• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2016.10a
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• pp.770-772
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• 2016

본 논문에서는 음성신호처리 시스템에 유용하게 사용되는 음성신호의 특징 파라미터를 출력하는 스펙트럼 필터모델을 사용하여, 배경잡음 환경 하에서 음성신호 중의 잡음을 제거하는 알고리즘을 제안한다. 따라서 본 논문에서는 배경잡음을 제거할 때 고려해야 할 인간의 청각특성이 포함된 음성의 진폭 스펙트럼에 의한 청각필터의 특성을 도입한다. 본 논문의 실험에서 사용한 성능평가의 방법으로는 음절 명료도의 테스트에 적합한 주관적인 평가인 주파수 영역에서의 스펙트럼 왜곡률(Spectral Distortion, SD)을 사용하여 실험결과를 비교하고 고찰한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05b
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• pp.1485-1488
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• 2003

IEEE 802.11 무선 랜 환경에서 멀티미디어 트래픽이 효과적으로 전송퇴기 위해서는 정해진 딜레이 바운드내에서 전송이 완료되어야 한다 대표적인 멀티미디어 트래픽인 음성신호를 전송할 때의 단방향 딜레이 바운드는 echo canceller를 쓰지 않았을 경우 $25ms{\sim}30ms$ 이다. 딜레이 바운드를 지키지 못하고 전송된다면 시간에 민감한 음성신호의 특성 때문에 음성품질이 유지되지 않을 뿐만 아니라 채널의 혼잡을 유발하게 된다. 본 논문에서는 음성의 품질이 보장되는 기준을 95%이상의 패킷이 성공적으로 전달되는 경우로 제한하여 음성의 딜레이 바운드에 관한 분석을 시도하였다. 이를 위해 음성패킷이 drop될 확률을 수학적인 분석을 통해 유도하고 시뮬레이션을 통한 검증을 시도하였다. 시뮬레이션에서는 IEEE 802.11의 두 가지 기본적인 MAC(Multiple Access Control) 프로토콜인 DCF와 PCF를 사용해서 음성신호를 전송할 때 딜레이 바운드를 지키지 못하는 음성 패킷을 사전에 drop 시킴으로써 몇 개의 음성 노드가 손실율 5% 이내 (음성의 품질이 유지되는 한계)를 만족시키는지를 음성신호를 발생시키는 STA 수와 손실율의 관계를 통해 알아보았다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 1999.06a
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• pp.661-666
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• 1999

웨이브렛 이론은 응용수학에서 처음 소개된 후 다중해상도 표면 및 이산신호의 부대역 분해방법 등에 대한 단일화된 이론을 제공하고 있으며 최근 신호처리 전반에 걸쳐 널리 이용되고 있는 이론이다. 본 논문에서는 최근 들어 신호저리분야의 새로운 기법으로 제시된 웨이브렛 이론에 대한 소개와 더불어 이를 이용하여 음성개선, 유성음/무성음/묵음 판별, 끝점검출, 피치 및 성문 폐쇄시점 검출 등의 음성신호처리에 적용한 예들을 소개한다.

• 전기의세계
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• v.46 no.5
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• pp.39-44
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• 1997

현재 DSP는 음성 및 오디오 신호처리 시스템, 디지털 통신 시스템, 제어 시스템, 영상처리 시스템 등 많은 영역에 걸쳐 성공적으로 사용되고 있다. 몇가지 대표적인 활용분야를 살펴보면, 음성신호 압축 분야 [1-4], MPEG (moving picture expert group)과 같은 오디오신호 압축분야[5,6], 그리고 디지털 통신 시스템에서의 적응 반향제거기, 적응 동화기, 채널간섭 제거, 변복조기, 채널 코딩, 암호화기[7-14] 등에서도 DSP가 사용되고 있다. 그리고 수중 음향 신호처리[15], 디지털 필터 디자인, 전력 스펙트럼 추정, 수중 음향 신호처리 같은 디지털 신호처리 분야[16-23]와 적응 신호처리[24-26], 이외에도 능동 소음 제어기 및 적응 제어기와 같은 제어 시스템 [27]에도 유용하게 이용되고 있다. 또한 영상 압축, 디지털 방송, 의료기기 등과 같은 영상처리 분야[28-32] 및 그 밖의 많은 분야에서 DSP의 활용은 점점 커져가고 있는 추세이다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.29 no.1
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• pp.82-90
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• 2010

This paper proposes an efficient method to enhance the quality of synthesized speech in HMM based speech synthesis system. The proposed method trains spectral parameters and excitation signals using Gaussian mixture model, and estimates appropriate excitation signals from spectral parameters during the synthesis stage. Both WB-PESQ and MUSHRA results show that the proposed method provides better speech quality than conventional HMM based speech synthesis system.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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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.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2000.12a
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• pp.173-176
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• 2000

