본 논문에서는 좌-우향은닉 마코프 모델 (Left-Right Hidden Markov Model)에서 상태결정을 갖는 음성향상방법을 제안하였다. 은닉 마코프 모델에 기초를 둔 음질향상 방법은 성능은 우수하나, 모든 상태에 대해서 음질향상 알고리즘을 계산하므로, 계산량이 많고, 메모리가 많이 필요하여 실시간 처리에 부적절하다. 좌-우향 은닉 마코프 모델은 마코프 모델을 좌측에서 우측으로의 전이만 허용하는 모델로 단순화시켜 현재 상태에서 현재 상태나 다음 상태로 전이될 수 있는 특성을 가지고 있다. 본 논문에서는, 좌-우향 은닉 마코프 모델에서 유사도비 테스트 (Log-Likelihood Ratio Test)를 이용하여 현재 음성의 상태를 결정하는 알고리즘을 제안하였다. 현재 음성의 상태를 알고 있다면, 현재 상태에 대해서만 음질향상 알고리즘을 계산하므로, 계산량이 줄어든다. 제안된 방법의 성능 평가를 위하여 음질 향상 시간과 신호 대 잡음비를 비교하였다. 제안된 방법은 기존의 방법에 비해 음질향상의 결과는 약 0.2∼0.4 dB 정도 떨어졌지만, 계산량을 많이 줄일 수 있었다.
본 논문에서는 잡음환경에서의 음질향상(Speed Ehnacement) 시스템 구현을 목적으로 한다. 이를 위한 적응필터로서 LSM(Least Mean square)알고리즘 FIR필터를 적용한다. 또 정밀 필터로서 다충신경망(MLP, Multi-Layer Perceptorn) 필터를 적용한다. 잡음환경에서의 음성신호 복원 및 음질향상 시스템은 잡음에 의해 왜곡된 음성신호에서 잡음성분만을 제거함으로써 음성신호를 복원하는 시스템이다. 신경망 필터는 오차 역전과 학습 알고리즘에 의해 오차를 최소화 하는 방향으로 필터의 피라미터를 수정한다. 제안한 필터로 잡음환경에서의 음성신호복원 시스템을 구서오하고, 실험을 필터의 성능을 확인한다.
자동차에서 실내음질은 구매결정 요소들 중의 하나로 그 중요성이 점차 증가하고 있다. 따라서 다양한 운전조건에서 운전자가 기대하는 실내음질의 기대 수준을 충족시켜야 한다. 소비자는 운전경험과 습관에 따라 기대하는 음질에 차이가 있고 소리에 대한 표현방식도 모호하기 때문에 이러한 주관적 특성을 하나의 통일된 표현으로 정의 하기가 어렵다. 그러나 지난 이십여 년 동안의 음질개발과 차량 실내소음 주관평가의 통계처리로 통일된 표현을 할 수 있었다. 나아가 심리음향학 및 신호처리기술의 발달과 꾸준한 음질연구결과로 소리특성을 객관적으로 나타내는 소리의 시각화가 가능하였으며, 운전자가 인식하는 주관평가와의 상관관계를 높여 차량의 대표적인 음질인자로 정량화하여 음질목표를 설정할 수 있었다. 실내소음의 구성은 엔진 투과음, 흡배기 소음, 바람 소음, 도로 기인 소음 등으로 다양하므로 소음원에 따라 음의 균형을 맞추어 조화로운 음질개발을 하는 것이 중요했다. 또한 차량 판매되는 지역에 따라 선호음이 상이하여 지역별 실내음질의 차별화가 필요했다. 궁극적으로는 운전자의 감성품질을 만족할 수 있도록 음을 제어하여 브랜드 사운드를 개발하고 있다. 이러한 실내음질을 달성하기 위한 방법으로 소음원과 전달경로에 대해 기여도를 분석하고, 경로를 구성하는 시스템 별로 세분화하여 시스템 목표를 설정하였다. 시스템 개발에 중요한 인자로 차량의 동강성 및 흡차음 성능을 들 수 있다. 특히 디젤차량의 비중이 큰 유럽업체의 차량의 동강성 및 흡차음 개발 능력은 높게 평가되고 있다. 이에 유럽의 부품전문회사가 가지고 있는 해석과 시험적인 개발 방법을 통하여 전달계 특성을 만족하기 위한 시스템의 동강성 및 흡차음 특성을 개발하고 있다. 차량음질 튜닝의 중요한 기법 중 하나로 흡배기 개발을 추진하고 있다. 친환경자동차인 하이브리드차량, 전기차량 및 연료전지차량의 경우 전기구동부품에서 발생하는 각종 이음 발생을 최소화 했다. 보행자를 보호하고 운전의 즐거움을 향상하기 위한 가상사운드 개발을 진행하고 있다. 회사 수익성 향상을 위한 원가절감 및 구조 경량화에 따른 음질악화와 연비 향상 및 배기가스 규제 강화로 고성능 고출력 엔진탑재에 따른 음질악화 요인을 극복해야 했다. 운전자의 청감은 차량의 운전성에 따라서도 크게 영향을 받게 되므로 엔진제어와 변속기제어를 통해 음질과 운전성이 조화를 이룰 수 있도록 개발하고 있다. 향후, 소음원에 따른 시스템 최적화 개발, 운전성과 음질 연계 개발과 친환경차량의 가상사운드 개발 등이 자동차 음질 개발의 중요한 이슈로 생각한다.
