본 연구에서는, 음성인식 시스템에서의 마이크 어레이 기반으로 한 beamforming 방법을 기반으로 음성신호에 대한 에러감소 알고리듬의 성능평가를 위한 시뮬레이션 하였으며 그 성능을 분석하였다. 또한, 마이크 어레이로 부터 취득한 음성신호로 부터 각 채널에 대한 최대 신호대잡음비 구하고 음성신호별로 신호대잡음비를 비교 검토하였다. 음성 인식률은 경우1에서는 54.2%에서 61.4%로, 경우2에서는 더 낮은 신호대잡음비로 41.2%에서 50.5%로 각각 개선됨을 알 수 있었다. 따라서 평균 에러감소율은 경우1에서 15.7%를 보였다.
이 논문은 음성 에너지를 최대화 하여 낮은 SNR환경에서 음성 존재 여부를 판단하고 정확한 끝점을 검출하는 방법에 대한 것이다. 전통적인 VAD (Voice Activity Detection) 알고리듬은 잡음의 추정치를 이용해 음성과 비음성 구간을 선택하여 낮은 SNR환경이나 비안정 잡음환경에서는 정확하지 못한 문턱값으로 인해 부정확한 끝점검출을 하였다. 또한 잡음의 시간적 변화를 반영하기 위해 비교적 큰 분석 구간을 두어 계산량이 증가함에 따라 실제 응용에 적합하지 않은 단점이 있다. 이 논문은 잡음환경에서 정확한 음성 구간의 검출을 위해 심리음향 모델에 기반 한 바크 스케일 필터 뱅크를 이용하여 주어진 프레임에서 음성 에너지를 최대화 시키고 잡음을 억제하는 SEM-VAD (Speech Energy Maximization-Voice Activity Detection) 방법을 제안하였다. 다양한 잡음환경, SNR 15 dB, 10 dB 5 dB 0 dB 상황에서 실험한 결과 SNR의 변화에 안정적인 문턱값을 얻었고, 음성 검출을 위한 실험에서 자동차 잡음 환경에 대한 PHR (Pause Hit Rate)은 모든 잡음 환경에서 100%의 정확도를 보였고, FAR (False Alarm Rate)는 SNR 15 dB와 10 dB에서는 0%, SNR 5 dB에서 5.6% SNR 0 dB에서 9.5%의 성능을 보였다.
IEEE 802.16e 시스템은 가변 비트율로 생성되는 묵음 삭제(Silence suppression) 지원 VoIP 트래픽 서비스의 QoS 제공을 위해, ErtPS(Extended real-time Polling Service) 상향링크 스케줄링 알고리즘을 제안하였다. VoIP 서비스는 묵음을 삭제할 경우에 사용자에게 연결상태라는 것을 알리기 위해, 수신자의 청각에 편안한 잡음을 재생시키는 CNG(Comfort Noise Generation) 모드를 지원해야 한다. CNG 모드의 비음성 구간에서는 음성 구간에 비해 긴 패킷 전송 간격에 따라 낮은 전송률로 데이터를 생성한다. 따라서, 주기적으로 데이터 패킷을 생성하는 서비스 플로우를 위해 설계된 ErtPS 알고리즘을 음성 구간과는 다른 주기로 데이터를 생성하는 비음성 구간에 적용할 경우, 상향 링크의 자원이 비효율적으로 사용된다. 이에 본 논문에서는 CNG 지원 VoIP 트래픽에 대한 비음성 구간에서의 효율적인 자원 활용을 위해,개선된 ErtPS 방안을 제안하였다. 제안 방안에서는 사용자가 기지국에게 자신의 음성 상태의 변화를 알리면, 기지국은 사용자의 각 음성 상태에 따라 해당 주기로 대역폭을 할당한다. 이를 위해, 제안 방안에서는 802.16e 시스템에서 주기적으로 채널의 품질정보를 기지국에 전달하기 위해 사용되는 상향 링크 부채널인 CQI(Cannel Quality Information) 채널을 활용하였다. OPNET 시뮬레이터를 사용하여 제안 방안의 성능을 평가해 보았으며, ErtPS와 비교하여 상향 링크의 대역폭 활용과 패킷 전송 지연 면에서 성능이 향상되었음을 확인하였다.