음성은 인간이 가진 가장 편리한 제어전송수단으로 이를 통한 제어는 인간에게 많은 편리함을 제공할 것이다. 본 논문에서는 다층구조 신경망(Multi-Layer Perceptron)을 이용하여 간단한 음성인식 명령처리시스템을 Matlab 상에서 구성해 보았다. 음성인식을 통한 제어의 목적을 위해 화자종속, 고립단어인식기를 목표로 설정하여 연구를 수행하였다. 음성의 시작점과 끝점을 검출하기 위해 단구간 에너지와 영교차율(ZCR)을 이용하였고 인식기의 특징파라미터로는 12차 LPC켑스트럼 계수를 사용하였다. 그리고 신경망의 출력값을 기동, 정지시에 활성화되도록 3개의 계층으로 하였고, 신경망의 뉴런의 개수를 각각 12, 12, 2으로 설정하였다. 먼저 기준음성패턴으로 학습시킨 후에 Matlab 환경하에 동작하는 dSPACE 실시간처리보드에 변환된 C프로그램을 다운로드하고, 음성을 입력하여 인식 후 dSPACE보드의 D/A컨버터의 출력단에 연결된 DC모터를 기동, 정지제어를 수행하였다. 실시간 음성인식 명령처리 시스템 구현을 통하여 원격제어와 같은 음성명령을 통한 제어가 가능함을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.703-706
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• 2002

군중잡음(crowd noise)이 발생하는 환경에서 음성 통화 및 화자 인식을 할 때에는 음성에 파열음이나 마찰음과 같은 유색잡음(colored noise)이 부가되어 원래 음성이 왜곡된다. 이와 같이 왜곡된 음성 신호를 처리할 때에는 군중잡음을 제거하는 과정이 반드시 필요하다. 본 논문에서는 전형적인 군중잡음의 모델인 쇼핑 센터 잡음을 분석하고, 그 결과를 이용하여 음성 신호처리시에 효과적으로 군중잡음만을 제거할 수 있는 모델을 제안한다. 제안된 모델은 시간 영역에서 마찰음과 파열음을 제거하고. DSI(Digital Speech Interpolation)를 이용하여 침묵 구간을 검출한다. 이때 주파수 영역에서는 이 침묵구간을 잡음으로 간주하여 이를 이용한 스펙트럼 차감법(spectral subtraction)으로 음성 신호에 부가된 군중 잡음을 제거하는 과정을 거친다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.11 no.1E
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• pp.73-78
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• 1992

시벼형 신호인 음성 신호의 분석에 칼만필터를 이용하였다. 일반적인 음성 분석은 프레임단위의 처리방법인 선형 예측 부호화 기법을 주로 이용하지만 음성의 시변 특성을 파악하는데에는 적절하지 못 하다. 따라서 순차적인 추정기법으로 많이 이용되는 칼만 필터를 음성 분석에 적용하였다. 또한 음성과 같은 시변신호에서는 과거 신호의 잡음의 분산값에 적당한 가중치를 부가하므로써 과거의 신호에 의해 서 현재의 추정값에 미치는 영향을 줄였으며 이를 음성의 천이 구간에서의 파라메타 추정에 사용하였 다. 그리고 음성신호 모델에서 생기는 모델링 오차는 일반적으로 백색 가우시안 잡음으로 가정하고 있 으나 이는 자음과 같은 무성음에서 특징 파라메타 푸정에는 오차가 적지만 모음등의 유성음에서는 음성 발생시의 여기신호인 펄스열에 의해서 많은 모델링 오차를 생기게 한다. 따라서 모델링 오차신호는 Non-Gaussian 확률분포로 가정한 후 로버스트 칼만 필터를 사용하여 합성으멩 대해 특징 파라메터를 추출하였다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.805-808
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• 2001

음성인식, 합성 및 분석과 같은 음성신호처리 분야에 있어서 기본주파수 즉, 피치를 정확히 검출하는 것은 중요하나 만일 음성신호의 기존주파수를 정확히 검출할 수 있다면 음성인식에 있어서 화자에 따른 영향을 줄일 수 있기 때문에 인식의 정확도를 높일 수 있고, 음성합성 시에 자연성과 개성을 쉽게 변경하거나 유지할 수 있다. 또한 분석시 피치에 동기 시켜 분석하면 성문의 영향이 제거된 정확한 성도 파라미터를 얻을 수 있다. 따라서 제안한 논문에서는 시간영역처리에서 시간영역파형에서 먼저 성도성분이 제거된 성문특성 즉 피치주기 성분을 강조하기 위해 음성신호의 기울기를 이용한 Positive 센터 클리핑를 수행하고 주파수 영역에서는 원신호의 스펙트럼과 센터클립된 신호의 스펙트럼과의 Peak-Fiting을 수행하고 선형 인터폴래이션(스무딩)을 통해 평탄화된 스펙트럼을 얻었다. 결과적으로 유성음 구간과 음성이 변하는 전이구간에서 G-peak가 강조된 더욱 정확한 Pitch를 검출할 수 있었다.