CELP 계열 보코더중 인터넷 폰 및 화상회의를 목적으로 개발된 G.723.1 보코더에서는 LPC를 LSP로 변환하기 위해 LPC 계수를 이용한 다항식을 구성한 다음 근을 검색하는 방법을 사용하고 있다. 근 검색시에는 256/pi의 범위 안에서 동일한 간격을 갖는 코사인 테이블을 구성하여 순차적으로 검색하게 된다. LSF의 근들은 포만트가 존재하는 대역에서 근들이 나타나게 되므로 유성음의 경우 저주파수 대역에서 무성음의 경우 고주파수 대역에서 많이 분포하게 된다. 하지만 G.723.1에서 사용하는 코사인 테이블은 음성신호의 특성을 고려하지 않고 균등한 간격을 갖는 값들을 사용함으로 음질을 저해할 수 있는 요소를 갖고 있다. 따라서 본 논문에서는 음성의 특성을 고려한 코사인 테이블을 재구성함으로써 음질을 향상시킬 수 있었으며 주관적 음질평가인 MOS 시험결과 평균 1.8 정도의 음질향상을 가져올 수 있었다
본 논문에서는 비정상 잡음환경에서 음질향상을 위한 새로운 방법을 제안한다. 정상 잡음환경에서 음질향상을 위한 잡음제거 방법으로 주파수 차감법이 잘 알려져 있다. 그러나 실제 잡음환경은 대 부분 비정상적인 특성을 나타낸다. 제안한 방법은 다양한 잡음 과 비정상 환경에서 잘 동작 할 수 있도록 적응 임계 치를 위한 자동제어 파라미터를 사용한다. 특히, 자동제어 파라미터는 a posteriori SNR을 이용한 선형함수를 적용하여 잡음레벨의 증감에 따라 적응 임계 치를 제어한다. 제안한 알고리즘은 음질향상을 위해 Hangover (HO)을 이용한 주파수 차감법과 결합한다. 알고리즘의 성능은 다양한 잡음환경에서 ITU-T P.835 signal distortion (SIG)와 segment signal to-noise ratio (SNR)로 평가하여 (HO)을 이용한 음성검출과 minimum statistics (MS) 방법에 비해 우수한 결과를 나타냈다
본 논문에서는 음질향상 알고리즘을 내장한 MPEG-1 오디오 디코더를 Embedded OS(Linux)기반 플랫폼에 구현하였다. 네트워크 대역폭과 저장 공간의 제한점을 고려한 MP3, AAC, OGG 등과 같은 손실 오디오 압축 코덱들은 공통적으로 고주파 대역의 정보가 손실되는데, 이러한 고주파 신호성분 손실은 결국 표준 CD음질을 가지는 오디오 신호보다 제한된 저주파 대역만을 재생할 수 있게 된다. 본 논문은 손실된 고주파 대역의 신호성분과 하모닉 성분을 효과적으로 추정 및 복원할 수 있는 음질 향상 알고리즘을 MPEG-1 오디오 디코더 내부에 각 계층 I, II, III 특성별로 최적화하여 Embedded Linux 플랫폼으로 구현하였다. 기존의 MPEG-1 오디오 디코더와의 비교 청취 실험을 통해 본 논문에서 구현된 시스템이 신호 스펙트럼 및 음질 면에서 향상되었음을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 Left-Right HMM 모델에 기초를 둔 음질 향상 방법을 제안하였다. 기존 HMM에 기초를 둔 음질 향상 방법은 ergodic HMM에 기초를 두고 음질을 향상시켰다. 본 논문에서는 Left-Right HMM이 현재 상태에서 다음상태로만 변하는 성질을 이용하여 현재의 상태를 결정하여 다음 프레임에서 현재와 다음 상태에서만 계산을 하는 방법을 사용하였다. 그 결과 기존의 방법에 비해 많은 시간을 줄일 수 있었다.
