒷부분에서 일어나는 소리를 말하는데, 이 사이에서 마찰이 이루어지기도 해서 치간음(interdental)이라고도 한다.
치경음(alveolar)은 윗잇몸 부근에서 기류의 협착이나 폐쇄가 일어나면서 나는 소리로 한국어의 /ㄷ, ㄸ, ㅌ, ㄴ, ㅆ, ㅅ/등이 이에 속한다. 한국어의 /ㅅ, ㅆ/는 치경 부분에서 기류의 협착이 이루어져 나는 소리로 영어의 /s, z/와 기류의 협착이 이루어지는 장소가 거의 비슷하다.
경구개치경음(palatoalveolar)은 후치경음(postalveolar)이라고도 불리는데, 혀끝이나 혓날이 후치경부에 닿아서 나는 소리로 국어에는 존재하지 않지만, 영어나 불어에는 존재한다.
치경경구개음(alveolopalatal)은 전경구개음(prepalatal)이라고도 불리는데, 이 소리가 경구개의 앞쪽 즉 치경과 가까운 쪽에서 조음되기 때문이다. 국어의 세 파찰음 /ㅈ, ㅊ, ㅉ/가 이에 속한다.
권설음(retroflex)은 혀끝이나 혀의 위 표면이 입천장에 닿거나 접근하여서 조음되는 여타의 설음들과는 달리 혀의 아래 표면이 입천장에 닿거나 접근하여서 조음된다는 점에서 뚜렷한 차이가 있다.
경구개음(palatal)은 혓몸이 경구개부에 닿거나 접근하여 조음되는 소리를 말한다.
연구개음(velar)은 혓몸이 연구개부에 닿거나 접근하여 조음되는 소리를 말한다. 국어의 폐쇄음/ㄱ, ㅋ, ㄲ/와 비음 /ㅇ/이 이에 속한다.
구개수음(uvular)은 혓몸이 연구개의 끝부분인 구개수에 닿거나 접근하여 조음되는 소리를 말한다.
인두음(pharyngeal)은 그 조음이 인두강에서 이루어지는 음을 지칭한다.
마지막으로 성문음(glottal)은 성대가 조음기관으로 사용되어 조음되는 소리를 지칭하며 우리말에는 음소로서 성문 무성 마찰음 /ㅎ/만이 존재한다.
2) 모음의 조음
모음의 조음은 혀의 고저와 전후 위치, 그리고 입술의 모양 등 세가지가 가장 중요한 변수로 작용한다.
첫 번째 변수로, 혀의 고저에 의하여 모음의 개구도, 즉 입을 벌린 정도가 결정되는데, 입을 적게 벌리고 내는 소리를 폐모음(close vowel), 혹은 고모음(high vowel)이라고 하며, 입을 크게 버리고 내는 소리를 개모음(open vowel), 혹은 저모음(low vowel)이라고 한다. 그리고 고모음과 저모음의 사이에서 나는 소리를 중모음(mid vewel)이라고 하는데, 이중모음은 다시 입을 벌린 정도가 더 작은 중고모음(close-mid vowel), 혹은 반폐모음(half-close vewel)과 입을 벌린 정도가 더 큰 중저모음(open-mid vewel), 혹은 반개모음(half-open vewel)으로 세분할 수 있다.
두 번째 변수인 혀의 전후 위치란 사실 혀의 어느 부분이 가장 좁혀졌는가, 다시 말해서 혀의 어느 부분이 입천장과 가장 가까운가를 기준으로 앞뒤를 따지는 것이다. 그 좁아진 부분이 혀의 앞쪽에 있는 모음을 전설모음(front vowel), 뒤쪽에 있는 모음을 후설모음(back vowel)이라고 하며, 그 중간쯤에 있는 모음을 중설모음(central vowel)이라고 한다.
마지막으로 모음의 조음에서 중요한 변수가 되는 것은 입술의 모양이다. 조음 시 입술이 동그랗게 모아져 앞으로 튀어나오는 모음을 원순모음(rounded vowel)이라고 하고, 그렇지 않은 모음을 평순모음(unrounded vowel)이라고 한다.
발화 장애란 음도, 강도, 음질, 유동성이 성별, 연령, 체구, 사회적 환경, 지리적 위치에 적합하지 않은 것을 이야기 한다. 이는 선천적으로 혹은 후천적으로 만들어 질 수 있으며, 수술을 통해 후두의 일부분인 성대를 늘이거나 줄여 어느 정도 치료하는 것이 가능하다. 하지만 완벽한 치료는 되지 않으며, 그 효과 또한 정확하다고 할 수 없다.
이러한 후두의 기능으로는 삼킴, 기침, 폐색, 호흡, 발성 등의 기능을 가지고 있으며, 이를 위한 다양한 평가 방식(ex. 발화 내역 검사, 발화패턴, 음향학적 검사, 공기역학적 검사...)이 있다. 이러한 평가를 통해 발화 장애의 여부를 어느 정도 판단할 수 있다.
발화 장애의 유형도 다양하며 크게 기능적 발화장애와 기질적 발화장애로 나뉘게 된다. 이러한 유형의 대부분은 후두의 일부분인 성대에 이상이 생기는 경우가 많으며, 이러한 성대가 외부의 환경적 요인으로 인해 부어오름, 찢어짐, 이상 물질의 발생 등에 의해 장애가 오는 경우가 많다.
이러한 성대의 기능을 대신하기 위해 인위적으로 진동을 발생시킬 수 있는 진동발생기를 이용할 수 있다. 진동발생기의 방법은 스피커의 원리를 사용할 수 있는데 스피커의 구조를 보면, 자석과 코일로 이루어져 있으며, 이러한 코일에 전류를 흘려주는 상태에서 전류의 방향을 반대로 하면 자석의 극이 반대로 바뀌게 된다. 따라서 자석과 코일의 전류의 방향에 따라 인력과 척력이 작용하게 되고, 이는 코일의 왕복운동을 발생시킨다. 이러한 코일의 왕복운동이 공기를 진동하여 진동을 발생시킨다.
다른 방식으로 압전 현상을 이용한 방식이 있는데 압전 결정 유닛이 저주파 신호 전압을 받아서 일그러짐을 발생하고, 그에 의해서 진동판이 진동하여 음향을 발행하도록 만들 수 있다. 따라서 이러한 원리들을 이용한 진동발생기를 이용하여 성대의 기능을 수행하도록 할 수 있다.
하지만 이러한 방법의 경우 외부의 위치하여 단순히 성대를 진동시켜 주는 기능에 불과하기 때문에 나타나는 음이 매우 부정확할 뿐 아니라 화자의 말하기 의도를 파악하는 것이 쉽지 않다. 또한 진동 발생기를 가지고 성대에 위치하여 항상 소지해야 되며 말할 때는 한 손을 이용하기 때문에 일상생활에 어려움을 준다. 전술한 발화 장애와 이러한 발화 이상에 대해서는 후두나 성대의 일부를 수술하는 등의 치료적 방법을 모색할 수 있으나, 이러한 수술 방법이나 치료가 불가능한 경우가 있어서 완전한 해결책이 되지 못하고 있다.
특히 관련 업계에 있어서는 유럽 및 홍콩을 구심점으로 WinEPG, Articulate Instruments Ltd 등의 회사에서 사용 중인 University of Reading, 일본의 Fujimura, Tatsumi가 1973년에 개발하여 Rion 이라는 회사 이름으로 널리 상용화 시킨 The Rion EPG, Flecher이 출원하여 UCLA Phonetics Lab이 연구목적으로 개발하여 사용하는 Kay Palatometer, Schmidt가 개발하여 Complete Speech(Logomertix) 등이 있다.
그러나 종래의 기술들은 수동적 조음기관을 기반으로 발화하는 것에 한계가 있으며, 능동적 조음기관 자체인 구강설을 이용하거나, 구강설과 다른 조음기관과의 연계성에 의한 실제 조음 방식에 따른 발화를 구현하는 데 명확한 한계가 있었다.
기존에 상태 변화나 움직임을 파악하기 위한 다양한 센서가 개발되어 있으며, 센서를 바탕으로 압력, 온도, 거리, 마찰 등의 변화를 파악하는 것이 가능하다.
더불어, 발화 및 표정 동기화(Lip Sync)는, 대상 내지 객체의 아이덴티티를 결정하는 가장 중요한 요소인 말하는 음성 및 조음을 포함하는 발화, 표정 등을 캐릭터, 로봇, 다양한 전자제품, 자율주행 운송수단 등에 복제 적용하여 개인의 아이덴티티를 결정하고 확장하는 핵심 수단이다. 특히, 고품질의 Lip Sync 에니메이션을 만들기 위해서 전문 에니메이션 팀이 작업하므로, 높은 비용 및 많은 시간을 필요로 하고 대량의 작업에 어려움이 존재한다. 종래의 일반적인 기술은 단순한 입술 모양 라이브러리를 사용하여 저급한 에니메이션을 생성하는 수준에 국한되었다. Pixar나 Disney와 같은 해외의 에니메이션 콘텐츠 제작사들은 Lip Sync를 통한 실감나는 캐릭터 에니메이션을 생성하는데 많은 비용과 시간을 투입하는 실정이다.
본 발명은 전술한 문제점을 해결하기 위하여 제안된 것으로, 본 발명의 목적은 사용자의 발화 의도에 따른 사용자의 조음 방식을 구강설을 포함한 두경부의 센서를 통해 파악하고, 이를 애니메이션을 포함하는 영상 객체의 두경부에 맵핑시켜 해당 영상 객체의 발화 및 표정을 보다 인간과 흡사하고 자연스럽게 구현하는 방법을 제공하고자 하는 것이다.
본 발명의 다른 목적 및 이점은 후술하는 발명의 상세한 설명 및 첨부하는 도면을 통해서 더욱 분명해질 것이다.
상기 목적을 달성하기 위하여, 본 발명은, 화자의 두경부의 일면에 인접하여 조음기관의 물리특성을 측정하는 센서부; 상기 센서부의 위치와 상기 조음기관의 물리특성을 기반으로 화자의 발화 특징을 파악하는 데이터해석부; 상기 센서부의 위치와 상기 발화특징을 언어데이터 내지 객체 두경부 데이터로 변환하는 데이터변환부; 상기 언어데이터 내지 객체 두경부 데이터를 외부로 표현하는 데이터표현부를 포함하고, 상기 센서부는, 구강설에 대응되는 구강설 센서를 포함하는 영상 객체의 발화 및 표정 구현을 위한 조음기관 물리 특성 기반의 발화-표정 데이터 맵핑 시스템을 제공한다.
그리고, 상기 구강설 센서는, 상기 구강설의 일측면에 고착되거나, 상기 구강설의 표면을 감싸거나, 상기 구강설 내부에 삽입되고, 발화에 따른 상기 구강설의 x축, y축, z축 방향 기반의 시간에 따른 벡터량의 변화량을 파악하여, 상기 구강설의 저고도, 전후설성, 굴곡도, 신전도, 회전도, 긴장도, 수축도, 이완도, 진동도 중 적어도 하나의 물리특성을 파악할 수 있다.
또한, 상기 구강설 센서는, 상기 구강설의 일측면에 고착되거나, 상기 구강설의 표면을 감싸거나, 상기 구강설 내부에 삽입되고, 발화에 따른 상기 구강설의 x축, y축, z축 방향 기반의 단위 시간 당 회전하는 각도의 변화량을 파악하여, 상기 구강설을 포함한 상기 조음기관의 물리 특성을 파악할 수 있다.
그리고, 상기 구강설 센서는, 상기 구강설의 일측면에 고착되거나, 상기 구강설의 표면을 감싸고, 발화에 따른 상기 구강설의 수축 및 이완으로 발생하는 물리력에 따라 결정 구조의 변화에 기인하는 편극에 대응되는 전기신호가 발생하는 압전소자를 통해 상기 구강설의 굽힘도를 파악하여, 상기 구강설의 저고도, 전후설성, 굴곡도, 신전도, 회전도, 긴장도, 수축도, 이완도, 진동도 중 적어도 하나의 물리특성을 파악할 수 있다.
또한, 상기 센서부는, 상기 구강설이 상기 두경부 내외의 다른 조음기관과의 상호작용에 기인하는 접근 및 접촉에 대응되는 마찰전기(Tribo Electric Generator)에 따른 파열도, 마찰도, 공명도, 접근도 중 적어도 하나의 물리특성을 파악하는 마찰대전소자를 포함할 수 있다.
그리고, 상기 데이터해석부는, 상기 센서부에서 측정되는 상기 구강설과 다른 조음기관과의 물리특성을 통해 상기 화자가 발화하는 자모음, 어휘 단위 강세 (Lexical Stress), 문장 단위 강세(Tonic stress) 중 적어도 하나의 발화 특징을 파악할 수 있다.
또한, 상기 데이터해석부는, 상기 센서부에 의해 측정되는 상기 조음기관의 물리특성에 의한 발화 특징을 파악함에 있어서, 2진수 내지 실수를 포함하는 수치로 구성된 표준 발화 특징 행렬을 기반으로 상기 화자의 발음과 강세의 정오도, 유사근접도, 발화 의도 중 적어도 하나의 발화 특징을 측정할 수 있다.
그리고, 상기 데이터해석부는, 상기 센서부에 의해 측정되는 상기 조음기관의 물리특성을 발화 특징을 파악함에 있어서, 상기 조음기관의 물리특성을 각 자모음 단위의 패턴으로 인식하는 단계, 상기 자모음 단위의 패턴의 특징을 추출하고, 추출된 상기 자모음 단위의 패턴의 특징을 유사도에 따라 분류하는 단계, 분류된 상기 자모음 단위의 패턴의 특징을 재조합하는 단계, 상기 조음기관의 물리특성을 상기 발화 특징으로 해석하는 단계에 따라 상기 발화 특징을 파악할 수 있다.
