• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.21 no.4
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• pp.374-379
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• 2002

In this paper, a nobel method to reduce noise using voice/unvoice classification is proposed. Voice and unvoice are an important feature of speech and the proposed method processes noisy speech differently for each voice/unvoice part. Speech is classified into voice/unvoice using zero-crossing rate and energy, and a modified speech/noise dominant-decision is proposed based on voice/unvoice classification. The proposed method was tested on conditions of white noise and airplane noise, and on the basis of comparing segmental SNR with the existing method and listening to the enhanced speech, a performance of the proposed method was superior to that of the existing method.

• MALSORI
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• no.21_24
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• pp.111-122
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• 1992

본 논문에서는 한국어에 있어서 세 가지 유형의 파열음과 일본어에 있어서 두 가지 유형의 파열음과 일본어에 있어서 두 가지 유형의 파열음이 보여주는 시간적 특성을 어두 위치 및 모음간 위치로 나누어 비교해 보았다- 한국어에 있어서 세 가지 유형의 파열음은 어두 위치에서 모두 무성음으로 실현되므로 성의 대립으로는 이들을 유형화 할 수 없고, 그보다는 조음의 힘과 기식의 유무에 따라 연음, 무기 경음, 유기 경음으로 분류하는 것이 타당하다. 이에 비해 일본어 파열음은 유성음인 연음과 무성음인 경음의 두가지 유형으로 대립된다. 유성음과 무성음, 그리고 유기음과 무기음의 구분에는 파열음의 개방에서부터 성대 진동까지의 시간인 성 시작 시간(VOT)과 기식의 길이가 변수가 된다. 경음과 연음의 구분에는 선행 모음의 길이, 폐쇄 지속 시간, Vl/(Vl+CL)의 비율이 유용한 정보가 된다. 양국어 어두 파열음의 VOT를 비교해 볼 때, 일본어 유성음은 음수의 VOT를 가지며, 한국어 무기 경음에서는 VOT가 10msec정도로 짧게 나타나고, 그 다음으로 한국어 연음. 일본어 무성음, 한국어 유기 경음의 순서로 길어진다. $\frac{선행 모음의 길이}{(선행 모음의 길이+폐쇄 지속 시간)}$의 비율은 언어의 특성도 반영해 주는데, 한국어의 경우 연음: 무기 경음: 유기 경음의 비는 0.63: 0.30:0.35, 일본어의 경우 유성음:무성음의 비는 0.69: 0.45로 나타났다. 청취 실험을 통해 한국인의 자음 인식 경향을 살펴본 결과, 성대 진동의 유무를 변별적으로 사용하지 않는 한국인 화자는 일본어 유성음은 연음으로, 무성음은 경음으로 인식하는 경향이 있는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.08a
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• pp.449-453
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• 1998

일반적으로 음성신호는 파형의 특성에 따라 파형이 준주기적인 유성음과 주기성 없이 잡음과 유사한 무성음 그리고 배경 잡음에 해당하는 묵음의 세 종류로 분류된다. 기존의 유성음/무성음/묵음 분류 방법에서는 피치정보, 에너지 및 영교차율 등이 분류를 위한 파라미터로 널리 사용되었다. 본 논문에서는 음성신호를 웨이브렛 변환한 신호에서 스펙트럼상에서이 변화를 파라미터로 하는 유성음/무성음/묵음 분류 알고리즘을 제안하고 제안된 알고리즘으로 검출한 결과와 이에 따른 문제점을 검토하였다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1995.06a
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• pp.55-60
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• 1995

고차 통계 방법을 이용하여 잡음이 섞인 음성 신호에서 피치를 구하는 방법과 이를 이용하여 유성음 및 무성음 구간을 구분하는 방법을 구현하고 그 결과를 기술하였다. 고차 통계의 일종인 3차 cumulant 함수의 경우 Gaussian 또는 대칭적인 분포를 갖는 잡음 신호를 음성신호로부터 효과적으로 분리하여 제거시키는 특징을 가지고 있으며, 이러한 특징을 이용하면 잡음 환경에서 여러 가지 음성 특징 파라메터들을 보다 신뢰도 높게 추정할 수 있다. 본 논문에서는 dam성 신호의 3차 cumulant 함수의 자기상관함수로부터 음성의 피치 주기를 추정하였으며, 피치 위치에서의 normalized peak 크기에 의해 유성음과 무성음을 구분하였다. 또한 성능 비교를 위해 음성 신호 자체의 자기 상관 함수로부터 역시 피치 주기 및 유성음/무성음 구분을 수행하였다. 백색 및 유색 Gaussian 잡음 환경에서의 음성의 피치 주기 추정 실험 결과 SNR가 낮은 경우에 3차 cumulant를 이용한 방법이 2차 통계에 비해 우수한 성능을 나타내었다. 또한 동일한 잡음 환경에서의 유성음/무성음 판별 시험에서도 3차 cumulant를 이용한 방법이 기존의 2차 통계를 이용한 방법에 비해 성능이 크게 향상된 결과를 얻었다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.19 no.3
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• pp.26-34
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• 2000

