오늘날 누구나 디지털 정보를 용이하게 활용할 수 있게 됨에 따라 디지털 증거의 채택이 증가되고 있다. 하지만 다양한 음성 파일 편집 도구를 보급과 함께 정교한 편집 과정을 거친 음성 녹음 파일의 경우 위변조 진위 여부를 판단하는 것은 사실상 불가능하다. 본 연구는 음성 녹음 파일에 삽입, 삭제, 연결 및 합성 편집 기술을 활용해 원본 파일과 구별하기 어려운 위변조가 가능함을 증명하고자 한다. 본 연구는 위변조 된 음성 파일을 원본과 동일한 확장자로 인코딩하는 작업을 통해 위변조 검출의 어려움을 제시한다. 또한 특징점이 발생한 실험에 한 하여 추가적으로 천이대역의 삭제 및 2차 인코딩 작업을 수행할 경우 위변조 검출은 불가능함을 나타냈다. 이를 통해 본 연구는 음성 녹음 파일을 디지털 증거로 채택하기 위한 더 엄격한 증거능력 판단 기준 수립에 공헌할 것으로 기대된다.
음소 단위로 구축된 음성 데이터는 음성인식과 음성합성 및 분석 등의 분야에서 매우 중요한 문제이다. 일반적으로 음소는 유성음과 무성음으로 구분된다. 이러한 유성음과 무성음은 많은 특징적 차이가 있지만, 기존의 음소 경계 검출 알고리즘은 이를 고려하지 않고 시간 축을 기준으로 이전 프레임과의 스펙트럼 비교만을 통하여 음소의 경계를 결정한다. 본 논문에서는 음소 경계 검출을 위하여 유성음과 무성음의 특징적 차이를 고려한 블록기반의 분류 알고리즘을 설계하였다. 분류 알고리즘을 사용하기 위한 스펙트럼 비교 방법은 MFCC(kel-Frequency Cepstrum Coefficient)를 기반으로 한 거리 측정 법을 사용하였고 유성음과 무성음의 구분은 에너지 영 교차율, 스펙트럼 비, 포만트 주파수를 이용하였다. 본 논문의 실험결과 3-4음절 고립단어를 대상으로 약 7%,의 정확도를 얻음으로써 기존의 음소 경계 검출 시스템보다 약 8%의 정확도 향상을 보였다.
최근 정보 통신 기술의 급속한 발전에 의해 음성 신호 처리에 관련된 많은 연구가 진행됨에 따라 피치 주기는 음성 인식, 화자 식별, 음성 분석 및 합성 등과 같은 많은 응용분야에서 중요한 요소로써 적용되고 있다. 이러한 피치 주기 검출에 관련된 시간 영역과 주파수 영역에서의 많은 알고리즘이 제안되었으며, 시간 영역의 피치 검출 알고리즘의 하나인 AMDF(average magnitude difference function)는 각 valley점의 거리를 피치 주기로 계산한다. 그러나 피치 주기 검출을 위한 valley점 선정에 있어서 알고리즘이 복잡해지는 문제점이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 AMDF의 회전변환을 이용하여 전체 최소 valley점을 음성 신호의 피치 주기로 인식하는 간단한 알고리즘을 제안하였으며, 음성의 시작구간에 대해 경계값을 설정하여 피치 주기 선정에 대한 판단기준으로 사용하였다. 그리고 제안한 알고리즘을 시뮬레이션을 통해 기존의 방법들과 비교하였다.
무전기의 음성통신은 PTT(: Push To Talk)를 이용한 반이중(half-duplex) 방식으로, 송신 시 단일 통화선로를 점유한다. 전화와 무전기간, UHF와 VHF 간의 인터페이스와 같이 서로 다른 이종 장치 간 음성통신을 위해서는 두 장치간의 자동전환장치가 요구되고, 이 장치는 입력 신호로부터 전송해야 할 음성을 검출하는 음성전환장치의 성능에 따라 전송되는 음성신호의 손실여부에 많은 영향을 받는다. 기존방식은 단순 입력신호의 크기 즉, 에너지 레벨을 통해 기준을 정함으로써 잡음에도 반응하는 문제점을 지니고 있다. 본 논문에서는 음성신호처리기법을 이용하여 입력된 신호가 음성임을 판별함으로써, 이종 기기 사이의 음성을 자동으로 전달하는 장치를 구현하였다. 이를 통해 음성 자동전환장치의 성능향상을 확인하였고, 이종 기기 간 음성 손실 없는 전송을 수행할 수 있었다.
본 논문에서는 화자독립으로 100단어를 인식할 수 있는 실시간 음성인식 다이얼링 시스템의 개발에 대하여 기술하였다. 이 시스템에서 음성인식 알고리즘은 전화선 인터페이스를 갖춘 DSP 보드상에 구현되었으며, IBM PC AT/486 상에서 작동된다. DSP 보드에서는 단어의 시작점이 검출된 후에 특징추출, 벡터양자화 그리고 끝점검출 과정이 실시간으로 10 msec의 프레임 구간마다 수행된다. 또한, 본 시스템에서는 인식시간과 기억용량을 줄이기 위해 VQ 코드북의 크기와 끝점검출 과정을 최적화하였다. 본 실시간 음성인식 다이얼링 시스템은 데모 시스템으로 구현되어 대전엑스포‘93에서 한국이동통신의 MOBILAB 내에 전시되었다.