또한, 상기 데이터해석부는, 상기 센서부에 의해서 측정되는 상기 조음기관의 물리특성에 의해, 자모음의 동화(Assimilation), 이화(Dissimilation), 탈락(Elision), 첨가(Attachment), 강세(Stress)와, 약화(Reduction)로 야기되는 기식음화 (Asperation), 음절성자음화(Syllabic cosonant), 탄설음화(Flapping), 경음화(Tensification), 순음화(Labilalization), 연구개음화(Velarization), 치음화(Dentalizatiom), 구개음화 (Palatalization), 비음화(Nasalization), 강세변화(Stress Shift), 장음화(Lengthening) 중 적어도 하나의 이차조음현상인 발화 변이를 측정할 수 있다.
그리고, 상기 구강설 센서는, 센서 작동을 위한 회로부, 상기 회로부를 감싸는 캡슐부, 상기 구강설 일면에 부착되는 접착부를 포함할 수 있다.
또한, 상기 구강설 센서는, 박막 회로를 가진 필름 형태로서 상기 구강설에 인접하여 작동할 수 있다.
그리고, 상기 센서부는, 두경부 근육의 신경신호 측정의 기준 전위를 생성하는 적어도 하나의 레퍼런스 센서와, 상기 두경부 근육의 신경신호를 측정하는 적어도 하나의 양극센서 및 적어도 하나의 음극센서로 구성된 안면부 센서를 포함할 수 있다.
또한, 상기 데이터해석부는, 상기 안면부 센서에 기반하여 상기 센서부의 위치를 획득함에 있어서, 상기 레퍼런스 센서를 기준으로 하여 상기 적어도 하나의 양극센서 및 상기 적어도 하나의 음극센서의 전위차를 파악하여 상기 안면부 센서의 위치를 파악할 수 있다.
그리고, 상기 데이터해석부는, 상기 안면부 센서에 기반하여 상기 화자의 발화 특징을 획득함에 있어서, 상기 레퍼런스 센서를 기준으로 하여 상기 적어도 하나의 양극센서 및 상기 적어도 하나의 음극센서의 전위차를 파악하여 상기 화자의 두경부에서 발생하는 상기 조음기관의 물리 특성에 의한 발화 특징을 파악할 수 있다.
또한, 상기 센서부는, 상기 화자의 두경부 중 성대에 인접하여 성대의 근전도 내지 떨림을 파악하여, 상기 화자의 발화 시작, 발화 정지, 발화 종료 중 적어도 하나의 발화 내역 정보를 파악하는 성대 센서를 포함할 수 있다.
그리고, 상기 센서부는, 치아의 일면에 인접하여 상기 구강설 및 아랫 입술의 접촉에 기인하여 발생하는 전기적 용량 변화에 따른 신호발생 위치를 파악하는 치아센서를 포함할 수 있다.
또한, 상기 데이터해석부는, 상기 화자의 두경부 일면에 인접한 음성 취득 센서를 통해 발화에 따른 상기 화자의 음성을 취득할 수 있다.
그리고, 상기 센서부는, 상기 화자의 두경부 조음기관 위치 변화 정보, 상기 화자의 두경부 표정 변화 정보, 상기 화자의 발화 의도에 따라 움직이는 두경부, 흉곽부, 상지부, 하지부의 비언어적 표현 중 적어도 하나를 파악하기 위해 상기 화자의 두경부를 촬상하는 촬상센서를 포함할 수 있다.
또한, 상기 발화-표정 데이터 맵핑 시스템은, 상기 센서부의 구강설 센서, 안면 센서, 음성취득 센서, 성대 센서, 치아 센서, 촬상센서 중 적어도 하나에 전원을 공급하는 전원부를 더 포함할 수 있다.
그리고, 상기 발화-표정 데이터 맵핑 시스템은, 상기 데이터해석부 및 상기 데이터베이스부가 외부에 위치하여 작동할 경우, 연동되어 통신할 수 있는 유선 또는 무선의 통신부를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 데이터해석부는, 상기 센서부의 위치, 상기 화자의 발화 특징, 상기 화자의 음성에 대응하는 적어도 하나의
색인을 포함하는 데이터베이스부와 연동될 수 있다.
그리고, 상기 데이터베이스부는, 발화의 진행 시간, 발화에 따른 주파수, 발화의 진폭, 발화에 따른 두경부 근육의 근전도, 발화에 따른 두경부 근육의 위치 변화, 구강설의 굽힘 및 회전에 따른 위치 변화 중 적어도 하나의 정보를 기반으로, 자모음의 음소단위 색인, 음절단위 색인, 단어단위 색인, 구절단위 색인, 문장단위 색인, 연속발화단위 색인, 발음의 고저 색인 중 적어도 하나의 언어 데이터 색인을 구성할 수 있다.
또한, 상기 데이터표현부는, 상기 데이터베이스부의 언어 데이터 색인과 연동되어, 상기 화자의 발화 특징을 자모음의 음소(Phoneme)단위, 적어도 하나의 단어단위, 적어도 하나의 구절단위(Citation Forms), 적어도 하나의 문장단위, 연속발화단위(Consecutive Speech) 중 적어도 하나의 발화 표현을 나타낼 수 있다.
그리고, 상기 데이터표현부에 의해 나타나는 발화 표현은, 문자 기호, 그림, 특수기호, 숫자 중 적어도 하나로 시각화되거나, 소리 형태로 청각화되어, 상기 화자와 청자에게 제공될 수 있다.
또한, 상기 데이터표현부에 의해 나타나는 발화 표현은, 진동, 스누징, 태핑, 압박, 이완 중 적어도 하나의 촉각적 방법으로 상기 화자와 청자에게 제공될 수 있다.
그리고, 상기 데이터변환부는, 상기 센서부의 위치와 상기 두경부 표정 변화 정보를 제 1 기저 데이터로 변환하고, 상기 발화 특징과 상기 조음기관의 변화 정보와 두경부 표정 변화정보를 제 2 기저 데이터로 변환하여, 영상 객체의 두경부에 필요한 객체 두경부 데이터로 생성할 수 있다.
또한, 상기 발화-표정 데이터 맵핑 시스템은, 상기 데이터해석부에서 처리된 객체 두경부 데이터를 상기 상기 영상 객체의 두경부에 표현함에 있어서, 상기 데이터변환부의 제 1 기저 데이터를 기반으로 정적 기초 좌표를 설정하고, 제 2 기저 데이터를 기반으로 동적 가변 좌표를 설정하여, 매칭 위치를 생성하는 데이터매칭부를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 영상 객체의 발화 및 표정 구현을 위한 조음기관 물리 특성 기반의 발화-표정 데이터 맵핑 시스템은, 화자의 구강설을 중심으로 한 두경부 조음기관 활용에 발화 의도를 파악하고 청각, 시각, 촉각의 형태로 나타내어 양호한 품질의 발화 형성, 즉 발성이 표출될 수 있는 효과를 갖는다.
본 발명에서는 말하기 의도를 파악하기 위해 구강설을 포함한 두경부 내외의 조음기관을 이용하게 되며, 이러한 움직임의 예를 들면, 구강설의 독립적 물리 특성이나 수동적 조음기관과 입술, 성문, 성대, 인두, 후두개 중 하나이상으로 구성된 능동적 조음기관 중 하나이상의 조음기관과의 상호 작용에 의해 생기는 폐쇄도, 파열도, 마찰도, 공명도. 접근도 중 하나이상의 특성을 파악해야 하며, 이러한 특성을 파악하기 위하여 방위각, 앙각, 회전각, 압력, 마찰, 거리, 온도, 소리 등을 파악할 수 있는 다양한 센서를 이용하게 된다.
기존에 제안된 인공 성대의 경우 외부에서 진동을 통해 소리를 내는 정도로, 한 손의 움직임이 부자연스럽고 발화의 질이 매우 낮다는 단점이 있었고, 인공 구개의 경우에는 수동적 조음기관인 경구개에 의존한다는 단점이 있었다.
더불어, 음성학적으로는 인공구개를 활용하여 화자의 발화를 측정하고자 하는 조음음성학(Articulatory Phonetics)이 지금껏 주류로서 인정 되어 왔으나, 발화 측정에 있어서 특정 자모음의 조음에 따른 발화의 이산적인 발화 유무만 파악할 수 있었다. 하지만, 이러한 조음음성학의 주장은 인간의 발화가 이산적인 특징을 가지는 것이 아니라. 각 음소(Phoneme), 특히 모음에 있어서, 각 모음들이 분절되어 존재할 수도 없고 분절되어 발음될 수도 없는 연속적인 체계임을 주장하는 음향음성학(Acoustic Phonetics)에 의해 학계의 의문을 불러일으키고 있다. 자세히 말하자면, 인간의 발화는 조음을 하여 "발화를 한다." 또는 "발화 하지 못했다."와 같이 이산적으로 나누어 질 수 있는 것이 아니라, 유사정도에 따른 비례적, 비율적, 단계적 특성을 지닌다는 것이다.
그렇기에 음향음성학은 화자의 발화에 따른 언어음 자체의 물리적 속성을 수치화(Scaling)하여, 발화의 유사도 또는 근접도를 파악함으로서, 종래의 조음음성학이 구현할 수 없었던 발음의 비례적, 비율적, 단계적 유사정도에 따른 발화 측정에 대해 가능성을 열어두고 있다.
이러한 종래 관련 기술동향과 관련 학문적 배경을 참고하였을 때, 본 발명은 조음음성학의 기반을 두고서, 음향음성학이 추구하고자 하는 조음의 수치화(Scaling)에 따른 보다 정확한 발화 의도를 파악하고 구현할 수 있는 매우 획기적인 장점을 가지고 있다고 할 수 있다.
자세히 말하자면, 본 발명에서는 화자의 조음기관 작용에 의해 발생하는 조음도를 수치화(Scaling)하여 발화 의도를 청각, 시각, 촉각의 형태로 직관적으로 제시하기 때문에 의사소통의 질 및 생활 편의도가 매우 탁월해질 것으로 기대된다는 것이다.
더불어, 화자의 발화에 따른 발화 의도를 문자로서 표현할 경우, Speech to Text로 응용되어, Silent Speech(침묵 대화)가 가능해진다. 이를 통해, 청각 장애인과 의사소통을 할 시에, 화자는 발화를 하고 청자인 청각 장애인은 이를 시각적 자료로 인지하기에 소통상의 어려움이 없어진다. 더불어, 의사전달에 있어서 소음에 영향을 받는 대중 교통, 공공 시설, 군사 시설 및 작전, 수중 활동 등에 활용 될 수 있다.
더불어, 발화에 따라 변화하는 화자의 두경부 조음기관의 외상을 촬상함으로서, 발화와 발화에 따른 조음기관의 외적 변화의 연관성을 파악해, 언어학적 방면과 보완 대체 의사소통 방면, 휴머노이드의 안면 구현 방면으로 활용될 수 있다.
특히, 애니메이션 및 영화 제작 업계에서는 현재까지 애니메이션 캐릭터를 포함한 영상 객체의 발화와 표정의 일치를 달성하는 데 어려움을 겪고 있다. 가장 문제가 되는 부분은 바로 조음 기관의 작동, 발화의 영역이다. 인간의 복잡한 조음기관의 물리적 특성을 제대로 반영하지 못해, 월트 디즈니 및 픽사 등의 거대 기업들조차도 캐릭터가 입만 뻥긋거리는 정도의 개발 수준에 그치며, 대사와 발화 및 표정 간의 낮은 일치도를 보여준다. 이러한 문제를 해결하기 위해 영상 제작팀에게 높은 비용을 지불하고서 전신에 성우 혹은 모사 배우에게 특징점을 부착한다. 하지만, 이러한 방법은 영상 객체의 발화나 표정에 대한 근본적인 부분을 해결하지 못하고, 신체 전반에 걸치는 거시적인 움직임을 표현하는 것을 주 목적으로 하는 한계가 있다. 그러나, 본 발명은 실제 인간 화자의 조음기관 물리특성을 측정하여 이를 영상 객체의 두경부에 맵핑함으로서 영상 객체의 발화나 표정을 실제 인간 화자와 비슷하게 구현할 수 있도록 한다.
특히, 본 발명은 화자 조음정보를 영상 객체의 두경부의 움직임을 구현하는 액추에이터에 전달하여 매칭시킴으로서, 인간 화자와 유사한 로봇의 조음, 발화, 표정을 포함하는 두경부 움직임을 재현하는 것으로, 이는 일본의 모리 마사히로(Mori Masahiro)가 주장한 휴머노이드 로봇이 인간에게 유발하는 만성적인 인지적 부조화인 "불쾌한 골짜기(Uncanny Valley)"를 극복할 수 있는 효과가 있다. 더불어, 휴머노이드 및 그 외 일반 로봇의 인간 친화적인 조음 구현이 가능해짐에 따라, 로봇 및 안드로이드의 인간 역할 대체가 가능해지고, 더 나아가 인간-로봇의 대화가 달성됨으로서 고령화에 따른 노인 인구 증대로 대두되는 노인 사회의 고립 현상 및 우울증과 같은 정신/심리적 질환을 예방할 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 제1실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템의 센서부를 도시한 도면.
도 2는 본 발명의 제1실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템의 센서부의 위치를 도시한 도면.
도 3은 본 발명의 제1실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템을 도시한 도면.
도 4는 본 발명의 제1실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템에서 활용되는 구강설의 위치적 명칭을 도시한 도면.
도 5는 본 발명의 제1실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템에서 활용되는 모음 발화를 위한 구강설의 작용을 도시한 도면.