본 논무에서는 HMM과 VQ를 이용한 고립단어에 대한 화자종속 및 화자독립 음성인식시스템을 만들고 여기에 화자적응을 하는 방법에 대한 연구를 했다. 화자적응방법에는 크게 VQ코드북을 적응시키는 방법과 HMM패러미터블 적응시키는 방법이 있다. 코드북적응을 하는 방법으로서 기존코드북에 대해 새로운화자의 적응음성을 양자화한 뒤 각 코드벡터에 해당하는 적응음성의 평균을 구해서 새로운 화자의 코드북을 구해주는 방법과 기준코드북에 대해 새로운화자의 적응음성을 양자화할 때 HMM의 각 상태에서 각각의 코드벡터를 발생할 확률을 거리오차의 계산에서 고려해 비록 거리오차는 크지만 그 코드벡터를 발생할 확률이 매우 높으면 적응음성이 그 코드벡터에 index되게해서 각 코드벡터에 해당하는 모든 적응음성데이타의 평균을 새로운 코드북으로 하는 두가지 알고리즘을 제안한다. 이렇게 함으로써 기존의 기준코드북을 초기 코드북으로해서 LBG알고리즘을 사용해서 적응음성데이타에 대한 새로운 코드북을 만드는 방법에 비해 5-10배의 계산시간을 감소하게 된다. 이 새로운 코드북으로 적응음성데이타를 다시 index해서 이 index된 음성렬로 HMM패러미터를 적응했다. 제안된 알고리즘이 코드북적응을 하는 경우에 기존의 적응방법에 비해 5-10배의 계산 시간을 단축하면서 인식률에서는 더 나은결과를 얻었다. 또 같은 적응방법에 대해서 화자종속모델 보다는 화자독립모델에 대해서 화자적응하는 것이 더 나은 인식결과를 보여주었다.
본 논문은 혼합 음성 신호로부터 크기와 위상 정보를 모두 고려하여 목표 음성 신호를 추출하고 향상하는 음성 분리 알고리듬을 제안한다.기존 연구에서는 혼합된 음성 신호의 로그 전력 스펙트럼 값이 시간-주파수 영역에서 서로 독립이라고 가정한 통계적 모델을 적용하기 때문에 음성 분리 결과 파형에 불연속을 야기한다. 본 논문에서는 이러한 불연속을 감소시키기 위하여 시간-주파수 영역에서의 스무딩 필터를 적용한다. 음성 분리 성능을 더욱 향상시키기 위하여 음성 신호의 크기와 함께 위상 정보를 고려하는 통계적 모델을 제안한다. 실혐 결과, 제안된 알고리즘이 기존의 크기 정보만을 사용한 알고리즘에 비하여 1.5 dB의 화자대간섭비 (SIR)를 개선하는 것으로 나타난다.
잡음이 존재하는 실제 환경에서 음성인식을 실시하는 경우에 음성인식의 성능 열화 및 음성의 품질이 저화되지 않는 강건한 음성인식 기술이 필요하다. 이러한 음성인식 기술을 개발함으로써 사람의 음성 스펙트럼과 유사한 잡음 환경에서도 안정되고 높은 음성인식률이 실현되는 어플리케이션이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 최소 평균 제곱의 오차를 기반으로 한 단시간 스펙트럼 진폭 방법인 MMSA-STSA 추정 알고리즘에 기초한 잡음억압을 처리하는 음성강조 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 단일 채널 입력에 기초한 효과적인 비선형 음성강조 알고리즘이며, 높은 잡음억제 성능을 가지고 있으며 음성의 통계적인 모델에 기초하여 음성의 왜곡량을 줄이는 기법이다. 본 실험에서는 MMSA-STSA 추정 알고리즘의 유효성을 확인하기 위하여 입력 음성파형과 출력 음성파형을 비교하여 제안한 알고리즘의 효과를 확인한다.
