자음 인식을 위한 음성 파형 외피 단서

본 연구에서는 음성의 시간-강도 외피에서 자음 인식에 사용할 수 있는 단서를 조사하였다. 12명의 정상 청력을 가진 피실험자들은 19개의 자연어 음절(가상 음절)의 음성 외피와 혼합된 잡음으로 만들어진 스펙트럼적으로 동일한 세 가지 잡음 자극 세트를 듣도록 하였다. 세 가지 잡음 조건 각각의 음성 외피는 서로 다른 저역 통과 필터 컷오프(20, 200, 2000 Hz)를 사용하여 유도되었다. 세 가지 잡음 조건에 대한 평균 자음 식별 성과는 우연보다 높았으며, 20-200 Hz의 외피 대역폭 증가와 함께 유의하게 향상되었다. 자음 혼돈 데이터를 기반으로 한 SINDSCAL 다차원 스케일링 분석은 19개의 자음을 네 개의 외피 특성 그룹(“envemes”)으로 나누는 세 가지 음성 외피 특성을 식별하였다. 시각적으로 구별되는 음성 특성 그룹(“visemes”)과 결합된 enveme 그룹은 19개의 자음 대부분을 구별할 수 있다. 이러한 결과는 enveme 및 viseme 정보만을 받고 스펙트럼 정보를 받지 않는 피실험자들이 거의 완벽한 자음 식별 성과를 달성할 수 있음을 시사한다.