• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 춘계학술대회
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• pp.681-682
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• 2016

본 논문에서는 화자 식별에서 음성신호의 애매한 점을 보완할 수 있는 신경회로망의 오차역전파학습 알고리즘과 모음구간 검출에 기초하여 입력되는 음성의 화자 패턴을 구분하는 일본어 단어 패턴인식 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘에서는 일본어 데이터베이스로부터의 단어를 사용하여 음성의 특징벡터를 추출하여 분석하고 이러한 음성의 특징벡터의 차이를 이용하여 일본어 화자에 대한 패턴인식 실험을 수행하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 춘계학술발표대회
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• pp.411-412
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• 2007

자동음성인식 시스템을 이용하는 사용자 입장에서 보면 음성인식시스템을 사용하기 위하여 음성을 입력할 때마다 버튼을 눌러야 하는 Push-To-Talk (PTT) 방식은 여간 번거로운 일이 아닐 수 없다. 그리고 사용자가 원거리에서 음성을 입력하는 경우처럼 PTT 방식 자체가 용이하지 못 한 음성인식 응용분야에서는 Non-Push-To-Talk (NON-PTT) 방식의 필요성이 대두되게 된다. NON-PTT 방식의 음성 전처리를 위해서는 입력신호로부터 음성신호만을 구분해내는 음성판별기술이 필수적이다. 하지만 일상적인 잡음환경에서 음성신호만을 구분해내는 일은 매우 어려운 일이 아닐 수 없다. 본 논문에서는 일상적인 가정잡음환경에 강인한 음성판별방식을 제안한다. 여기서는 음성판별을 위해서 음성의 유성음 특성을 이용하였다. 즉, 일정구간 이상의 음성신호에는 일정구간이상의 유성음 구간이 존재하며 만약 잡음환경에서도 유성음 구간을 잘 검출할 수 있다면 이러한 음성의 특성을 이용하여 검출된 신호가 음성인지 아닌지를 판별할 수 있다. 이를 위하여 여기서는 가정잡음환경에서도 유성음을 잘 검출할 수 있도록 11 가지 유성음 특징들과 이를 이용한 음성판별방법을 제안하였다. 제안된 방법의 성능 평가를 위하여 음성의 끝점검출방법과 통합하여 음성/비음성 판별 테스트를 수행하였으며 테스트 수행결과 열악한 잡음환경에서 80%이상의 비음성을 거절하는 성능을 보였다.

• 디지털융복합연구
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• 제14권11호
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• pp.249-255
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• 2016

노인 음성은 연령에 따른 호흡, 발성, 공명 등의 생리적 변화에 의하여 다량의 잡음이 발생된다. 따라서 노인 음성으로 음성인식 및 합성, 분석 소프트웨어등과 같은 융복합 헬스케어 기기를 동작시키고자 할 때, 성능을 저하시키는 결과를 야기한다. 그러므로 노인 음성을 분석하여 그들의 목소리로 다양한 헬스케어 기기를 잘 운영할 수 있는 위한 연구 개발이 필요하다. 따라서 본 연구는 노인 음성 잡음을 고려하여 기존의 대칭 구조 고차 미분 에너지 함수를 이용하여 노인 음성에서의 음성 구간 검출 알고리즘을 연구하였으며, 자기상관함수와 AMDF 방법과 비교하여 노인 음성에서의 음성 구간 검출에 보다 우수한 성능을 가지는 것을 확인하였다. 본 논문에서 제시하는 음성 구간 검출 알고리즘은 노인을 위한 음성 인터페이스에 적용함으로써 노인들의 스마트 기기에의 접근성을 높이고, 더 나아가 노인들을 위한 융복합 웨어러블 디바이스 성능 개선 및 다양한 개발이 가능할 것으로 전망한다.

• 방송공학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.253-256
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• 2017

본 논문에서는 기계학습 기반의 분류 방법을 이용하여 장애 음성을 검출하고자 한다. 음성 장애 중 마비말 장애는 뇌성마비, 파킨슨 질환, 뇌졸중 등 주로 뇌질환에 의해 발생하는 것으로 알려져 있다. 이러한 장애 음성을 검출함으로써 뇌졸중 등의 급성 뇌질환 발생에 대한 조기 처치가 가능하다. 장애 음성 검출은 입력 음성에 대한 특징벡터 추출과 기계학습을 이용한 분류과정을 통해 이루어질 수 있다. 실험을 위해서 장애 음성 DB인 TORGO 데이터를 사용하였으며, 10가지 기계학습 알고리즘과 다양한 특징벡터 스케일링 방법에 대해 장애 음성 검출 성능을 평가하였다.