국가간 연구목적으로 개설된 초고속 광 네트워크 기술의 발전은 새로운 응용 기술의 등장을 요구하고 있다. 고화질 저지연의 실감 협업 응용은 이러한 연구 목적에 부합할 뿐만 아니라 향후 커뮤니티 기반 응용 기술의 요구를 충족시킬 것으로 보인다. 본 논문에서는 실감 협업 응용 기술에 필요한 비압축 HD stereoscopic 영상 전송 시스템을 구성해 3D HD 영상을 사용자가 체감할 수 있도록 한다. 또한, 소프트웨어 기반 다채널 음성 재생을 다루며 실험을 통해 방향성 있는 협업 환경 구축의 가능성을 보여준다. 입체감 있는 미디어 재생을 위해 병렬 구조의 좌 우 송수신 시스템을 구축 후 stereoscopic 비압축 영상 전송을 수행하며, 좌 우 영상 세션간의 인터 미디어 동기화 기법의 설계방법을 제안한다. 음성 재생 소프트웨어는 ALSA를 이용하여 구현하였으며 가변 데이터 길이 및 프레임 손실로 인한 채널 뒤섞임(channel swapping)을 방지하기 위한 버퍼를 재생 모듈 전처리단에 추가하였다. 초고속 네트워크와 비압축 미디어 전송의 결합은 IP를 이용해 다채널 음성 지원의 실감 HDTV를 가능케 하므로 이를 유용하게 활용할 수 있는 사용 시나리오를 살펴본다.
전통적인 음성 향상 방법은 잘못된 잡음의 추정에 따라 남아있는 잡음이 발생하여 음성 스펙트럼을 왜곡하거나 음성 프레임을 찾지 못하여 음성 인식 성능을 저하시키는 문제가 발생된다. 본 논문에서는 음성 에너지 분포 처리와 음성 에너지 파라미터를 융합한 음성 검출 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 음성 에너지를 최대화시켜 잡음의 영향을 적게 받는 특성을 이용하였다. 또한, 음성 신호의 특징 파라미터 중에서 작은 값을 가지는 로그에너지 특징의 구간에서는 큰 에너지를 가지는 구간에 비해 상대적으로 로그에너지 값을 더 많이 키워서 잡음이 포함한 음성신호의 로그에너지 특징의 크기와 비슷하게 하여 훈련과 인식 환경의 불일치를 융합으로 인해 줄여준다. 인식 실험 결과 기존 방법에 비해 향상된 인식 성능을 확인할 수 있었으며, car 잡음 환경의 음성 구간 적중률은 낮은 SNR구간인 0dB과 5dB에서는 97.1%와 97.3%의 정확도를 보였으며, 높은 SNR구간인 10dB와 15dB에서는 98.3%, 98.6%의 정확도를 보였다.
네트워크와 컴퓨터 멀티미디어 기능들의 급격한 발달과 함께, 컴퓨터를 매개로 한 커뮤니케이션이 가능하게 되었고, 그 중에서도 음성을 통한 비실시간 커뮤니케이션 시스템은 그 잠재능력을 가짐과 동시에 연구가치가 충분히 있는 것으로 보인다. 본 논문은 프로젝트를 수행할 때 음성메일을 사용한 6그룹(총 24명, 3개의 문서작성 그룹과 3개의 프로그램 개발 그룹)을 대상으로 하나의 케이스 연구를 수행한 결과를 소개함으로써 프로젝트 수행이라는 특정 상황에서 비실시간 음성커뮤니케이션을 위한 대표적인 시스템인 음성메일의 사용성에 관한 전반적인 이해를 얻는 것을 목적으로 한다. 구체적으로 본 논문을 통해 음성메일의 일반적인 사용목적, 프로젝트 수행 시 음성 메일 사용 목적은 물론, 프로젝트 특성에 따른 사용 방법의 차이, 음성메일을 많이 사용하지 않는 이유 등을 논의하고자 한다. 발견된 결과는 사용자 입장에서 음성메일이 갖는 특성에 대한 시스템 설계자의 이해를 돕는 하나의 가이드라인이 될 수 있을 것으로 본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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