• 한국음향학회지
• /
• 제10권6호
• /
• pp.5-11
• /
• 1991

연속음 인식을 위하여 연결된 음향 신호를 음소단위로 분할하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 연속 음성에서의 정상상태 구간 검출을 위한 파라미터로서 진폭분포를 이용하는 방법을 제안하였다. 제 안된 진폭분포는 음성신호의 변화특성을 정확히 나타내며 이러한 프레임사이의 진폭분포를 이용하는 방 법을 제안하였다. 제안된 지폭분포는 음성 신호의 변화특성을 정확히 나타내며 이러한 프레임사이의 진 폭 분포 차이값을 비교하여 프레임의 안정구간과 천이구간을 구분할 수 있었다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
• /
• 한국음향학회 2000년도 학술발표대회 논문집 제19권 2호
• /
• pp.201-204
• /
• 2000

음성신호에 섞인 잡음을 처리하기 위해서 단 일 마이크로폰을 이용한 방법이 많이 연구되고 있는데, 그 중에서 Kalman 필터를 이용한 방법은 먼저 음성신호의 모델을 검출하고 잡음이 섞인 신호에서 표준 Kalman 필터를 이용해서 음성신호 성분만을 검출하게 된다. 본 논문에서는 음성신호에 섞인 유색잡음을 백색화하는 방법을 적용하여 Kalman 필터의 잡음제거 성능을 향상시키는 방법을 제안하였다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제41권8호
• /
• pp.851-858
• /
• 2016

본 논문은 비음수 행렬 인수분해(NMF)의 확률적 해석에 근거한 새로운 통계적 음성검출기법을 제안한다. NMF의 기저와 부호화 행렬들이 주어졌을 때, 데이터 행렬의 분포를 Poisson 분포로 가정한 로그 우도는 Kullback-Leibler 발산을 이용한 NMF의 목적 함수와 일치한다. 이러한 NMF의 확률모델에 근거하여 음성검출을 위해 DFT영역에서 잡음과 음성의 크기 스펙트럼을 Poisson 분포로 모델링하여 새로운 우도비 검출 규칙을 유도한다. 실험 결과를 통해 제안된 기법이 0-15dB 신호 대 잡음비의 시뮬레이션 환경에서 기존 Gaussian과 NMF을 사용한 기법보다 향상된 음성검출 결과를 보여준다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
• /
• 한국신호처리시스템학회 2005년도 추계학술대회 논문집
• /
• pp.246-249
• /
• 2005

음향 시스템에 있어서 하울링 현상은 음성 레벨을 제한함으로써 음성의 명료도를 저하시키는 주된 요인이다. 그리고 이를 해결하기 위한 방법으로 하울링 주파수 대역의 게인을 낮추어 음향신호의 피드백을 최소화 하는 것이 일반적이기 때문에 하울링 주파수를 찾아내는 것이 하울링 제어에 있어서 가장 핵심적인 요소가 된다. 그래서 본 논문에서는 하울링 주파수를 자동으로 검출할 수 있는 기법을 제시하였다. 이는 외부로부터 입력된 오디오신호가 하울링 신호 특성을 만족하는 정도를 ‘하울링 지수’라는 파라메터로 정의한 후 이를 기준으로 하울링 발생여부를 판단하고 하울링으로 판별된 신호의 최대 진폭을 갖는 주파수를 하울링 주파수로 출력하는 기법이다. 본 하울링 신호 자동 검출기법의 내용을 검증하기 위하여 하울링 자동 검출 프로그램을 제작하여 실험을 수행한 결과 전체 하울링 신호의 95% 이상을 검출할 수 있었다.

• 한국음향학회지
• /
• 제21권2호
• /
• pp.173-181
• /
• 2002

일반적으로 음성활동 구간 검출기 (Voice Activity Detector)의 가장 큰 문제점은 어떠한 배경 잡음에 대해서도 음성 신호를 검출할 수 있어야 한다는 것이다. 이런 문제를 해결하기 위해서 G.723.1에서는 스펙트럼 특성과 입력 신호의 주기성을 이용하고 있지만 신호대 잡음비가 낮은 신호에 대해 정확한 판정을 한다는 것은 상당히 어렵다. 따라서 본 논문에서는 에너지, LSP (Line Spectrum Pair) 분산을 이용하는 새로운 방법을 제안한다. 제안한 알고리즘에 대한 처리시간 및 음질 평가를 측정한 결과 묵음구간이 정확하게 판정되므로 G.723.1에 비해 감소하였으며 주관적인 음질평가의 경우 기존의 G.723.1에 비해 차이가 거의 없었다. 마지막으로 전송률 측정을 위해 신호대 잡음비 5 dB에서 10 dB 사이의 음성 신호의 경우 최적의 전송률 감소 효과를 얻을 수 있었으며 처리시간의 비교 결과 평균 8% 정도의 처리시간 감소 효과를 얻을 수 있었다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제11권6호
• /
• pp.169-174
• /
• 2013