도 6 내지 도 10은 각각 본 발명의 제1실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템의 다양한 구강설 센서를 도시한 도면.
도 11 및 도 12는 각각 본 발명의 제1실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템의 구강설 센서의 부착상태를 도시한 단면도 및 사시도.
도 13은 본 발명의 제1실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템의 구강설 센서의 회로부를 도시한 도면.
도 14는 본 발명의 제1실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템의 구강설 센서의 다양한 활용상태를 도시한 도면.
도 15는 본 발명의 제2실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템을 도시한 도면.
도 16은 본 발명의 제2실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템의 데이터해석부가 발화 특징을 파악하는 원리를 도시한 도면.
도 17은 본 발명의 제2실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템의 데이터해석부가 측정된 조음기관의 물리 특성을 발화 특징으로 파악하는 원리를 도시한 도면.
도 18은 본 발명의 제2실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템의 데이터해석부가 활용하는 모음에 관한 표준 발화 특징 행렬을 도시한 도면.
도 19는 본 발명의 제2실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템의 데이터해석부가 활용하는 자음에 관한 표준 발화 특징 행렬을 도시한 도면.
도 20은 본 발명의 제2실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템의 데이터해석부가 조음기관의 물리 특성을 발화 특징으로 파악하기 위하여 활용하는 알고리즘 프로세스를 도시한 도면.
도 21은 본 발명의 제2실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템의 데이터해석부가 조음기관의 물리 특성을 발화 특징으로 파악하기 위하여 활용하는 알고리즘 프로세스를 상세히 도시한 도면.
도 22는 본 발명의 제2실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템의 데이터해석부가 조음기관의 물리 특성을 발화 특징으로 파악하기 위하여 활용하는 알고리즘 프로세스의 원리를 상세히 도시한 도면.
도 23은 본 발명의 제2실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템의 구강설 센서가 발화된 특정 모음을 발화 특징으로 파악하는 알고리즘 프로세스를 도시한 도면.
도 24는 본 발명의 제2실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템의 데이터해석부가 Alveolar Stop을 활용하는 경우를 도시한 도면.
도 25는 본 발명의 제2실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템의 데이터해석부가 Bilabial Stop을 활용하는 경우를 도시한 도면.
도 26은 본 발명의 제2실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템의 데이터해석부가 Voiced Bilabial Stop을 활용한 실험 결과를 도시한 도면.
도 27 및 도 28은 각각 본 발명의 제2실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템의 데이터해석부가 Voiced Labiodental Fricative를 활용하는 경우를 도시한 도면.
도 29는 본 발명의 제2실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템의 데이터해석부 및 데이터베이스의 연동을 도시한 도면.
도 30은 본 발명의 제2실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템의 데이터해석부가 특정 단어로 파악하는 경우를 도시한 도면.
도 31은 본 발명의 제2실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템의 데이터베이스부를 도시한 도면.
도 32는 본 발명의 제3실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템을 도시한 도면.
도 33 및 도 34는 각각 본 발명의 제3실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템의 데이터베이스부의 실제 형태를 도시한 도면.
도 35는 본 발명의 제4실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템을 도시한 도면.
도 36은 본 발명의 제4실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템의 센서부, 데이터해석부, 데이터표현부 및 데이터베이스부의 연동을 도시한 도면.
도 37 내지 도 41은 각각 본 발명의 제4실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템의 데이터표현부가 객체 두경부 데이터를 표현하는 수단을 도시한 도면.
도 42는 본 발명의 제4실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템의 데이터표현부가 객체 두경부 데이터를 시각적 및 청각적으로 표현하는 경우를 도시한 도면.
도 43은 본 발명의 제4실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템의 데이터표현부가 객체 두경부 데이터를 시각적으로 표현하는 경우를 도시한 도면.
도 44는 본 발명의 제4실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템의 데이터표현부가 객체 두경부 데이터를 시각적으로 표현하는 경우를 도시한 도면.
도 45는 본 발명의 제4실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템의 데이터표현부가 객체 두경부 데이터를 연속 발화 단위로 표현하는 경우를 도시한 도면.
도 46은 본 발명의 제4실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템이 활용하는 Confusion Matrix를 도시한 도면.
도 47은 본 발명의 제4실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템이 활용하는 Confusion Matrix를 백분율로 도시한 도면.
도 48은 본 발명의 제4실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템이 화면을 통해 화자로 하여금 언어 교정 및 지도를 돕는 경우를 도시한 도면.
도 49는 본 발명의 제4실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템이 두경부 조음기관의 외상을 촬상하고 파악하는 경우를 도시한 도면.
도 50은 본 발명의 제4실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템이 표준 발화 특징 행렬을 통해 상호 정보들을 결합시키는 경우를 도시한 도면.
도 51은 본 발명의 제5실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템을 도시한 도면.
도 52는 본 발명의 제5실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템이 정적 기초 좌표를 기반으로 객체 두경부 데이터를 영상 객체의 두경부에 매칭하는 경우를 도시한 도면.
도 53은 본 발명의 제5실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템이 활용하는 안면 센서의 위치에 기반한 정적 기초 좌표를 도시한 도면.
도 54는 본 발명의 제5실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템이 동적 기초 좌표를 기반으로 객체 두경부 데이터를 영상 객체의 두경부에 매칭하는 경우를 도시한 도면.
도 55는 본 발명의 제5실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템이 활용하는 안면 센서의 전압차에 기반한 동적 기초 좌표를 도시한 도면.
도 2는 본 발명의 제1실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템의 센서부의 위치를 도시한 도면.
도 3은 본 발명의 제1실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템을 도시한 도면.
도 4는 본 발명의 제1실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템에서 활용되는 구강설의 위치적 명칭을 도시한 도면.
도 5는 본 발명의 제1실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템에서 활용되는 모음 발화를 위한 구강설의 작용을 도시한 도면.
도 6 내지 도 10은 각각 본 발명의 제1실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템의 다양한 구강설 센서를 도시한 도면.
도 11 및 도 12는 각각 본 발명의 제1실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템의 구강설 센서의 부착상태를 도시한 단면도 및 사시도.
도 13은 본 발명의 제1실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템의 구강설 센서의 회로부를 도시한 도면.
도 14는 본 발명의 제1실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템의 구강설 센서의 다양한 활용상태를 도시한 도면.
도 15는 본 발명의 제2실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템을 도시한 도면.
도 16은 본 발명의 제2실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템의 데이터해석부가 발화 특징을 파악하는 원리를 도시한 도면.
도 17은 본 발명의 제2실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템의 데이터해석부가 측정된 조음기관의 물리 특성을 발화 특징으로 파악하는 원리를 도시한 도면.
도 18은 본 발명의 제2실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템의 데이터해석부가 활용하는 모음에 관한 표준 발화 특징 행렬을 도시한 도면.
도 19는 본 발명의 제2실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템의 데이터해석부가 활용하는 자음에 관한 표준 발화 특징 행렬을 도시한 도면.
도 20은 본 발명의 제2실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템의 데이터해석부가 조음기관의 물리 특성을 발화 특징으로 파악하기 위하여 활용하는 알고리즘 프로세스를 도시한 도면.
도 21은 본 발명의 제2실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템의 데이터해석부가 조음기관의 물리 특성을 발화 특징으로 파악하기 위하여 활용하는 알고리즘 프로세스를 상세히 도시한 도면.
도 22는 본 발명의 제2실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템의 데이터해석부가 조음기관의 물리 특성을 발화 특징으로 파악하기 위하여 활용하는 알고리즘 프로세스의 원리를 상세히 도시한 도면.
도 23은 본 발명의 제2실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템의 구강설 센서가 발화된 특정 모음을 발화 특징으로 파악하는 알고리즘 프로세스를 도시한 도면.
도 24는 본 발명의 제2실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템의 데이터해석부가 Alveolar Stop을 활용하는 경우를 도시한 도면.
도 25는 본 발명의 제2실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템의 데이터해석부가 Bilabial Stop을 활용하는 경우를 도시한 도면.
도 26은 본 발명의 제2실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템의 데이터해석부가 Voiced Bilabial Stop을 활용한 실험 결과를 도시한 도면.
도 27 및 도 28은 각각 본 발명의 제2실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템의 데이터해석부가 Voiced Labiodental Fricative를 활용하는 경우를 도시한 도면.
도 29는 본 발명의 제2실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템의 데이터해석부 및 데이터베이스의 연동을 도시한 도면.
도 30은 본 발명의 제2실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템의 데이터해석부가 특정 단어로 파악하는 경우를 도시한 도면.
도 31은 본 발명의 제2실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템의 데이터베이스부를 도시한 도면.
도 32는 본 발명의 제3실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템을 도시한 도면.
도 33 및 도 34는 각각 본 발명의 제3실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템의 데이터베이스부의 실제 형태를 도시한 도면.
도 35는 본 발명의 제4실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템을 도시한 도면.
도 36은 본 발명의 제4실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템의 센서부, 데이터해석부, 데이터표현부 및 데이터베이스부의 연동을 도시한 도면.
도 37 내지 도 41은 각각 본 발명의 제4실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템의 데이터표현부가 객체 두경부 데이터를 표현하는 수단을 도시한 도면.
도 42는 본 발명의 제4실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템의 데이터표현부가 객체 두경부 데이터를 시각적 및 청각적으로 표현하는 경우를 도시한 도면.
도 43은 본 발명의 제4실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템의 데이터표현부가 객체 두경부 데이터를 시각적으로 표현하는 경우를 도시한 도면.
도 44는 본 발명의 제4실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템의 데이터표현부가 객체 두경부 데이터를 시각적으로 표현하는 경우를 도시한 도면.
도 45는 본 발명의 제4실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템의 데이터표현부가 객체 두경부 데이터를 연속 발화 단위로 표현하는 경우를 도시한 도면.
도 46은 본 발명의 제4실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템이 활용하는 Confusion Matrix를 도시한 도면.
도 47은 본 발명의 제4실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템이 활용하는 Confusion Matrix를 백분율로 도시한 도면.
도 48은 본 발명의 제4실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템이 화면을 통해 화자로 하여금 언어 교정 및 지도를 돕는 경우를 도시한 도면.
도 49는 본 발명의 제4실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템이 두경부 조음기관의 외상을 촬상하고 파악하는 경우를 도시한 도면.
도 50은 본 발명의 제4실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템이 표준 발화 특징 행렬을 통해 상호 정보들을 결합시키는 경우를 도시한 도면.
도 51은 본 발명의 제5실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템을 도시한 도면.
도 52는 본 발명의 제5실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템이 정적 기초 좌표를 기반으로 객체 두경부 데이터를 영상 객체의 두경부에 매칭하는 경우를 도시한 도면.
도 53은 본 발명의 제5실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템이 활용하는 안면 센서의 위치에 기반한 정적 기초 좌표를 도시한 도면.
도 54는 본 발명의 제5실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템이 동적 기초 좌표를 기반으로 객체 두경부 데이터를 영상 객체의 두경부에 매칭하는 경우를 도시한 도면.
도 55는 본 발명의 제5실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템이 활용하는 안면 센서의 전압차에 기반한 동적 기초 좌표를 도시한 도면.
이하, 첨부된 도면을 참조하면서 본 발명의 일실시예에 따른 영상 객체의 발화 및 표정 구현을 위한 조음기관 물리 특성 기반의 발화-표정 데이터 맵핑 시스템에 대해 상세히 설명하기로 한다.
본 발명의 하기의 실시예는 본 발명을 구체화하기 위한 것일 뿐 본 발명의 권리범위를 제한하거나 이를 한정하는 것이 아님은 물론이다. 본 발명의 상세한 설명 및 실시예로부터 본 발명이 속하는 기술 분야의 전문가가 용이하게 유추할 수 있는 것은 본 발명의 권리범위에 속하는 것으로 해석된다.
본 발명을 실시하기 위한 내용을 도 1부터 도 55을 기반으로 상세히 설명하고자 한다.
도 1은 본 발명의 제1실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템의 센서부를 도시한 도면이고, 도 2는 본 발명의 제1실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템의 센서부의 위치를 도시한 도면이고, 도 3은 본 발명의 제1실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템을 도시한 도면이다.
도 1, 도 2 및 도 3에 도시한 바와 같이, 본 발명의 제1실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템에서, 센서부(100)는 두경부에 위치하는 구강설 센서(110), 안면 센서(120), 음성 취득 센서(130), 성대 센서(140), 치아센서(150)로 구성된다.
더욱 자세히는 두경부에 위치하는 구강설 센서(110), 안면 센서(120), 음성 취득 센서(130), 성대 센서(140), 치아센서(150)는, 각 센서들이 위치하는 센서부의 위치(210), 화자(10)의 발화에 따른 발화 특징(220), 화자의 음성(230), 발화 내역 정보(240), 발화 변이(250)에 대한 데이터를 제공한다.
데이터해석부(200)는 이러한 데이터들을 취득하고, 데이터변환부(300)는 이러한 데이터를 객체 두경부 데이터(310)로 처리한다.
도 4는 본 발명의 제1실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템에서 활용되는 구강설의 위치적 명칭을 도시한 도면이고, 도 5는 본 발명의 제1실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템에서 활용되는 모음 발화를 위한 구강설의 작용을 도시한 도면이다.
도 4 및 도 5에 도시한 바와 같이, 구강설 센서(110)의 경우, 구강설(12)의 일측면에 고착되거나, 그 표면을 감싸거나, 그 내부에 삽입되며, 저고도, 전후설성, 굴곡도, 신전도, 회전도, 긴장도, 수축도, 이완도, 진동도 중 하나이상의 구강설 자체의 독립 물리 특성을 파악한다.