In this paper, we propose a 4kbps speech coder that combines the harmonic vector excitation coding with time-separated transition coding. The harmonic vector excitation coding uses the harmonic excitation coding in the voiced frame and uses the vector excitation coding with the structure of analysis-by-synthesis in the unvoiced frame, respectively. But two mode coding method is not effective for transition frame mixed in voiced and unvoiced signal and a new method beyond using unvoiced/voiced mode coding is needed. Thus, we designed a time-separated transition coding method for transition frame in which a voiced/unvoiced decision algorithm separates unvoiced and voiced duration in a frame, and harmonic-harmonic excitation coding and vector-harmonic excitation coding method is selectively used depending on the previous frame U/V decision. In the decoder, the voiced excitation signals are generated efficiently through the inverse FFT of harmonic magnitudes and the unvoiced excitation signals are made by the inverse vector quantization. The reconstructed speech signal are synthesized by the Overlap/Add method.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.08a
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• pp.475-478
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• 1998

음성에 공존하는 유/무성음 성분을 추정하는 알고리즘을 제안하였다. 유성음 성분은 주기성을 띤 사인곡선의 형태로 표현되며, 무성음 성분은 자동회기의 결과로 표현된다. 두 성분을 각각 차례대로 추정할 경우 한 성분에 대한 추정치의 정확도가 나머지 성분의 추정에도 영향을 주기 때문에 제안된 알고리즘은 두 성분을 공동으로 추정한다. 실제 ML 추정치는 구하기 어려워 이에 근접하는 추정치를 선형 방정식들을 interative 방법으로 풀어 구현하였다. 예비 시험결과 제안한 알고리즘이 정확하고 효율적으로 두 성분을 추정함을 알 수 있었고, 합성된 데이터 뿐만 아니라 실제 음성 데이터를 이용한 실험에서도 좋은 결과를 보여주었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.357-359
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• 2000

음소 단위로 구축된 음성 데이터는 음성인식, 합성 및 분석 등의 분야에서 매우 중요하다. 일반적으로 음소는 유성음과 무성음으로 구분되어 진다. 이러한 유성음과 무성음은 많은 특징적 차이가 있지만, 기존의 음소 경계추출 알고리즘은 이를 고려하지 않고 시간 축을 기준으로 이전 프레임과 매개변수 (스펙트럼) 비교만을 통하여 음소의 경계를 결정한다. 본 논문에서는 음소 경계 추출을 위하여 유성음과 무성음의 특징적 차이를 고려한 블록기반의 Branch 알고리즘을 설계하였다. Branch 알고리즘을 사용하기 위한 스펙트럼 비교 방법은 MFCC(Mel-Frequency Cepstrum Coefficient)를 기반으로 한 거리 측정법을 사용하였고, 유성음과 무성음의 구분은 포만트 주파수를 이용하였다. 실험 결과 3~4음절 고립단어를 대상으로 약 78%의 정확도를 얻을수 있었다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.21 no.6
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• pp.510-521
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• 2002

MBE (multi-band excitation) coder can achieve high qualify synthetic speech below 4.0 kbps. There are, however, significant differences of the fine structure between the original spectrum and the synthetic spectrum. They are mainly due to the exclusive partition of voiced and unvoiced regions in frequency domain and the decision procedure based on the experimental threshold. This paper proposes MMBE (mixed multi-band excitation) speech model to overcome drawbacks of a MBE coder. In addition, two analysis methods, which do not need my decision procedure based on a threshold, are presented. Both voiced and unvoiced components can be mixed over all the frequency axis in the MMBE speech model. To illustrate the potential of the proposed speech model, we develop a 2.6 kbps MMBE coder and compare it with a 2.9 kbps MBE coder by both objective and subjective methods. The results have shown that the proposed coder has a better performance even at a lower bit-rate compared with the MBE coder.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.5 no.3
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• pp.28-35
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• 1986

우리나라 음성의 유성음을 모음, 비음 및 유성화 자음으로 분류하는 알고리즘을 기술하였다. 먼 저 기존의 PITCH 검출 알고리즘에 의하여 음성을 유성음과 무성음으로 나눈 뒤, 단지 정규화된 1차 상 관계수, 영교차율, LOG 에너지 및 LPG 에너지의 골짜기 검출만을 이용하여, 유성음은 모음, 비음 및 유 성화자음으로 분류하고 무성음은 실제의 무성음과 묵음으로 분류하였다. 그리고 이렇게 분류된 모음에 대하여 단모음 인식을 행하였다. 단지 한 FRAME으로 모음을 대표하였기 때문에 메모리 크기와 인식 시간을 줄였다. 여기서 UP & DOWN 및 수정된 영교차율을 새로이 정의하여 적용한 결과 만족한 결과 를 얻을 수 있었다. LPC 매개변수 및 전력 스펙트럼도 단모음 인식의 FEATURE로 사용하였다. 그리고 각 FEATURE 의 성능을 비교하였다. 이들 FEATURE을 잘 조합하여 2단계 인식을 행한 결과 92%의 높은 인식율을 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.69-72
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• 2004

음성신호는 주기성으로 유성음과 무성음으로 구분할 수 있으며 유성음은 준주기성 신호이지만 무성음은 주기성이 없다. 주기성은 음성신호를 분석하는 중요한 파라미터 중 하나이다. 본 논문에서는 시간영역에서 피치의 시작점과 주파수 영역에서 분산을 이용하여 피치 검출 알고리즘을 제안하며 864개 단독 숫자음을 이용하여 실험한 결과 $99.5\%$의 정확도를 확인하였으며 제안된 알고리즘의 유효성을 확인하였다.