음성 인식 성능 저하의 문제는 모델 훈련 환경과 인식 환경의 차이이다. 이러한 환경의 불일치를 줄이기 위한 방법으로 다양한 묵음 특징 정규화 방법을 사용하고 있다. 기존의 묵음 특징 정규화 방법은 낮은 신호 대 잡음비에서 묵음 구간의 에너지 레벨이 증가하여 음성과 비음성에 대한 분류의 정확도가 떨어짐으로 인해 인식 성능이 저하되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 음성 에너지 최대화와 묵음 특징 정규화를 이용한 잡음 환경에 강인한 음성 검출 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 높은 신호 대 잡음비에서는 음성 에너지를 최대화시켜 특징이 잡음의 영향을 적게 받는 특성을 이용하였고 낮은 신호 대 잡음비에서는 음성/비음성의 켑스트럼 특징 분포 특성을 이용하여 인식 성능을 향상시켰다. 인식 실험 결과 기존 방법에 비해 향상된 인식 성능을 확인할 수 있었다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
• /
• 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제5권
• /
• pp.76-79
• /
• 1998

본 논문은 한국어 숫자를 연속적으로 또박또박 발음한 음성의 음절 구간 검출에 관한 내용이며 음절의 최소구간 및 스펙트럼 에너지를 이용하여 연속 음성에서 구간 검출 알고리즘을 제안한다. 숫자음 11개를 연속으로 발성하여 음절 구간을 검출하며 결정된 구간과 수작업으로 한 음절구간을 비교한다. 음절시작점인 경우에는 수작업시단과 동일하거나 항상 전방향이며 종단인 경우에는 92% 데이터가 $\pm$1 프레임내에 존재하며 제안된 알고리즘이 실용성이 있음을 보인다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제10권1호
• /
• pp.23-28
• /
• 2006

피치 주기는 음성 인식, 화자 식별, 음성 분석 및 합성 등과 같은 음성 신호 처리 분야에 있어서 중요한 요소이며, 이러한 피치 주기 검출에 관련된 다양한 알고리즘이 지금까지 연구되고 있다. 피치 검출에 사용되는 알고리즘의 하나인 AMDF(average magnitude difference function)는 각 계곡점의 거리를 피치 주기로 계산한다. 이때, 피치 주기 검출을 위한 계곡점 선정에 있어서 알고리즘이 복잡해지는 문제점이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 AMDF의 회전변환을 이용하여 전체 최소 계곡점을 음성 신호의 피치 주기로 검출하는 간단한 알고리즘을 제안하였으며, 시뮬레이션을 통해 기존의 방법들과 비교하였다.

• 한국음향학회지
• /
• 제13권5호
• /
• pp.77-82
• /
• 1994

음성신호 처리에서, 피치를 정확하게 찾아내는 것이 매우 중요하다. 현재까지 많은 피치 검출 방법들이 제안되어 왔지만, 광범위한 화자와 다양한 음성 데이터로부터 정확한 피치를 찾는 것은 어렵다. 따라서 본 논문에서는 G-peak 검출을 이용한 새로운 피치 검출 알고리즘을 제안한다. 이 방법은 G-peak 의 MZCI (최대 영교차 간격) 을 LPF (low-pass filter)의 차단대역폭으로 결정하여 음성신호의 피치를 검출하는 방법이다. 본 알고리즘은 0dB SNR 환경 하에서 3.36%의 그로스 에러를 나타내는 잡음에 강인한 방법이다. 또한 잡음이 없는 음성의 그로스 에러는 0.18%였고, 모든 과정은 고속 처리가 가능하다.

• 전기전자학회논문지
• /
• 제27권4호
• /
• pp.472-476
• /
• 2023

피치 혹은 기본 주파수는 음성 신호의 주요 특성 인자이며 음성 부호화, 음성인식, 화자인식 등의 다양한 음성 관련 응용에 활용된다. 본 논문에서는 기본 주파수의 역수인 음성의 피치 주기를 추정하기 위해서 음성 신호의 변곡점을 이용한다. 변곡점은 국소적인 최대값, 최소값 혹은 신호의 기울기가 변하는 지점으로 정의된다. 음성 신호는 저역통과 필터로 먼저 전처리되어 고주파 성분이 제거된다. 이를 통해 불필요한 변곡점들이 제거되며, 피치 주기 추정에 유용한 국소적인 최대값만을 변곡점 검출법을 이용하여 추출한다. 얻어진 변곡점 간의 시간 간격을 측정하여 피치 주기를 추정하며, 그 역수로 기본 주파수 추정치를 얻는다. 기존의 피치 추정 방법은 음성이 국소적으로 시불변이라는 가정하에 음성을 블록 단위로 처리하여 블록당 피치 주기를 구하지만, 제안된 방법은 음성을 샘플 단위로 처리하여 변곡점을 검출하며, 그 결과 피치 주기를 시간 경과에 따라 얻게 되어 음성의 시변성이 반영된 기본 주파수 추정치를 얻는다. 컴퓨터 모의실험으로 기본 주파수 추정기로서 제안된 방법의 유용성을 볼 수 있다.