• 한국음향학회지
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• 제16권2호
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• pp.36-40
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• 1997

음성신호처리 분야에서 정확한 피치검출은 중요하고 필요하다. 지금까지 제안된 피치검출 알고리즘들은 음성신호의 다양성으로 인해 피치를 정확히 검출하기가 어렵다. 본 논문에서는 PCM과 같은 균일 양자화기의 잔여신호에 대해 음성신호의 기본주기를 검출하는 새로운 피치검출법을 제안하였다. 제안한 방법은 무잡음 음성에 대해 평균 0.25%의 조오율이 그리고 0dB의 SNR에 대해서는 평균 3.39%의 조오율이 나타나는 정확성을 보였다. 또한 음소의 천이영역이나 배경잡음 하에서도 피치검출의 정확도가 개선된 피치검출의 결과를 얻었다.

• 전자공학회논문지
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• 제54권5호
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• pp.85-89
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• 2017

본 논문에서는 향상된 연산 능력을 가진 하드웨어와 알고리즘의 혼합을 통하여 음성 향상을 위한 정확한 음성 검출기 구현을 목적으로 하였다. 음성은 음소의 나열로 구성되어있으며 음성 모델을 세우는데 적합한 방법은 이전의 정보를 이용하는 순환 신경망 (recurrent neural network, RNN)을 사용하는 것이다. 실제 존재하는 모든 잡음에 대하여 학습한 모델을 제시하는 것은 사실상 불가능 하므로 이를 극복하고자 음소기반 학습을 진행하였다. 학습의 결과로 세워진 모델을 기반으로 새로운 음성 신호에서 음성을 검출하고 그 결과를 이용하여 음성 향상을 진행하였다. 순환 신경망과 음소기반 학습은 프레임 별 높은 상관성을 가진 음성 신호에서 좋은 성능을 얻을 수 있었으며 음성 검출기의 성능을 검증하기 위하여 라벨 데이터와 음성 검출결과를 비교하고 다양한 잡음 환경에서 객관적 음질 평가를 진행하여 기존의 음성 향상 알고리즘과 비교하였다.

• 대한전자공학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.38-44
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• 1980

본 논문에서는 peak 검출과 average magnitude difference function (AMDF)방법을 이용해서 음성의 주기를 고속도로 추출하는 방법이 연구되었다. 먼저 입력 음성을 800Hz로 대역폭을 줄인다음 Pitch peak가 될 만한 몇개의 Peak을 검출한다. 그 다음 이들 peak들의 값을 갖고 AMDF를 계산해서 이들 값들 중에서 최소의 AMDF치를 갖는 peak를 원하는 음성주기로 결정을 한다. 이 방법을 사용하여 음성의 주기를 검출하면 타 음성주기 추출방법 보다 훨씬 적은 계산 시간이 소요될 분만 아니라 비교적 정확한 결과를 얻을 수 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.294-299
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• 2014

본 논문에서는 일반화된 정규-라플라스(generalized normal-Laplace) 분포 기반의 음성 검출기(voice activity detection) 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은, 잡음 섞인 음성 신호의 확률밀도함수를 일반화된 정규-라플라스 분포로 표현한 다음, 일반화된 정규-라플라스 분포의 음성과 잡음의 분산을 고차 모멘트(higher order moments)를 이용하여 추정한다. 제안된 알고리즘은 다양한 조건의 잡음 환경에서 기존의 음성 검출기들과 비교하였으며 향상된 성능을 보였다.

• 한국음향학회지
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• 제30권6호
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• pp.324-329
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• 2011

본 논문에서는 조건 사후 최대 확률 (conditional maximum a posteriori, CMAP)과 음성 스펙트럼 변이 조건을 기반으로 한 새로운 음성 검출기 (voice activity detection, VAD)를 제안한다. 제안된 음성 검출기는 통계적 모델을 기반으로 한 우도비 테스트 (likelihood ratio test, LRT)의 문턱값을 결정하는데 조건 사후 최대 확률과 스펙트럼 변이의 상태 값을 조건부 확률로 부과한다. 제안된 알고리즘을 다양한 잡음 환경에서 기존의 CMAP 기반의 음성 검출기와 비교한 결과 전체적으로 향상된 성능을 보였으며 특히 SNR이 낮은 조건에서 향상 폭이 컸다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.312-323
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• 2014

음성구간 검출은 음성과 잡음이 섞인 신호에서 음성과 잡음이 섞인 신호에서 음성구간을 찾는 과정으로 잡음제거나 음성 향상을 위한 신호처리에서 매우 중요한 과정이다. 지금까지 음성구간 검출에 관한 많은 연구가 있었지만, 낮은 신호 대 잡음비 환경에서 문장형태의 음성신호에 대해서는 좋은 성능을 보이지 못하였다. 본 논문에서는 신호의 엔트로피를 이용한 초기 VAD과정을 거친 후, 퍼지 소속도 천이 c-means 클러스터링 방법을 이용해 주 VAD과정을 거치는 새로운 VAD알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘의 성능을 비교 평가하기 위하여 백색잡음의 다양한 신호 대 잡음비 환경에서 실험을 수행하였으며 실험결과, 제안한 방법의 우수한 성능을 확인할 수 있었다.