도 6 내지 도 10은 각각 본 발명의 제1실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템의 다양한 구강설 센서를 도시한 도면이다.
도 6 및 도 7에 도시한 바와 같이, 구강설(12) 자체의 독립 물리 특성을 파악함에 있어서, 구강설 센서(110)는 x축, y축, z축 방향의 가속도 및 단위 시간 당 회전하는 각도의 변화량(각속도) 중 적어도 하나를 파악함으로써, 구강설(12)을 포함한 다른 조음기관의 물리 특성에 의한 발화 특징(220)을 파악한다.
도 8에 도시한 바와 같이, 구강설 센서(110)는 발화에 따른 구강설(12)의 수축 내지 이완으로 발생하는 물리력에 따라 결정 구조(111)의 변화에 의해 편극이 발생하여 전기신호가 발생하는 압전소자(112)를 통해 구강설(12)의 굽힘도를 파악함으로써, 구강설(12)을 포함한 조음기관의 물리 특성에 의한 발화 특징(220)을 파악할 수 있다.
도 9에 도시한 바와 같이, 구강설 센서(110)는 구강설(12)이 두경부 내외의 다른 조음기관과의 상호작용에 의해 생기는 접근 및 접촉에 의해 발생하는 마찰전기(Tribo Electric Generator)에 따른 연계 물리 특성을 파악하기 위해 마찰대전소자(113)를 사용하여 화자의 발화 특징(220)을 파악한다.
도 10에 도시한 바와 같이, 통합된 구강설 센서(110)는 x축, y축, z축 방향의 가속도 및 각속도, 압전에 의한 전기신호, 접촉에 의한 마찰전기를 이용하여 구강설(12)을 포함하는 조음기관의 물리 특성에 의한 발화 특징(220)을 파악한다.
도 11 및 도 12는 각각 본 발명의 제1실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템의 구강설 센서의 부착상태를 도시한 단면도 및 사시도이다.
도 11 및 도 12에 도시한 바와 같이, 구강설 센서(110)는 복합 박막 회로로 구성되어 단일한 필름 형태로 구현될 수 있다. 이때, 구강설 센서(110)는 센서부(100)를 작동하기 위한 회로부(114), 회로부(114)를 감싸는 캡슐부(115), 구강설 센서(110)를 구강설(12)의 일면에 고착시키는 접착부(116)로 구성된다.
도 6 내지 도 9에 도시한 바와 같이, 구강설 센서(110)는 각 센서의 특징에 따라 두경부 내외의 다른 조음기관과의 인접 내지 응접에 의해 생기는 파열도, 마찰도, 공명도, 접근도 중 하나 이상의 물리 특성을 파악할 수 있다.
도 13은 본 발명의 제1실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템의 구강설 센서의 회로부를 도시한 도면이다.
도 13에 도시한 바와 같이, 구강설 센서(110)의 회로부(114)는 통신칩, 센싱회로, MCU로 구성된다.
도 14는 본 발명의 제1실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템의 구강설 센서의 다양한 활용상태를 도시한 도면이다.
도 14에 도시한 바와 같이, 구강설 센서(110)는 화자의 다양한 자모음의 발화에 따른 구강설(12)의 상태를 파악하여, 자모음 발화에 따른 발화 특징(220)을 파악할 수 있다.
예를 들어, 구강설 센서(110)는 Bilabial Sound (양순음), Alveolar Sound (치경음), Palatal Sound (구개음)에 따른 발화 특징(220)을 파악할 수 있다.
도 15는 본 발명의 제2실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템을 도시한 도면이다.
도 15에 도시한 바와 같이, 본 발명의 제2실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템에서, 구강설 센서(110), 안면 센서(120), 음성취득센서(130), 성대센서(140), 치아센서(150)로 이루어진 두경부 조음기관 인근의 센서부(100)는, 두경부 조음기관에서 센서가 위치한 센서부의 위치(210), 발화에 따른 발화특징(220), 발화에 따른 화자의 음성(230), 발화의 시작, 발화 정지, 발화 종료를 포함하는 발화 내역 정보(240)을 파악한다.
이때, 발화 특징(220)은, 인간이 발화할 때 발생하는 페쇄파열음화, 마찰음화, 파찰음화도, 비음화, 유음화, 활음화, 치찰음화, 유무성음화, 성문음화 중 하나이상의 기본적인 물리적 발화 특징을 의미한다. 또한, 화자의 음성(230)은, 발화 특징으로 인해 함께 수반되는 청각적인 발화 특징이다. 그리고, 발화 내역 정보(240)는, 성대 센서(140)를 통한 것으로, 성대의 근전도 내지 떨림으로 그 정보를 파악한다.
데이터해석부(200)는, 구강설 센서(110), 안면 센서(120), 음성취득센서(130), 성대센서(140), 치아센서(150)로 이루어진 두경부 조음기관 인근의 센서부(100)가 측정한 화자의 조음기관 물리특성에서 화자의 성별, 인종, 나이, 모국어에 따라 발생하는 발화 변이(250)를 파악한다.
이때, 발화 변이(250)는 자모음의 동화(Assimilation), 이화(Dissimilation), 탈락(Elision), 첨가(Attachment), 강세(Stress), 약화(Reduction)로 야기되는 기식음화 (Asperation), 음절성자음화(Syllabic cosonant), 탄설음화(Flapping), 경음화(Tensification), 순음화(Labilalization), 연구개음화(Velarization), 치음화(Dentalizatiom), 구개음화 (Palatalization), 비음화(Nasalization), 강세변화(Stress Shift), 장음화(Lengthening) 중 하나이상의 이차조음현상을 포함한다.
데이터변환부(300)는, 두경부 조음기관 센서들(110, 120, 130, 140, 150)에 의해 측정된 센서부의 위치(210), 발화에 따른 발화특징(220), 발화에 따른 화자의 음성(230), 발화 내역 정보(240), 발화 변이(250)를 객체 두경부 데이터(310)로 인지하여 처리한다.
이때, 데이터변환부(300)가 객체 두경부 데이터(310)를 인지하여 처리함에 있어서, 데이터해석부(200)는 데이터베이스부(350)와 연동된다.
데이터베이스부(350)는, 자모음의 음소단위(361), 색인 음절 단위 색인(362), 단어단위 색인(363), 구절단위 색인(364), 문장단위 색인(365), 연속 발화 색인(366), 발음의 고저 색인(367)을 포함하는 언어 데이터 색인(360)을 가지고 있다. 이러한 언어 데이터 색인(360)을 통해, 데이터해석부(200)는 센서부(100)에서 취득된 다양한 발화 관련 정보들을 객체 두경부 데이터로 처리할 수 있게 된다.
도 16은 본 발명의 제2실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템의 데이터해석부가 발화 특징을 파악하는 원리를 도시한 도면이고, 도 17은 본 발명의 제2실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템의 데이터해석부가 측정된 조음기관의 물리 특성을 발화 특징으로 파악하는 원리를 도시한 도면이고, 도 18은 본 발명의 제2실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템의 데이터해석부가 활용하는 모음에 관한 표준 발화 특징 행렬을 도시한 도면이고, 도 19는 본 발명의 제2실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템의 데이터해석부가 활용하는 자음에 관한 표준 발화 특징 행렬을 도시한 도면이다.
도 16, 도 17, 도 18 및 도 19에 도시한 바와 같이, 데이터해석부(200)는, 구강설 센서(110)를 포함한 센서부(100)로부터 측정된 조음기관의 물리 특성을 먼저 획득한다. 구강설 센서(110)로 인해 조음기관 물리 특성이 획득된 경우, 구강설 센서(110)는 조음기관 물리 특성을 센싱하면서 센싱된 물리 특성의 행렬값을 만든다.
이후, 데이터해석부(200)는, 자모음의 표준 발화 특징 행렬(205)에서 이러한 물리 특성의 행렬값에 대응하는 자모음의 발화특징(220)을 파악한다. 이때 자모음의 표준 발화 특징 행렬(205)는 그 내부의 값들이 자모음 발화 기호, 2진수 내지 실수 중 하나이상으로 존재할 수 있다.
도 20은 본 발명의 제2실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템의 데이터해석부가 조음기관의 물리 특성을 발화 특징으로 파악하기 위하여 활용하는 알고리즘 프로세스를 도시한 도면이다.
도 20에 도시한 바와 같이, 데이터해석부(200)가 활용하는 알고리즘 프로세스는, 센서부(100)에 의해 측정된 조음기관의 물리 특성을 파악함에 있어서, 조음기관의 물리 특성을 취득하는 단계, 취득된 조음기관의 물리 특성이 가지고 있는 각 자모음 단위의 패턴을 파악하는 단계, 각 자모음 패턴으로부터 고유한 특징을 추출하는 단계, 추출된 특징들을 분류하는 단계, 분류된 패턴의 특징들을 재조합하는 단계로 이루어지고, 이를 통해 최종적으로 특정 발화 특징으로 파악한다.
도 21은 본 발명의 제2실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템의 데이터해석부가 조음기관의 물리 특성을 발화 특징으로 파악하기 위하여 활용하는 알고리즘 프로세스를 상세히 도시한 도면이고, 도 22는 본 발명의 제2실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템의 데이터해석부가 조음기관의 물리 특성을 발화 특징으로 파악하기 위하여 활용하는 알고리즘 프로세스의 원리를 상세히 도시한 도면이고, 도 23은 본 발명의 제2실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템의 구강설 센서가 발화된 특정 모음을 발화 특징으로 파악하는 알고리즘 프로세스를 도시한 도면이다.
도 21, 도 22 및 도 23에 도시한 바와 같이, 데이터해석부(200)가 진행하는 발화 특징 파악 알고리즘에 있어서, 각 자모음의 단위의 패턴을 파악하는 단계는, 조음기관 물리특성을 파악한 센서부(100)가 구강설(12)일 경우에 x, y, z축을 기반으로 그 자모음 단위의 패턴을 파악한다.
이때, 알고리즘은 K-nearset Neihbor(KNN), Artificial Neural Network(ANN), Convolutional Neural Network(CNN), Recurrent Neural Network(RNN), Restricted Boltzmann Machine(RBM), Hidden Markov Model(HMM) 중 하나이상의 알고리즘에 기반할 수 있다.
예를 들어,도 22, 도 23에서, 구강설 센서(110)가 벡터량의 변화량 내지 각도 변화량을 파악하는 센서로 구동될 경우, 화자의 발화를 측정함으로써 벡터량의 변화량, 각도 변화량을 파악하고, 이를 통해 고설성(Tongue Height)과 전설성(Tongue Frontness)을 가지는 모음 [i]으로 인지한다.
또한, 구강설 센서(110)가 압전신호 내지 마찰전기신호의 원리로 구동되는 센서일 경우, 압전에 따른 전기 신호 변화와 구강설 센서(110)와 구강 내외부의 조음기관과 근접 내지 마찰하여 발생하는 마찰전기신호를 파악하여 고설성과 전설성을 가지는 모음 [i]으로 인지한다.
모음 [u]의 경우에도 같은 원리들을 기반으로, 고설성(Tongue Height: High)과 후설성(Backness)를 측정하여 해당 모음으로 파악하게 된다. []의 경우에도 같은 원리들을 기반으로, 저설성(Tongue Height: Low)r과 전설성(Tongue Frontness)를 측정하여 해당 모음으로 파악한다.
도 23에서, 구강설 센서(110)는 화자의 발화에 따라 발생한 [i], [u], []과 같은 모음을 발화 특징(220)으로 측정한다. 이러한 모음의 발화 특징(220)은 데이터베이스부(350)의 자모음의 음소 단위 색인(361)에 대응한다.
도 24는 본 발명의 제2실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템의 데이터해석부가 Alveolar Stop을 활용하는 경우를 도시한 도면이다.
도 24에 도시한 바와 같이, 구강설 센서(110)는 화자에 의해 발화된 특정 자음을 발화 특징(220)으로 측정한다. 이러한 자음의 발화 특징(220)은 데이터베이스부(350)의 자모음의 음소 단위 색인(361)에 대응되며, 이를 데이터해석부(200)가 객체 두경부 데이터(310)인 Alveolar Stop으로 파악한다.
도 25는 본 발명의 제2실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템의 데이터해석부가 Bilabial Stop을 활용하는 경우를 도시한 도면이다.
도 25에 도시한 바와 같이, 구강설 센서(110)와 안면 센서(120)는 화자에 의해 발화된 특정 자음을 발화 특징(220)으로 측정한다. 이러한 자음의 발화 특징(220)은 데이터베이스부(350)의 자모음의 음소 단위 색인(361)에 대응되며, 이를 데이터해석부(200)가 객체 두경부 데이터(310)인 Bilabial Stop으로 파악한다.
도 26은 본 발명의 제2실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템의 데이터해석부가 Voiced Bilabial Stop을 활용한 실험 결과를 도시한 도면이다.
도 26에 도시한 바와 같이, 구강설 센서(110)와 안면 센서(120)는 화자에 의해 발화된 특정 자음을 발화 특징(220)으로 측정한다. 이러한 자음의 발화 특징(220)은 데이터베이스부(350)의 자모음의 음소 단위 색인(361)에 대응되며, 이를 데이터해석부(200)가 객체 두경부 데이터(310)인 Voiced Bilabial Stop인 /버/와 Voiceless Bilabial Stop인 /퍼/로 파악하였다.
도 27 및 도 28은 각각 본 발명의 제2실시예에 따른 발화 의도 표현 시스템의 데이터해석부가 Labiodental Fricatives를 활용하는 경우를 도시한 도면이다.
