무후두 음성에 대한 성문 역 여과 분석의 유용성 (Usefulness of Glottal Inverse Filtering Analysis in Excised Laryngeal Voice)

서지정보

· 발행기관 : 대구과학대학교 국방안보연구소
· 수록지 정보 : 사회융합연구 / 7권 / 6호 / 97 ~ 103페이지
· 저자명 : 박희준, 이재석

초록

본 연구는 후두전척출술로 인해 음성을 상실하고 대안적인 방법으로 식도발성을 사용하는 대상자의 음성을 음향학적으로 분석하여 음성 재활에 기초 자료를 제시하고자 하였다. 성문 역 여과(GIF) 분석과 다양한 변수 값 측정을 위해 오픈 소스 소프트웨어를 사용하여, 식도발성 음성 분석을 통해 유용성을 알아보고자 하였다. 정상 성인 20명과 식도발성 음성 20명을 대상으로 GIF 분석을 실시하였다. 분석 변수로는 개방지수), 속도지수, 폐쇄지수, 진폭지수, 정규화 진폭 지수, 준개방 지수를 분석하였다. 일반 음성과 식도발성의 성문역여과 분석 결과 정상 발성에 비해 모든 변수에서 식도발성의 수치가 낮게 나타났으며, 평균 점수에서 식도발성은 정상 발성에 비해 1/4 수준인 것으로 나타났다. 본 연구에서는 식도발성의 성문 파형에 대한 객관적 변수 값을 획득하고, 측정된 값을 식도발성 음성에 적용하여 정상 음성과 어느 정도 차이가 있는지 확인하였으며, GIF 값이 식도발성 재활에서 발성의 진전 정도를 예측하는데 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

영어초록

The purpose of this study was to present basic data for voice rehabilitation by acoustically analyzing the voices of subjects who lost their voice due to laryngeal excision and used esophageal vocalization as an alternative method. We aimed to investigate the usefulness of esophageal speech analysis using open source software that can automatically run glottic inverse filtration (GIF) analysis and analyze various parameter values. GIF analysis was performed on 20 normal adults and 20 people with negative esophageal vocalization. Analysis variables included open quotient, speed quotient, closure quotient, amplitude quotient, normalized amplitude quotient, and semi-open quotient. As a result of glottal inverse filtration analysis of normal voice and esophageal vocalization, the values of esophageal vocalization were lower in all variables compared to normal vocalization, and the average score of esophageal vocalization was found to be 1/4 of that of normal vocalization. In this study, objective values for the glottal waveform of normal adults were obtained, and these parameter values were applied to esophageal voice to determine the extent to which they differ from normal voice, and the GIF value was used to determine the degree of voice progress in esophageal voice rehabilitation. It is believed that it can be used for prediction.

참고자료

· 없음