현재 사용하고 있는 인터넷폰은 패킷교환방식으로써 패킷들은 다양한 경로로 전송되며 충분한 대역폭을 보장받을 수 없다. 사용회선상의 트래픽이 증가함에 따라 패킷전송이 지연되어 음질의 손실과 속도의 저하에 많은 영향을 끼친다. 이러한 문제점들의 해결방안으로 본 논문에서는 인터넷폰의 음질향상을 위하여 두 가지 방법을 제시한다. 첫 번째 방법으로는 음성데이터의 지연 및 손실로 인하여 저하된 음질을 향상시키는 방법으로 가변 패킷에 따른 데이터 알고리즘을 이용하여 트래픽에 따라 패킷크기를 적절히 분배하여 지연 및 손실을 최소화시키며, 두 번째 방법으로 지터 때문에 발생하는 문제를 재생버퍼를 사용하여 적절한 초기지연시간을 주어 해결하고, 이러한 지터보상방법을 사용하였을 시 음성 재생지 단절현상이 감소되어 음질이 향상된다.
본 논문에서는 FORWARD/BACKWARD 적응 디지털필터를 이용하여 잡음이 섞인 음성의 음질 을 향상하는 방법에 대해 고찰하였다. 이 알고리즘은 음성신호의상관성을 잘 이용하기 위한 현재의 sample을 예측하기 위해 음성신호의 과거 신호뿐만 아니라 미래의 신호도 사용하였다. 이 결과 이 방법 은 백색잡음뿐만 유색잡음의 제거에도 효과적임을 알 수 있었다. 또, 이 방법을 개선한 modified forward/backward 적응 디지털 필터링 방법을 제시하여 성능 향상을 꾀하엿다. 이 개선된 방법은 비교 적 구조가 간단하면서도 여러 종류의 additive noise 에 대해서 잘 동작하며 기존의 방법에 비하여 약 2 유 정도의 개선된 효과를 가져온다.
피치 (pitch)는 주파수와 관련된 인간이 실제 느끼는 음의 높이로 라우드니스 (loudness), 음색 (timbre)과 함께 소리의 음질을 결정하는 중요한 요소로 알려져 있다. 이러한 피치는 음성 해석 및 분리를 위해 많은 연구가 이루어진 반면 소음 분석 및 음질 향상을 위한 방향으로의 연구는 부족한 상황이다. 본 연구에서는 기저막 (basilar membrane)의 위치에 따른 주파수 분리 이론인 위치이론 (place theory)을 기본으로 한 기존의 가상 피치 (virtual pitch) 분석 알고리즘을 소음에 적용하기 위해서 수정하고, 절러가지 소음에 적용하였다. 본 연구에서의 알고리즘은 소음의 주파수 특성에 의존한 방법이기 때문에, 토널 (tonal) 성분이 존재하는 소음의 적용에는 적합한 결과를 나타냈지만, 그 이외의 소음에 대해서는 정확한 분석이 어렵다. 따라서 기본 주파수 (fundamental frequency)와 이와 관련된 고조파음(harmonics)이 음질에 중요한 영향을 미치는 소음의 음질 해석 린 음질 향상을 위해 본 연구의 알고리즘에 의한 피치 분석과 기존의 음질 인자를 적용하면 보다 효율적인 결과를 얻을 수 있을 것이다. 이런 소음의 예로는 엔진의 부밍 소음이나 기어 whine 소음 등이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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