도 27 및 도 28에 도시한 바와 같이, 구강설 센서(110), 안면 센서(120), 음성취득센서(130). 성대센서(140), 치아센서(150)은 화자에 의해 발화된 특정 자음을 발화 특징(220)으로 측정한다. 이러한 자음의 발화 특징(220)은 데이터베이스부(350)의 자모음의 음소 단위 색인(361)에 대응되며, 이를 데이터해석부(200)가, 도 27의 경우 언어데이터(310)인 Voiceless Labiodental Fricative, 도 28의 경우에는 Voiced Labiodental Fricative로 파악한다.
도 29는 본 발명의 제2실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템의 데이터해석부 및 데이터베이스의 연동을 도시한 도면이다.
도 29에 도시한 바와 같이, 촬상 센서(160)는 화자가 구강설 센서(110), 안면 센서(120), 음성취득센서(130). 성대센서(140), 치아센서(150) 중 하나이상을 사용하는 상황에서 발화할 시에 발생하는 두경부의 조음기관 위치 변화 정보(161), 두경부 표정 변화 정보(162), 비언어적 표현 정보(163)를 음성데이터(310)로 인지하여 처리한다.
특히, 두경부의 일면에 위치한 안면 센서는 레퍼런스 센서(121)를 기준으로 양극 센서(122)와 음극 센서(123)의 전위차를 가지고 그 자체 위치를 제공하며, 이는 촬상 센서(160)가 촬상함으로써 파악되는 물리적인 두경부의 조음기관 위치 변화 정보(161), 두경부 표정 변화 정보(162), 비언어적 표현 정보(163)와 함께 객체 두경부 데이터(310)로 데이터변환부(300)에 전달된다.
도 30은 본 발명의 제2실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템의 데이터해석부가 특정 단어로 파악하는 경우를 도시한 도면이다.
도 30에 도시한 바와 같이, 구강설 센서(110), 안면 센서(120), 음성취득센서(130), 성대센서(140), 치아센서(150)가 화자에 의해 발화된 특정 자음과 모음을 측정하고, 데이터해석부(200)는 자음과 모음을 발화 특징(220)으로 파악한다. 이러한 각 자모음의 발화 특징(220)인 [b], [i], [f]는 데이터베이스부(350)의 자모음의 음소 단위 색인(361)에 각각 대응되며, 데이터해석부가 이를 /beef/ 내지 [bif]라는 단어로 파악한다.
도 31은 본 발명의 제2실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템의 데이터베이스부를 도시한 도면이다.
도 31에 도시한 바와 같이, 데이터베이스부(350)의 객체 두경부 데이터 색인(360)은 자모음의 음소단위 색인(361), 음절 단위 색인(362), 단어 단위 색인(363), 구절 단위 색인(364), 문장 단위 색인(365), 연속 발화 색인(366), 발음의 고저 색인(367)으로 구성된다.
도 32는 본 발명의 제3실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템을 도시한 도면이다.
도 32에 도시한 바와 같이, 데이터해석부(200)와 데이터표현부(도 34의 500) 중 하나 이상이 외부에 위치하여 작동할 경우, 연동되어 통신할 수 있는 통신부(400)를 포함된다. 통신부(400)는, 유선 및 무선으로 구현되며, 무선의 경우 블루투스, 와이파이, 3G, 4G, NFC 등 다양한 방법이 사용될 수 있다.
도 33 및 도 34는 각각 본 발명의 제3실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템의 데이터베이스부의 실제 형태를 도시한 도면이다.
도 33 및 도 34에 도시한 바와 같이, 데이터해석부(200)와 연동되는 데이터베이스부(350)는 객체 두경부 데이터 색인을 가지고서 실제 발화에 따른 발화 특징(220), 화자의 음성(230), 발화 내역 정보(240), 발화 변이(250)을 객체 두경부 데이터(310)으로 파악한다.
도 33은, 도 23의 High Front tense Vowel과 High Back tense Vowel, 도 24의 Alveolar Sounds, 도 27의 Voiceless labiodental fricative를 포함하는 다양한 자모음 발화 특징을 센서부(100)가 측정하고 데이터해석부(200)가 반영한 데이터베이스부(350)의 실제 데이터이다.
도 34는, 도 23의 High Front lax Vowel, 도 24의 Alveolar Sounds, 도 25의 Bilabial Stop Sounds를 포함하는 다양한 자모음 발화 특징을 센서부(100)가 측정하고 데이터해석부(200)가 반영한 데이터베이스부(350)의 실제 데이터이다.
도 35는 본 발명의 제4실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템을 도시한 도면이고, 도 36은 본 발명의 제4실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템의 센서부, 데이터해석부, 데이터표현부 및 데이터베이스부의 연동을 도시한 도면이다.
도 35에 도시한 바와 같이, 본 발명의 제4실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템은 유기적으로 연동되어 작동하는 센서부(100), 데이터해석부(200), 데이터변환부(300), 데이터베이스부(350) 및 데이터표현부(500)를 포함한다.
도 36에 도시한 바와 같이, 센서부(100)가 실제 조음기관에 위치하여 화자의 발화에 따른 조음기관 물리특성을 측정하고 이를 데이터해석부(200)로 전달하고 데이터해석부(200)는 이를 객체 두경부 데이터로 해석한다. 해석된 객체 두경부 데이터는 데이터표현부(500)로 전달되며, 그 객체 두경부 데이터의 해석 과정과 표현 과정에서 데이터베이스부(350)가 연동되어 작동함을 알 수 있다.
도 37 내지 도 41은 각각 본 발명의 제4실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템의 데이터표현부가 객체 두경부 데이터를 표현하는 수단을 도시한 도면이다.
도 37 내지 도 41에 도시한 바와 같이, 센서부(100)에 의해 획득된 화자의 두경부 조음기관의 물리특성은 데이터해석부(200)를 통해 센서부의 위치(210), 발화 특징(220), 화자의 음성(230), 발화 내역 정보(240), 발화 변이(250)로 파악된다.
촬상센서(160)는 화자의 두경부 조음기관의 외관상 변화를 촬상하고, 데이터해석부(200)는 이를 통해 화자의 두경부 조음기관 위치 변화 정보(161), 두경부 표정 변화 정보(162)를 파악한다.
이후, 이러한 정보들은 데이터해석부(200)에서 객체 두경부 데이터(310)로 변환되며, 데이터표현부(500)에서 외부로 표현된다.
이때, 도 37은 객체 두경부 데이터(310)를 데이터표현부(500)가 청각적으로 표현하는 것을 나타낸 것이고, 도 38은 데이터표현부(500)가 객체 두경부 데이터(310)를 시각적으로 표현함에 있어서, 데이터해석부(200)가 측정한 화자의 조음기관의 물리특성을 데이터베이스부(350)의 객체 두경부 데이터 색인(360)과 비교하여, 실제 표준 발음의 광역표기 (broad description)와 함께 강세의 정오도, 유사근접도, 발화 의도 중 하나이상을 측정한 수치를 함께 제공하는 것을 나타낸 것이다.
도 39는 데이터표현부(500)가 객체 두경부 데이터(310)를 시각과 청각적으로 표현함에 있어서, 데이터해석부(200)가 측정한 화자의 조음기관의 물리특성을 데이터베이스부(350)의 객체 두경부 데이터 색인(360)과 비교하여, 실제 표준 발음의 미세표기(narrow description)와 함께 강세의 정오도, 유사근접도, 발화 의도 중 하나이상을 측정한 수치를 함께 제공하는 것을 나타낸 것이다.
도 40은 데이터표현부(500)가 객체 두경부 데이터(310)를 시각적으로 표현함에 있어서, 데이터해석부(200)가 측정한 화자의 조음기관의 물리특성을 데이터베이스부(350)의 객체 두경부 데이터 색인(360)과 비교하여, 실제 표준 발음의 미세표기(narrow description)와 함께 강세의 정오도, 유사근접도, 발화 의도 중 하나 이상을 측정한 수치, 그리고 해당 객체 두경부 데이터(310)가 단어로서 단어 단위 색인(363)에 대응할 경우, 그에 해당하는 이미지를 함께 제공하는 것을 나타낸 것이다.
도 41은 데이터표현부(500)가 객체 두경부 데이터(310)를 시각과 청각적으로 표현함에 있어서, 데이터해석부(200)가 측정한 화자의 조음기관의 물리특성을 데이터베이스부(350)의 객체 두경부 데이터 색인(360)과 비교하여, 실제 표준 발음의 미세표기(narrow description)와 함께 강세의 정오도, 유사근접도, 발화 의도 중 하나이상을 측정한 수치를 제공하고 화자에 의한 객체 두경부 데이터(310)를 교정하고 강화할 수 있도록 해당 발음을 발화할 수 있는 발화 교정 이미지를 함께 제공하는 것을 나타낸 것이다.
도 42는 본 발명의 제4실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템의 데이터표현부가 객체 두경부 데이터를 시각적 및 청각적으로 표현하는 경우를 도시한 도면이다.
도 42에 도시한 바와 같이, 데이터표현부(500)가 객체 두경부 데이터(310)를 문자로 시각화하고 소리로 청각화하여 제공함에 있어서, 데이터해석부(200)가 측정한 화자의 조음기관의 물리특성을 데이터베이스부(350)의 자모음 음소 단위 색인(361), 음절단위 색인(362), 단어단위 색인(363), 구절 단위 색인(364), 문장 단위 색인(365) 중 하나이상의 객체 두경부 데이터 색인(360)과 비교한다.
이러한 언어 데이터(310)를 데이터표현부(500)가 화자의 객체 두경부 데이터(310)에 관련된 실제 표준 발음의 미세표기(narrow description)와 함께 강세의 정오도, 유사근접도, 발화 의도 중 하나이상을 측정한 문자와 소리로 제공하여 화자가 객체 두경부 데이터(310)를 교정하고 강화할 수 있도록 돕는다.
도 43은 본 발명의 제4실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템의 데이터표현부가 객체 두경부 데이터를 시각적으로 표현하는 경우를 도시한 도면이다.
도 43에 도시한 바와 같이, 데이터표현부(500)가 객체 두경부 데이터(310)를 문자, 그림, 사진, 영상 중 하나이상으로 시각화하여 제공한다.
이때, 데이터해석부(200)는 측정한 화자의 조음기관의 물리특성을 데이터베이스부(350)의 자모음 음소 단위 색인(361), 음절단위 색인(362), 단어단위 색인(363), 구절 단위 색인(364), 문장 단위 색인(365) 중 하나 이상의 객체 두경부 데이터 색인(360)과 비교한다.
더불어, 문자로 시각화 될 경우, 실제 표준 발음의 미세표기(narrow description)와 광역표기 (broad description)를 모두 제공한다. 이를 통해 언어 데이터(310)를 데이터표현부(500)가 화자의 객체 두경부 데이터(310)에 관련된 실제 표준 발음의 미세표기(narrow description) 및 광역표기 (broad description)와 함께 강세의 정오도, 유사근접도, 발화 의도 중 하나이상을 측정한 문자와 소리로 제공하여 화자가 객체 두경부 데이터(310)를 교정하고 강화할 수 있도록 돕는다.
도 44는 본 발명의 제4실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템의 데이터표현부가 객체 두경부 데이터를 시각적으로 표현하는 경우를 도시한 도면이다.
도 44에 도시한 바와 같이, 데이터표현부(500)가 객체 두경부 데이터(310)를 문자로 시각화하여 제공함에 있어서, 데이터해석부(200)가 측정한 화자의 조음기관의 물리특성을 데이터베이스부(350)의 자모음 음소 단위 색인(361), 음절단위 색인(362), 단어단위 색인(363), 구절 단위 색인(364), 문장 단위 색인(365), 연속발화색인(366) 중 하나 이상의 객체 두경부 데이터 색인(360)과 비교한다. 이러한 객체 두경부 데이터(310)를 데이터표현부(500)가 화자의 객체 두경부 데이터(310)에 관련된 실제 표준 발음의 미세표기(narrow description) 및 광역표기 (broad description)와 함께 강세의 정오도, 유사근접도, 발화 의도 중 하나이상을 측정한 연속 발화 단위의 문자와 소리로 제공하여 화자가 객체 두경부 데이터(310)를 교정하고 강화할 수 있도록 돕는다.
도 45는 본 발명의 제4실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템의 데이터표현부가 객체 두경부 데이터를 연속 발화 단위로 표현하는 경우를 도시한 도면이다.
도 45에 도시한 바와 같이, 데이터표현부(500)가 객체 두경부 데이터(310)를 문자로 시각화하고 소리로 청각화하여 제공함에 있어서, 데이터해석부(200)가 측정한 화자의 조음기관의 물리특성을 데이터베이스부(350)의 자모음 음소 단위 색인(361), 음절단위 색인(362), 단어단위 색인(363), 구절 단위 색인(364), 문장 단위 색인(365), 연속발화색인(366), 발음의 고저 색인(367) 중 하나 이상의 객체 두경부 데이터 색인(360)과 비교한다. 이러한 객체 두경부 데이터(310)를 데이터표현부(500)가 화자의 객체 두경부 데이터(310)에 관련된 실제 표준 발음의 미세표기(narrow description) 및 광역표기 (broad description)와 함께 강세의 정오도, 유사근접도, 발화 의도 중 하나이상을 측정한 문자와 소리로 제공하여 화자가 객체 두경부 데이터(310)를 교정하고 강화할 수 있도록 돕는다.
도 46은 본 발명의 제4실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템이 활용하는 Confusion Matrix를 도시한 도면이고, 도 47은 본 발명의 제4실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템이 활용하는 Confusion Matrix를 백분율로 도시한 도면이다.
도 46 및 도 47에 도시한 바와 같이, 데이터해석부(200)는 객체 두경부 데이터(310)를 파악함에 있어서, Time Domain의 Variance, 주파수 영역의 Cepstral Coefficient, Linear Predict Coding Coefficient를 사용하는 하나 이상의 특징 추출 알고리즘을 대표하여 사용한다.