본 연구에서는 인터넷전화에서 전체 음성 트래픽의 56% 이상을 차지하는 묵음을 제거해줌으로써 네트워크 트래픽을 줄여 통화품질을 향상시키기 위한 방안을 제안하고 그 성능을 분석하였다. 묵음을 검출하기 위해서 평균 에너지 값을 이용하는 방법을 사용하였으며, 묵음을 제거함으로써 발생하는 음성과 묵음간의 부자연스러움에 대한 해결 방안 및 음성이면서 묵음구간에 포함되어 제거되는 프레임에 대한 보상기법을 제안하였다.
Keyword spotting 이란 음성인식의 한 분야로서 컴퓨터가 사람의 음성을 입력받아 이 음성에 미리 정해진 특정단어 또는복수개의 단어들 중 어느 것이 포함되어 있는지의 여부를 찾아내고 이 단어를 식별해 내는 작업을 의미한다. 이러한 keyword spotting 시스템의 인식 오류들을 감소시키는 방법의 하나로 keyword spotting 시스템에 후처리 과정을 둠으로써 잘못 검출된 keyword 들을 제거시키는 방법이 사용될 수 있다. 본 논문에서는 keyword로 검출된 영역에 대한 keyword 모델의 likeihood와 그 여역에 대한 filler 모델의 likelihood의 ratio 와 second best keyword 의 likelihood 그리고, 끝점존재 영역의 구간 길이등 여러 가지 정보를 이용한 후처리과정을 검토하고 인식실험을 통해 이들의 성능을 비교하였다. 6개의 부서명을 keyword로 하는 불특정 화자 keyword spotting 실험을 수행한 결과 baseline 시스템의 경우 고립단어 및 문장 형태의 음성에 대해 95.0%의 keyword 인식률을 얻었으며, 본 논문에서 검토된 네 가지 후처리 방법에 의해 keyword rejection ratio를 0%에서 5%까지 변화시켜 나갈 경우 최저 95.3%에서 최고 97.1%까지 keyword 인식률이 향상된 결과를 얻었다. 특히 성능과 계산량을 종합적으로 고려할 때 끝점 존재 영역의 구간 길이 정보를 이용한 방법이 가장 우수하였다.
인간은 "습관적 피치 레벨" 즉 자연스럽게 말할 때 평균적으로 사용하는 피치를 갖는다. 하지만 음성에 잡음이 첨가 되면 이 피치가 불규칙하게 바뀌게 된다. 이점을 이용하여 음성의 잡음레벨을 측정할 수 있다. 본 논문에서는 입력음성의 에너지를 구하고 일정 에너지레벨 이상에서의 구간에 대해 NAMDF(Normalized Average Magnitude Difference Function)방법으로 피치를 구하고, 각 프레임을 피치단위로 분절한 뒤 인근 피치간의 유사도를 측정하여 입력음성데이터의 잡음레벨을 검출하는 방법을 제안하였다.
시간 영역에서 음성의 피치 정보를 추출하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은, 위상 이 일치하는 고조파 성분의 합은 위상이 일치하지 않는 고조파 성분의 합의 경우보다 주기 정보를 분명 히 나타낸다는 사실을 이용한 것이다. 즉, 음성 신호의 위상 성분을 0으로 되도록 하여 실질적으로 기본 파와 모든 고조파 성분의 위상을 일치시킨다. 이 알고리즘은 잡음이 없는 음성의 경우 0.18%의 조오류 를 보이며, 0dB 눅의 경우에도 3.63%의 조오류를 보임으로써 잡음에 강건한 성질이 있음을 알 수 있다. 또한 시간 영역에서의 결정 논리를 사용하므로 피치 해상도가 우수하다. 전반적인 실험결과는 제안된 알고리즘이 피치 검출에 상당히 효율적임을 나타낸다.
본 논문에서는 무제한 음성 생성을 위한 단위음성으로서의 다이폰을 2음절 자연음성으로부터 자동 추출하는 알고리즘을 제안한다. 입력음성을 개량 켑스트럼 파라미터로 분석하여 이로부터 다이폰 추출 파라미터들을 도출한다. 제안된 파라미터로는 에너지 레벨을 나타내는 0차 켑스트럼의 동적변화량, 스펙트럼의 시간 변화량 영교차율, 캡스트럼의 유클리디안 거리이다. 스펙트럼 포락의 변화가 완만한 모음 연쇄등의 음소 경계를 보다 효율적으로 검출하기 위해 스펙트럼의 시간 변화를 미세부분과 개형부분으로 나누어 각각을 파라미터로 사용한다. VV(모음연쇄), VCV(C: 반모음, 자음), VCCV형들로 이루어진 2음절 단어들에 대해 실험한 결과, 모음연쇄 등이 포함되어 있음에도 약 85% 정확도의 음소경계검출을 얻었다. 본 논문에 의한 다이폰을 이용한 합성음의 청취실험 결과 명료도가 높음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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