데이터의 분산 정도를 나타내는 Variance는 다음 [수학 식1]에 따라 계산된다. 여기서, n은 모집단의 네트워크, 
는 수집된 조음기관 물리 특성인 데이터의 모집단의 평균, xi는 수집된 조음기관 물리 특성인 데이터들을 나타낸다.
[
수학식1
]
Cepstral Coefficient는 주파수의 세기를 정형화하기 위해 다음 [수학식 2]로 계산된다. 여기서, F- 1는 역 푸리에급수 변환인 Inverse Fourrier Transform을 나타내고, X(f)는 신호에 대한 주파수의 스펙트럼을 나타낸다. 본 예시에서는 Cepstral의 Cofficent는 n=0일 때의 값을 활용하였다.
[
수학식2
]
Linear Predict Coding Coefficient는 주파수의 선형적 특성을 나타내는 것으로 다음[수학식 3]에 따라 계산된다. 여기서, n은 표본의 개수를 나타내며, ai는 Linear Predict Coding Coefficient 계수이다. Cepstral의 계수는 n=1일때의 값을 사용하였다.
[수학식 3]
더불어, 조음기관 물리 특성인 데이터를 유사도에 따라 묶고 예측데이터를 생성하여 각 데이터를 분류하는 ANN을 활용하였다. 이를 통해, 화자가 최초 발화에 대해 표준 발화에 대비하여 본인 발화 내용의 정오도, 근접유사도, 발화 의도를 파악할 수 있게 된다. 이를 바탕으로 화자는 자신에 발화 내용에 대한 피드백을 얻고 지속적으로 발화 교정을 위한 재발화를 실시한다. 이러한 반복적 조음기관 물리특성 데이터 입력 방식을 통해 많은 조음기관 물리 특성 데이터가 모이고 ANN의 정확도가 증가한다.
여기서, 입력 데이터인 조음기관 물리 특성을 10개의 자음으로 선정하였고, 추출 과정에서 5개의 조음위치인 Bilabial, Alveolar, Palatal, Velar, Glottal로 분류되었다. 이를 위해, 상기 5개의 조음위치에 해당하는 10개의 자음을 순서대로 100번씩, 총 1000번 무작위로 50번씩 총 500번 발음을 하였다.
이에 따라, 도 45에 도시한 바와 같이, 자음 분류를 위한 Confusion Matrix가 형성되었다. 이를 기반으로 각 조음위치마다 발화되는 자음의 개수가 상이하다는 것을 고려하여, 도 46에 도시한 바와 같이, 백분율로 나타내었다.
이를 통해, 화자는 표준 발화와 대비하여 발음의 정오도 및 근접유사도가 낮은 Palatal과 관련하여, 자음을 제대로 발화하지 못함을 알 수 있다. 또한 도 46에 도시한 바와 같이, Palatal과 관련된 자음을 발화하고자 하였으나 Alveolar와 관련된 자음으로 잘못 발화한 경우는 17%이다. 이는 화자가 Palatal과 관련된 자음과 Alveolar와 관련된 자음 간의 차이를 명확히 인지하지 못함을 의미한다.
도 48은 본 발명의 제4실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템이 화면을 통해 화자로 하여금 언어 교정 및 지도를 돕는 경우를 도시한 도면이다.
도 48에 도시한 바와 같이, 영어를 모국어로 하지 않는 한국인 화자는 [kiŋ]을 의도하고서, 발화하였고 센서부(100)는 상기 발화에 따른 조음기관 물리 특성을 파악한다.
그러나, 화자의 경우, 한국어에 존재하지 않는 Velar Nasal Sound인 [ŋ]에 대해 조음과 발화 방법에 대해 미숙하였다.
이에 데이터해석부(200)는 화자가 제대로 발화하지 못한 [ŋ]를 표준 발화 특징 행렬(205)과의 비교를 통해 파악한다. 이후, 데이터표현부(300)은 화자의 발화 정오도, 유사도를 제공하였고, 결과는 46%에 그쳤다. 이후, 데이터표현부(300)는 화면 등을 통해, 화자로 하여금 [kiŋ]을 정확히 발음할 수 있도록 돕는다.
이때, 데이터표현부(300)는 화자가 어느 조음 기관을 어떻게 조작해야 하는지 직관적으로 보여주기 위해 Speech Guidance(Image)를 제공한다. 데이터표현부(300)가 제시하는 Speech Guidance(Image)는 상기 [ŋ]을 발화하기 위한 조음기관에 부착되거나 인접한 센서부를 기반으로 발화 교정 및 안내를 실시한다. 예를 들어, 상기 [kiŋ]의 경우, [k]은 혀의 뒷부분(Tongue Body, Root)을 Velar(연구개) 방향으로 승강시켜 붙이고 유격시키면서 파열음을 내고, 성대의 떨림 없이 무성음으로, 입을 통해 /크/로 발화해야 한다.
이때, 혀의 뒷부분이 Velar(연구개) 방향으로 승강시키고 붙였다 유격되는 파열음을 내는 것은 구강설 센서(110)가 측정하게 된다. [i]의 경우에는, 전설 고설 긴장 모음(High Front Tense Vowel)임으로, 이 역시 구강설 센서(110)가 혀의 고설성(Hight)과 전설성(Frontness)을 파악한다. 더불어, [i]를 발화할 때, 입술의 양 끝이 양 볼로 각 각 당겨지는 현상이 발생한다. 이를 상기 안면 센서(120)가 파악하게 된다. [ŋ]의 경우에는, 혀의 뒷부분(Tongue Body, Tongue Root)를 Velar(연구개) 방향으로 승강시키고 코를 울려 발화해야 한다. 그렇기에 역시 구강설 센서(110)가 혀의 고저설성 및 전후설성을 파악한다.
더불어, 상기 발음은 비음이기에 코와 그 주변의 근육이 떨리게 된다. 이러한 현상은 상기 안면 센서(120)가 코 주변에 부착됨으로써 파악될 수 있다.
도 49는 본 발명의 제4실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템이 두경부 조음기관의 외상을 촬상하고 파악하는 경우를 도시한 도면이다.
도 49에 도시한 바와 같이, 촬상 센서(160)는 발화에 따른 화자의 두경부 조음기관의 외관상 변화를 촬상하고, 데이터해석부(200)는 이를 통해 화자의 두경부 조음기관 위치 변화 정보(161), 두경부 표정 변화 정보(162)를 파악한다. 이때 센서부(100)의 구강설 센서(110), 안면센서(120), 음성 취득 센서(130), 성대 센서(140), 치아센서(150)을 통해 파악된 화자의 발화 특징(210)도 함께 데이터해석부(200)가 고려하게 된다.
도 50은 본 발명의 제4실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템이 표준 발화 특징 행렬을 통해 상호 정보들을 결합시키는 경우를 도시한 도면이다.
도 50에 도시한 바와 같이, 센서부(100)의 구강설 센서(110), 안면센서(120), 음성 취득 센서(130), 성대 센서(140). 치아센서(150)는 화자의 발화 특징(210)을 파악하고, 촬상 센서(160)는 화자의 두경부 조음기관 위치 변화 정보(161), 두경부 표정 변화 정보(162)를 파악한다. 이를 통해, 데이터해석부(200)가 표준 발화 특징 행렬(205)을 기반으로 두경부 조음기관 위치 변화 정보(161), 두경부 표정 변화 정보(162)에 대응하는 발화 특징을 결합시킨다.
도 51은 본 발명의 제5실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템을 도시한 도면이다.
도 51에 도시한 바와 같이, 센서부(100)에서 측정된 센서부의 위치(210)와 촬상센서(160)에서 획득한 두경부 표정 변화 정보(162)를 기반으로 데이터변환부(300)는 객체 두경부 데이터(320) 중 제 1 기저 데이터(211)를 생성한다. 데이터매칭부(600)는 제 1 기저 데이터(211)를 기반으로 영상 객체의 두경부에 객체 두경부 데이터를 매칭할 수 있는 매칭 위치(610) 중 정적 기초 좌표(611)를 생성하여 매칭한다.
더불어, 센서부(100)에서 측정된 화자(10)의 발화특징(220)과 상기 촬상센서(160)에 의해 획득한 조음기관 위치 변화 정보(161)와 두경부 표정 변화 정보(162)를 기반으로 데이터변환부(300)는 객체 두경부 데이터(320) 중 제 2 기저 데이터(221)를 생성한다. 데이터매칭부(600)는 제 2 기저 데이터(221)를 기반으로 영상 객체의 두경부가 발화함에 따라 변화하는 두경부의 동적 움직임을 구현하기 위해 동적 가변 좌표(621)를 생성하여 매칭한다.
도 52는 본 발명의 제5실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템이 정적 기초 좌표를 기반으로 객체 두경부 데이터를 영상 객체의 두경부에 매칭하는 경우를 도시한 도면이고, 도 53은 본 발명의 제5실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템이 활용하는 안면 센서의 위치에 기반한 정적 기초 좌표를 도시한 도면이다.
도 52 및 도 53에 도시한 바와 같이, 데이터매칭부(600)가 객체 두경부 데이터(320)를 영상 객체의 두경부(21)에 매칭하기 위해서, 화자의 두경부에 부착된 안면 센서(120)의 위치인 제 1 기저 데이터(211)를 활용하여 정적 기초 좌표(611)를 생성한다.
이때, 전술한 것처럼, 안면 센서(120)가 가지는 전위차를 활용하여 그 위치를 파악한다. 화자의 비발화 상태에서 부착된 상기 안면 센서(120)의 레퍼런스 센서(121), 양극 센서(122), 음극 센서(123)는 각각 (0.0)과 같은 기준 위치를 가지게 된다. 이러한 위치가 바로 정적 기초 좌표(611)가 된다.
도 54는 본 발명의 제5실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템이 동적 기초 좌표를 기반으로 객체 두경부 데이터를 영상 객체의 두경부에 매칭하는 경우를 도시한 도면이고, 도 55는 본 발명의 제5실시예에 따른 발화-표정 데이터 맵핑 시스템이 활용하는 안면 센서의 전압차에 기반한 동적 기초 좌표를 도시한 도면이다.
도 54 및 도 55에 도시한 바와 같이, 데이터매칭부(600)는 객체 두경부 데이터(320)를 영상 객체의 두경부(21)에 매칭하기 위해서, 화자의 두경부에 부착되어 화자의 발화에 따른 두경부 근육의 작용에 의한 안면 센서(120)의 전위차인 제 2 기저 데이터(221)를 활용하여 동적 가변 좌표(621)를 생성한다.
이때, 전술한 것처럼, 안면 센서(120)는 화자의 발화에 따라 움직이는 두경부의 근전도 측정하여 두경부 조음기관의 물리 특성으로 파악한다. 화자의 발화 상태에서 부착된 상기 안면 센서(120)의 레퍼런스 센서(121), 양극 센서(122), 음극 센서(123)는 발화에 따라 변화하는 두경부 근육의 근전도를 파악함으로서 각각 (0, -1), (-1, -1), (1, -1)과 같은 가변적인 위치를 가지게 된다. 이러한 위치가 바로 동적 가변 좌표(621)가 된다.
도면에 기재된 방법 외에도 센서부(100)의 경우 다음과 같은 것들이 포함 될 수 있다.
1. 압력센서: MEMS 센서, Piezoelectric (압력-전압) 방식, Piezoresistive (압력-저항) 방식, Capacitive 방식, Pressure sensitive 고무 방식, Force sensing resistor (FSR) 방식, Inner particle 변형 방식, Buckling 측정 방식.
2. 마찰 센서: 마이크로 hair array 방식, 마찰온도 측정방식.
3. 정전기 센서: 정전기 소모 방식, 정전기 발전 방식.
4. 전기저항 센서: 직류저항 측정방식, 교류저항 측정방식, MEMS, Lateral 전극 array 방식, Layered 전극 방식, Field Effect Transistor (FET) 방식 (Organic-FET,Metal-oxide-semiconductor-FET, Piezoelectric-oxide-semiconductor -FET 등 포함).
5. Tunnel Effect Tactile 센서: Quantum tunnel composites 방식, Electron tunneling 방식, Electroluminescent light 방식.
6. 열저항 센서: 열전도도 측정방식, Thermoelectric 방식.
7. Optical 센서: light intensity 측정방식, refractive index 측정방식.
8. Magnetism based 센서: Hall-effect 측정 방식, Magnetic flux 측정 방식.
9. Ultrasonic based 센서: Acoustic resonance frequency 방식, Surface noise 방식, Ultrasonic emission 측정방식.
10. 소프트 재료 센서: 고무, 파우더, 다공성 소재, 스펀지, 하이드로젤, 에어로젤, 탄소섬유, 나노탄소재료, 탄소나노튜브, 그래핀, 그래파이트, 복합재, 나노복합재, metal-고분자 복합재, ceramic-고분자 복합재, 전도성 고분자 등의 재료를 이용한 pressure, stress, 혹은 strain 측정 방식, Stimuli responsive 방식.
11. Piezoelectric 소재 센서: Quartz, PZT (lead zirconate titanate) 등의 세라믹 소재, PVDF, PVDF copolymers, PVDF-TrFE 등의 고분자 소재, 셀룰로오스, ZnO 나노선 등의 나노소재 방식.
100: 센서부 110: 구강설 센서
120: 안면 센서 130: 음성취득 센서
140: 성대 센서 150: 치아 센서
200: 데이터해석부 210: 센서부의 위치
211: 제 1기저 데이터 220: 발화 특징
221: 제 2기저 데이터 230: 화자의 음성
240: 발화 내역 정보 250: 발화 변이
300: 데이터변환부 310: 언어 데이터
320: 객체 두경부 데이터 350: 데이터베이스부
360: 언어 데이터 색인 400: 통신부
500: 데이터표현부 600: 데이터매칭부
610: 매칭위치 611: 정적 기초좌표
621: 동적 기초좌표
120: 안면 센서 130: 음성취득 센서
140: 성대 센서 150: 치아 센서
200: 데이터해석부 210: 센서부의 위치
211: 제 1기저 데이터 220: 발화 특징
221: 제 2기저 데이터 230: 화자의 음성
240: 발화 내역 정보 250: 발화 변이
300: 데이터변환부 310: 언어 데이터
320: 객체 두경부 데이터 350: 데이터베이스부
360: 언어 데이터 색인 400: 통신부
500: 데이터표현부 600: 데이터매칭부
610: 매칭위치 611: 정적 기초좌표
621: 동적 기초좌표
Claims (16)
- 화자의 두경부의 일면에 인접하여 조음기관의 물리특성을 측정하는 센서부;
상기 센서부의 위치와 상기 조음기관의 물리특성을 기반으로 화자의 발화 특징을 파악하는 데이터해석부;
상기 센서부의 위치와 상기 발화특징을 언어데이터 내지 객체 두경부 데이터로 변환하는 데이터변환부;
상기 언어데이터 내지 객체 두경부 데이터를 외부로 표현하는 데이터표현부를 포함하고,
상기 센서부는, 구강설에 대응되는 구강설 센서와, 화자의 두경부를 촬상하는 촬상센서를 포함하며,
상기 데이터해석부는
상기 센서부에서 측정되는 상기 구강설과 다른 조음기관과의 물리특성을 통해 상기 화자가 발화하는 자모음, 어휘 단위 강세 (Lexical Stress), 문장 단위 강세(Tonic stress) 중 적어도 하나의 발화 특징을 파악하고,
2진수 내지 실수를 포함하는 수치로 구성된 표준 발화 특징 행렬을 기반으로 상기 화자의 발음과 강세의 정오도, 유사근접도, 발화 의도 중 적어도 하나의 발화 특징을 측정하며,
상기 구강설 센서는
상기 구강설의 일측면에 고착되거나, 상기 구강설의 표면을 감싸거나, 상기 구강설 내부에 삽입되고, 발화에 따른 상기 구강설의 x축, y축, z축 방향 기반의 시간에 따른 벡터량의 변화량을 파악하여, 상기 구강설의 저고도, 전후설성, 굴곡도, 신전도, 회전도, 긴장도, 수축도, 이완도, 진동도 중 적어도 하나의 물리특성을 파악하고,
상기 촬상센서는
화자의 두경부를 촬상하여 화자의 두경부 조음기관 위치 변화 정보, 상기 화자의 두경부 표정 변화 정보, 상기 화자의 발화 의도에 따라 움직이는 두경부, 흉곽부, 상지부, 하지부의 비언어적 표현 중 적어도 하나를 파악하는 것
을 특징으로 하는 발화-표정 데이터 맵핑 시스템.
- 삭제
- 삭제
- 제1항에 있어서,
상기 센서부는, 상기 구강설이 상기 두경부 내외의 다른 조음기관과의 상호작용에 기인하는 접근 및 접촉에 대응되는 마찰전기(Tribo Electric Generator)에 따른 파열도, 마찰도, 공명도, 접근도 중 적어도 하나의 물리특성을 파악하는 마찰대전소자를 포함하는 발화-표정 데이터 맵핑 시스템.
- 제1항에 있어서,
상기 데이터해석부는, 상기 센서부에 의해 측정되는 상기 조음기관의 물리특성을 발화 특징을 파악함에 있어서, 상기 조음기관의 물리특성을 각 자모음 단위의 패턴으로 인식하는 단계, 상기 자모음 단위의 패턴의 특징을 추출하고, 추출된 상기 자모음 단위의 패턴의 특징을 유사도에 따라 분류하는 단계, 분류된 상기 자모음 단위의 패턴의 특징을 재조합하는 단계, 상기 조음기관의 물리특성을 상기 발화 특징으로 해석하는 단계에 따라 상기 발화 특징을 파악하는 발화-표정 데이터 맵핑 시스템.
- 제5항에 있어서,
상기 데이터해석부는, 상기 센서부에 의해서 측정되는 상기 조음기관의 물리특성에 의해, 자모음의 동화(Assimilation), 이화(Dissimilation), 탈락(Elision), 첨가(Attachment), 강세(Stress)와, 약화(Reduction)로 야기되는 기식음화 (Asperation), 음절성자음화(Syllabic cosonant), 탄설음화(Flapping), 경음화(Tensification), 순음화(Labilalization), 연구개음화(Velarization), 치음화(Dentalizatiom), 구개음화 (Palatalization), 비음화(Nasalization), 강세변화(Stress Shift), 장음화(Lengthening) 중 적어도 하나의 이차조음현상인 발화 변이를 측정하는 발화-표정 데이터 맵핑 시스템. - 제1항에 있어서,
상기 구강설 센서는, 센서 작동을 위한 회로부, 상기 회로부를 감싸는 캡슐부, 상기 구강설 일면에 부착되는 접착부를 포함하는 발화-표정 데이터 맵핑 시스템.
- 제7항에 있어서,
상기 구강설 센서는, 박막 회로를 가진 필름 형태로서 상기 구강설에 인접하여 작동하는 발화-표정 데이터 맵핑 시스템.
- 제1항에 있어서,
상기 센서부는, 두경부 근육의 신경신호 측정의 기준 전위를 생성하는 적어도 하나의 레퍼런스 센서와, 상기 두경부 근육의 신경신호를 측정하는 적어도 하나의 양극센서 및 적어도 하나의 음극센서로 구성된 안면부 센서를 포함하는 발화-표정 데이터 맵핑 시스템.
- 제9항에 있어서,
상기 데이터해석부는, 상기 안면부 센서에 기반하여 상기 센서부의 위치를 획득함에 있어서, 상기 레퍼런스 센서를 기준으로 하여 상기 적어도 하나의 양극센서 및 상기 적어도 하나의 음극센서의 전위차를 파악하여 상기 안면부 센서의 위치를 파악하는 발화-표정 데이터 맵핑 시스템.
- 제9항에 있어서,
상기 데이터해석부는, 상기 안면부 센서에 기반하여 상기 화자의 발화 특징을 획득함에 있어서, 상기 레퍼런스 센서를 기준으로 하여 상기 적어도 하나의 양극센서 및 상기 적어도 하나의 음극센서의 전위차를 파악하여 상기 화자의 두경부에서 발생하는 상기 조음기관의 물리 특성에 의한 발화 특징을 파악하는 발화-표정 데이터 맵핑 시스템.
- 제1항에 있어서,
상기 센서부는, 상기 화자의 두경부 중 성대에 인접하여 성대의 근전도 내지 떨림을 파악하여, 상기 화자의 발화 시작, 발화 정지, 발화 종료 중 적어도 하나의 발화 내역 정보를 파악하는 성대 센서를 포함하는 발화-표정 데이터 맵핑 시스템. - 제1항에 있어서,
상기 센서부는, 치아의 일면에 인접하여 상기 구강설 및 아랫 입술의 접촉에 기인하여 발생하는 전기적 용량 변화에 따른 신호발생 위치를 파악하는 치아센서를 포함하는 발화-표정 데이터 맵핑 시스템.
- 제1항에 있어서,
상기 센서부는, 상기 화자의 두경부 일면에 인접한 음성 취득 센서를 통해 발화에 따른 상기 화자의 음성을 취득하는 발화-표정 데이터 맵핑 시스템.
- 삭제
- 삭제
Applications Claiming Priority (4)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR20170048010 | 2017-04-13 | ||
| KR1020170126049 | 2017-09-28 | ||
| KR1020170126049A KR20180115601A (ko) | 2017-04-13 | 2017-09-28 | 영상 객체의 발화 및 표정 구현을 위한 조음기관 물리 특성 기반의 발화-표정 데이터 맵핑 시스템 |
| KR1020180115145A KR102180331B1 (ko) | 2017-04-13 | 2018-09-27 | 영상 객체의 발화 및 표정 구현을 위한 조음기관 물리 특성 기반의 발화-표정 데이터 맵핑 시스템 |
Related Parent Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020180115145A Division KR102180331B1 (ko) | 2017-04-13 | 2018-09-27 | 영상 객체의 발화 및 표정 구현을 위한 조음기관 물리 특성 기반의 발화-표정 데이터 맵핑 시스템 |
Publications (3)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20200132796A KR20200132796A (ko) | 2020-11-25 |
| KR102270653B1 true KR102270653B1 (ko) | 2021-06-30 |
| KR102270653B9 KR102270653B9 (ko) | 2021-09-17 |
Family
ID=64101599
Family Applications (15)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020170126469A KR20180115602A (ko) | 2017-04-13 | 2017-09-28 | 촬상센서를 포함한 두경부 조음기관의 물리특성과 기반의 발화 의도 측정 및 발화 구현 시스템 |
| KR1020170126049A KR20180115601A (ko) | 2017-04-13 | 2017-09-28 | 영상 객체의 발화 및 표정 구현을 위한 조음기관 물리 특성 기반의 발화-표정 데이터 맵핑 시스템 |
| KR1020170126470A KR20180115603A (ko) | 2017-04-13 | 2017-09-28 | 조음기관의 물리 특성과 음성 간 매칭을 통한 발화 의도 측정 및 발화 구현 시스템 |
| KR1020170126048A KR20180115600A (ko) | 2017-04-13 | 2017-09-28 | 발화 의도 표현을 위한 두경부 조음기관 물리 특성 기반 시스템 |
| KR1020170125765A KR20180115599A (ko) | 2017-04-13 | 2017-09-28 | 발화 개선을 위한 두경부 물리 특성 기반의 가이드 및 피드백 시스템 |
| KR1020170126769A KR20180115604A (ko) | 2017-04-13 | 2017-09-29 | 조음기관의 물리 특성과 문자 간 매칭을 통한 발화 의도 측정 및 발화 구현 시스템 |
| KR1020170126770A KR20180115605A (ko) | 2017-04-13 | 2017-09-29 | 로봇의 발화 및 안면 구현을 위한 조음기관 물리 특성 기반의 발화-표정 데이터 맵핑 시스템 |
| KR1020180043031A KR102180551B1 (ko) | 2017-04-13 | 2018-04-13 | 발화의도표현을 위한 두경부 조음기관 물리특성 기반시스템 |
| KR1020180115145A KR102180331B1 (ko) | 2017-04-13 | 2018-09-27 | 영상 객체의 발화 및 표정 구현을 위한 조음기관 물리 특성 기반의 발화-표정 데이터 맵핑 시스템 |
| KR1020180115146A KR102152775B1 (ko) | 2017-04-13 | 2018-09-27 | 로봇의 발화 및 안면 구현을 위한 조음기관 물리 특성 기반의 발화-표정 데이터 맵핑 시스템 |
| KR1020180115144A KR102196099B1 (ko) | 2017-04-13 | 2018-09-27 | 촬상센서를 포함한 두경부 조음기관의 물리특성과 기반의 발화 의도 측정 및 발화 구현 시스템 |
| KR1020180116479A KR102231067B1 (ko) | 2017-04-13 | 2018-09-28 | 조음기관의 물리 특성과 음성 및 문자 간 매칭을 통한 발화 의도 측정 및 발화 구현 시스템 |
| KR1020180115927A KR102174188B1 (ko) | 2017-04-13 | 2018-09-28 | 발화 개선을 위한 두경부 물리 특성 기반의 발화 개선 가이드 및 피드백 및 피드백 시스템 |
| KR1020200141995A KR102251505B1 (ko) | 2017-04-13 | 2020-10-29 | 발화 개선을 위한 두경부 물리 특성 기반의 발화 개선 가이드 및 피드백 및 피드백 시스템 |
| KR1020200150799A KR102270653B1 (ko) | 2017-04-13 | 2020-11-12 | 영상 객체의 발화 및 표정 구현을 위한 조음기관 물리 특성 기반의 발화-표정 데이터 맵핑 시스템 |
Family Applications Before (14)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020170126469A KR20180115602A (ko) | 2017-04-13 | 2017-09-28 | 촬상센서를 포함한 두경부 조음기관의 물리특성과 기반의 발화 의도 측정 및 발화 구현 시스템 |
| KR1020170126049A KR20180115601A (ko) | 2017-04-13 | 2017-09-28 | 영상 객체의 발화 및 표정 구현을 위한 조음기관 물리 특성 기반의 발화-표정 데이터 맵핑 시스템 |
| KR1020170126470A KR20180115603A (ko) | 2017-04-13 | 2017-09-28 | 조음기관의 물리 특성과 음성 간 매칭을 통한 발화 의도 측정 및 발화 구현 시스템 |
| KR1020170126048A KR20180115600A (ko) | 2017-04-13 | 2017-09-28 | 발화 의도 표현을 위한 두경부 조음기관 물리 특성 기반 시스템 |
| KR1020170125765A KR20180115599A (ko) | 2017-04-13 | 2017-09-28 | 발화 개선을 위한 두경부 물리 특성 기반의 가이드 및 피드백 시스템 |
| KR1020170126769A KR20180115604A (ko) | 2017-04-13 | 2017-09-29 | 조음기관의 물리 특성과 문자 간 매칭을 통한 발화 의도 측정 및 발화 구현 시스템 |
| KR1020170126770A KR20180115605A (ko) | 2017-04-13 | 2017-09-29 | 로봇의 발화 및 안면 구현을 위한 조음기관 물리 특성 기반의 발화-표정 데이터 맵핑 시스템 |
| KR1020180043031A KR102180551B1 (ko) | 2017-04-13 | 2018-04-13 | 발화의도표현을 위한 두경부 조음기관 물리특성 기반시스템 |
| KR1020180115145A KR102180331B1 (ko) | 2017-04-13 | 2018-09-27 | 영상 객체의 발화 및 표정 구현을 위한 조음기관 물리 특성 기반의 발화-표정 데이터 맵핑 시스템 |
| KR1020180115146A KR102152775B1 (ko) | 2017-04-13 | 2018-09-27 | 로봇의 발화 및 안면 구현을 위한 조음기관 물리 특성 기반의 발화-표정 데이터 맵핑 시스템 |
| KR1020180115144A KR102196099B1 (ko) | 2017-04-13 | 2018-09-27 | 촬상센서를 포함한 두경부 조음기관의 물리특성과 기반의 발화 의도 측정 및 발화 구현 시스템 |
| KR1020180116479A KR102231067B1 (ko) | 2017-04-13 | 2018-09-28 | 조음기관의 물리 특성과 음성 및 문자 간 매칭을 통한 발화 의도 측정 및 발화 구현 시스템 |
| KR1020180115927A KR102174188B1 (ko) | 2017-04-13 | 2018-09-28 | 발화 개선을 위한 두경부 물리 특성 기반의 발화 개선 가이드 및 피드백 및 피드백 시스템 |
| KR1020200141995A KR102251505B1 (ko) | 2017-04-13 | 2020-10-29 | 발화 개선을 위한 두경부 물리 특성 기반의 발화 개선 가이드 및 피드백 및 피드백 시스템 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US20200126557A1 (ko) |
| KR (15) | KR20180115602A (ko) |
Families Citing this family (16)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP3618061B1 (en) * | 2018-08-30 | 2022-04-27 | Tata Consultancy Services Limited | Method and system for improving recognition of disordered speech |
| KR102207812B1 (ko) * | 2019-02-18 | 2021-01-26 | 충북대학교 산학협력단 | 발화 장애인들 및 외국인의 보편적 의사소통을 위한 음성 개선 방법 |
| CN110047480A (zh) * | 2019-04-22 | 2019-07-23 | 哈尔滨理工大学 | 用于社区医院科室查询的辅助管理机器人头部装置及控制 |
| DE102020110901B8 (de) * | 2020-04-22 | 2023-10-19 | Altavo Gmbh | Verfahren zum Erzeugen einer künstlichen Stimme |
| KR102197186B1 (ko) | 2020-09-01 | 2020-12-31 | 오수원 | 차량용 색상시트 분류장치 |
| US20230372146A1 (en) * | 2020-10-09 | 2023-11-23 | The University Of North Carolina At Chapel Hill | Intraoral speech devices, methods, and systems |
| KR102284254B1 (ko) * | 2020-10-28 | 2021-08-02 | 이호영 | 발음 학습을 위한 교육용 장치 |
| CN112863263B (zh) * | 2021-01-18 | 2021-12-07 | 吉林农业科技学院 | 一种基于大数据挖掘技术的韩语发音纠正系统 |
| KR102404152B1 (ko) * | 2021-01-28 | 2022-05-31 | 여주대학교 산학협력단 | 혀 운동 기기 |
| US11688106B2 (en) * | 2021-03-29 | 2023-06-27 | International Business Machines Corporation | Graphical adjustment recommendations for vocalization |
| CN113223507B (zh) * | 2021-04-14 | 2022-06-24 | 重庆交通大学 | 基于双输入互干扰卷积神经网络的异常语音识别方法 |
| KR102519498B1 (ko) * | 2021-05-14 | 2023-04-07 | 경희대학교 산학협력단 | 재활 장치 및 이를 이용하는 연하 장애 재활 시스템 |
| US20230335006A1 (en) * | 2022-04-14 | 2023-10-19 | Annunciation Corporation | Robotic Head For Modeling Articulation Of Speech Sounds |
| CN115222856B (zh) * | 2022-05-20 | 2023-09-26 | 一点灵犀信息技术(广州)有限公司 | 表情动画生成方法及电子设备 |
| KR20240018143A (ko) | 2022-08-02 | 2024-02-13 | 이진 | 수면중 심전도 측정 데이터를 기반으로 한 수면 유도용 스마트 조명 |
| WO2024073803A1 (en) * | 2022-10-05 | 2024-04-11 | Tepy Pty Ltd | Soundless speech recognition method, system and device |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2004533640A (ja) * | 2001-04-17 | 2004-11-04 | コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ | 人についての情報を管理する方法及び装置 |
| US20140342324A1 (en) * | 2013-05-20 | 2014-11-20 | Georgia Tech Research Corporation | Wireless Real-Time Tongue Tracking for Speech Impairment Diagnosis, Speech Therapy with Audiovisual Biofeedback, and Silent Speech Interfaces |
| US20160027441A1 (en) * | 2014-07-28 | 2016-01-28 | Ching-Feng Liu | Speech recognition system, speech recognizing device and method for speech recognition |
Family Cites Families (15)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2833289B2 (ja) * | 1991-10-01 | 1998-12-09 | 日本電気株式会社 | アナログスイッチ |
| JP3893763B2 (ja) * | 1998-08-17 | 2007-03-14 | 富士ゼロックス株式会社 | 音声検出装置 |
| AU2002236483A1 (en) * | 2000-11-15 | 2002-05-27 | Logometrix Corporation | Method for utilizing oral movement and related events |
| CA2479758A1 (en) * | 2002-03-27 | 2003-10-09 | Aliphcom | Microphone and voice activity detection (vad) configurations for use with communication systems |
| US20040243416A1 (en) * | 2003-06-02 | 2004-12-02 | Gardos Thomas R. | Speech recognition |
| US8044766B2 (en) * | 2005-10-31 | 2011-10-25 | North Carolina State University | Tongue operated magnetic sensor based wireless assistive technology |
| US9990859B2 (en) * | 2008-01-17 | 2018-06-05 | Speech Buddies, Inc. | Intraoral tactile biofeedback methods, devices and systems for speech and language training |
| US20120259554A1 (en) * | 2011-04-08 | 2012-10-11 | Sony Computer Entertainment Inc. | Tongue tracking interface apparatus and method for controlling a computer program |
| US20130090931A1 (en) * | 2011-07-05 | 2013-04-11 | Georgia Tech Research Corporation | Multimodal communication system |
| US10172555B2 (en) * | 2013-03-08 | 2019-01-08 | The Board Of Trustees Of The Leland Stanford Junior University | Device for detecting on-body impacts |
| EP2933067B1 (en) * | 2014-04-17 | 2019-09-18 | Softbank Robotics Europe | Method of performing multi-modal dialogue between a humanoid robot and user, computer program product and humanoid robot for implementing said method |
| US20150305920A1 (en) * | 2014-04-29 | 2015-10-29 | Meditab Software Inc. | Methods and system to reduce stuttering using vibration detection |
| JP2018505505A (ja) * | 2015-01-31 | 2018-02-22 | モファット，ブライアン，リー | 顔の幾何学的形状の歪みによるコンピュータの制御 |
| CN108141151B (zh) * | 2015-10-05 | 2021-06-29 | 皇家飞利浦有限公司 | 能量转换系统和方法 |
| KR101785500B1 (ko) * | 2016-02-15 | 2017-10-16 | 인하대학교산학협력단 | 근육 조합 최적화를 통한 안면근육 표면근전도 신호기반 단모음인식 방법 |
-
2017
- 2017-09-28 KR KR1020170126469A patent/KR20180115602A/ko unknown
- 2017-09-28 KR KR1020170126049A patent/KR20180115601A/ko unknown
- 2017-09-28 KR KR1020170126470A patent/KR20180115603A/ko unknown
- 2017-09-28 KR KR1020170126048A patent/KR20180115600A/ko unknown
- 2017-09-28 KR KR1020170125765A patent/KR20180115599A/ko unknown
- 2017-09-29 KR KR1020170126769A patent/KR20180115604A/ko unknown
- 2017-09-29 KR KR1020170126770A patent/KR20180115605A/ko unknown
-
2018
- 2018-04-13 US US16/605,361 patent/US20200126557A1/en active Pending
- 2018-04-13 KR KR1020180043031A patent/KR102180551B1/ko active IP Right Grant
- 2018-09-27 KR KR1020180115145A patent/KR102180331B1/ko active IP Right Grant
- 2018-09-27 KR KR1020180115146A patent/KR102152775B1/ko active IP Right Grant
- 2018-09-27 KR KR1020180115144A patent/KR102196099B1/ko active IP Right Grant
- 2018-09-28 KR KR1020180116479A patent/KR102231067B1/ko active IP Right Grant
- 2018-09-28 KR KR1020180115927A patent/KR102174188B1/ko active IP Right Grant
-
2020
- 2020-10-29 KR KR1020200141995A patent/KR102251505B1/ko active IP Right Grant
- 2020-11-12 KR KR1020200150799A patent/KR102270653B1/ko active IP Right Grant
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2004533640A (ja) * | 2001-04-17 | 2004-11-04 | コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ | 人についての情報を管理する方法及び装置 |
| US20140342324A1 (en) * | 2013-05-20 | 2014-11-20 | Georgia Tech Research Corporation | Wireless Real-Time Tongue Tracking for Speech Impairment Diagnosis, Speech Therapy with Audiovisual Biofeedback, and Silent Speech Interfaces |
| US20160027441A1 (en) * | 2014-07-28 | 2016-01-28 | Ching-Feng Liu | Speech recognition system, speech recognizing device and method for speech recognition |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| KR20180115602A (ko) | 2018-10-23 |
| US20200126557A1 (en) | 2020-04-23 |
| KR102231067B1 (ko) | 2021-03-23 |
| KR102196099B1 (ko) | 2020-12-29 |
| KR102196099B9 (ko) | 2024-09-04 |
| KR20190037183A (ko) | 2019-04-05 |
| KR20180115605A (ko) | 2018-10-23 |
| KR20180115599A (ko) | 2018-10-23 |
| KR20190037157A (ko) | 2019-04-05 |
| KR102180331B9 (ko) | 2024-09-04 |
| KR20190037156A (ko) | 2019-04-05 |
| KR102270653B9 (ko) | 2021-09-17 |
| KR20180115604A (ko) | 2018-10-23 |
| KR20180115603A (ko) | 2018-10-23 |
| KR20200132796A (ko) | 2020-11-25 |
| KR102251505B1 (ko) | 2021-05-13 |
| KR102152775B1 (ko) | 2020-09-07 |
| KR20190038392A (ko) | 2019-04-08 |
| KR20180115639A (ko) | 2018-10-23 |
| KR102180551B1 (ko) | 2020-11-18 |
| KR102251505B9 (ko) | 2024-09-04 |
| KR102174188B9 (ko) | 2024-09-04 |
| KR20180115601A (ko) | 2018-10-23 |
| KR102180331B1 (ko) | 2020-11-18 |
| KR102152775B9 (ko) | 2024-09-04 |
| KR20200127143A (ko) | 2020-11-10 |
| KR20190037175A (ko) | 2019-04-05 |
| KR20180115600A (ko) | 2018-10-23 |
| KR102231067B9 (ko) | 2024-09-04 |
| KR102174188B1 (ko) | 2020-11-04 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| KR102270653B1 (ko) | 영상 객체의 발화 및 표정 구현을 위한 조음기관 물리 특성 기반의 발화-표정 데이터 맵핑 시스템 | |
| Singh | Profiling humans from their voice | |
| Lee et al. | Biosignal sensors and deep learning-based speech recognition: A review | |
| Denby et al. | Silent speech interfaces | |
| Perkell | Movement goals and feedback and feedforward control mechanisms in speech production | |
| Cosentino et al. | Quantitative laughter detection, measurement, and classification—A critical survey | |
| Dellwo et al. | How is individuality expressed in voice? An introduction to speech production and description for speaker classification | |
| Perkell | Five decades of research in speech motor control: what have we learned, and where should we go from here? | |
| Sönmez et al. | In-Depth analysis of speech production, auditory system, emotion theories and emotion recognition | |
| Kröger et al. | Neural modeling of speech processing and speech learning | |
| KR102364032B1 (ko) | 조음기관의 물리 특성과 음성 및 문자 간 매칭을 통한 발화 의도 측정 및 발화 구현 시스템 | |
| KR102071421B1 (ko) | 청음 향상을 위한 두경부 물리 특성 기반 복합시스템 | |
| KR20240112578A (ko) | 조음기관 물리 특성 기반의 발화 및 디스플레이 편집 맵핑 시스템 | |
| Seong et al. | A study on the voice security system using sensor technology | |
| Assaneo et al. | Discrete anatomical coordinates for speech production and synthesis | |
| WO2018190668A1 (ko) | 두경부 조음기관의 물리 특성을 이용한 발화 의도 표현 시스템 | |
| Gatokowska | Diagnosing dysarthria in adults: a new speech assessment method for Polish, English, and Spanish | |
| Flory | The impact of head and body postures on the acoustic speech signal | |
| Stone | A silent-speech interface using electro-optical stomatography | |
| Brady | Synthesizing affect with an analog vocal tract: glottal source | |
| Butcher | Phonetics: The sounds humans make when speaking | |
| Arjunan et al. | Reliability and variability in facial electromyography for identification of speech and for human computer control: an experimental study | |
| Fawcus | RESPIRATORY STUDIES | |
| Harris | A LITTLE HISTORY | |
| Meier | Sign and Speech |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A107 | Divisional application of patent | ||
| E902 | Notification of reason for refusal | ||
| E701 | Decision to grant or registration of patent right | ||
| GRNT | Written decision to grant | ||
| G170 | Publication of correction |