최근 인간형 로봇에 대한 개발이 괄목할 만한 성장을 이루고 있고, 친근한 로봇의 개발에 중요한 역할을 담당하는 것으로써 감성/감정의 인식이 필수적이라는 인식이 확산되고 있나. 본 논문은 음성의 감정인식에 있어 가장 큰 부분을 차지하는 피치의 패턴을 인식하여 감정을 분류/인식하는 시뮬레이터의 개발과 시뮬레이션 결과를 나타낸다. 또한, 피치뿐 아니라 음향학적으로 날카로움, 낮음 등의 요소를 분류의 기준으로 포함시켜서 좀더 신뢰성 있는 인식을 할 수 있음을 보인다. 주파수와 음성의 다양한 분석을 통하여, 음향적 요소와 감성의 상관관계에 대한 분석이 선행되어야 하므로, 본 논문은 사람들의 음성을 녹취하여 분석하였다 시뮬레이터의 내부 구조로는 음성으로부터 피치를 추출하는 부분과 피치의 패턴을 학습시키는 DRNN 부분으로 이루어져 있다.
The human being uses speech signals to exchange information. When background noise is present, speech recognizers experience performance degradations. Speech recognition through speech enhancement in the noisy environment was studied. Histogram method as a reliable noise estimation approach for spectral subtraction was introduced using MFCC method. The experiment results show the effectiveness of the proposed algorithm.
본 논문은 잡음에 강인한 음성인식 성능을 획득하기 위해 generalized Gamma 분포기반의 음성향상 기법을 제안한다. 우수한 음성향상을 위해서 제안된 방식에서는 generalized Gamma분포와 spectral gain floor를 이용한 음성추적 기법에 스펙트럼 최소잡음성분에 의한 희귀적인 평균 스펙트럼 값으로부터 유도되는 잡음추정을 결합하여 음질을 향상시켜 음성인식에 적용하였다. Spectral component, spectral amplitude 그리고 log spectral amplitude에 기반하여 제안된 음성향상 기법을 잡음환경에서의 음성인식에 적용하여 그 성능을 측정하였다.
본 논문은 DFT기반의 단일마이크 음성향상 방식에 적용된 두 종류의 generalized-Gamma 분포기반의 음성추정 알고리즘을 비교한다. 음성향상 방식으로서는 최소잡음성분에 의한 회귀적인 평균스펙트럼 값으로부터 유도되는 잡음 추정을 각각 $\kappa$=1인 경우와 $\kappa$=2인 경우의 Gamma 분포를 이용한 음성추정 기법에 결합하여 음질을 향상시켰다. 각 방식에 의해 향상된 음성신호를 자동차 환경에서의 음성인식에 적용하여 그 성능을 비교하였다.
IPTV의 상용화에 맞추어 사용자와 TV간의 정보 교환에 의한 대화형 서비스들이 제공되고 있으며, 특히 음성인식 기술은 이러한 서비스를 실현하기 위한 중요한 기술 중의 하나로 대두되고 있다. TV에서의 음성인식 수행을 위해서는 가정환경과 같은 제한된 공간에서 효율적으로 사용자의 음성을 TV에 전송할 수 있는 근거리 무선통신 수단이 필요하게 된다. 특히, 리모트 컨트롤러와 같은 저전력 시스템 환경에서 구현이 가능해야 한다. 따라서 이러한 제한된 조건에서 최적의 성능을 갖는 음성 전송 시스템 개발이 요구되고 있다. 본 논문에서는 블루투스 환경 하에서 음성인식을 위해 필요한 음성전송 시스템을 실시간 구현한다. 효율적인 음성전송을 위해 G.711을 기본 코덱으로 사용하며, 음성전송 시 발생하는 패킷손실에 따른 음성 품질 저하를 줄이기 위해 G.711 패킷손실 은닉 알고리즘을 음성전송 시스템에 적용한다. 특히 G.711 패킷 손실 은닉 알고리즘 수행을 위해 블루투스 프로토콜 스택application layer에 RTP 프로토콜을 적용하여 패킷 손실 여부를 확인하고, 패킷 손실 발생 시 패킷손실 은닉 알고리즘을 통해 음성의 품질 저하를 줄인다. 구현된 시스템의 성능을 평가한 결과, G.711 패킷 손실 알고리즘을 적용하여 2~10%의 패킷손실 환경에서 14.7%의 음질개선을 얻을 수 있었다.
일반적으로 음성인식 시스템의 사용에 가장 저해되는 요소에는 배경 잡음을 들 수 있다. 잡음은 음성인식 시스템의 성능을 저하시키고, 이로 인해 사용 장소의 제약을 많이 받게 되는 이유가 된다. 이런 잡음의 영향을 해결하기 위해 본 논문에서는 음질 향상에 목적을 두고 신호단계에서부터 잡음성분을 제거하는 필터 중 FIR필터의 대역통과를 이용하여 일반적으로 사람의 음성 주파수 영역과 잡음 영역을 추출한 정보를 토대로 Wiener 필터를 구현, 그 성능을 향상하여, 전송되어지는 음성신호구간에서 잡음구간과 음성구간에 따라 잡음을 유연하게 처리하도록 구현하였다.
본 논문은 텔레메틱스 단말용 음성인식을 위한 음성향상 단일 칩 알고리듬을 제시한다. 제안된 방법은 잡음제거와 에코제거의 두 단계로 구성되어 있으며, 첫 단계로 크로스 스펙트럼 추정에 기반한 적응필터를 통해 에코를 제거하고, 두번째 단계로 Generalized Gamma분포기반의 LSA 음성추정 방식 추정을 통해 외부 배경잡음을 제거하여 음성의 음질을 향상시킨다. 적은 계산량이 요구되는 제안된 알고리즘을 토대로 구현된 단일 칩의 성능은 다양한 잡음환경에서 신호 대잡음비율과 음성인식 평가에서 기존의 방법보다 향상된 결과를 나타내었다.
최근 디지털 콘텐츠 서비스 분야에서 사용자 맞춤형 서비스를 위해 사용자 자원 인식의 필요성이 대두되고 있다. 특히 온라인 기반 음악 서비스의 경우 사용자 취향 분석, 음원 추천 및 음악 관련 정보 제공을 위해 사용자 음원인식 기술이 요구되고 있다. 현재 태그정보를 기초로 사용자 음원 인식 후 음악 관련 정보를 제공하는 서비스가 제공되고 있지만, 태그정보의 변조 및 삭제 등의 취약점으로 인식 오류가 급증하고 있다. 이러한 문제의 보완 방안으로 음악 자체를 이용하는 내용기반 사용자 음원 인식 기법에 대한 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 음악의 파형에서 추출된 특징 정보를 기초로 온라인상에서 사용자 음원을 인식하는 방법에 대해 논하고자 한다. 사용자 음원의 내용기반 인식을 위해 구조에 적합한 음원의 전처리 후 특징 추출을 하였다. 추출된 특징은 음악 서버에 특징 형태로 저장된 음원과의 매칭 과정을 통한 인식을 진행하여 태그데이터에 독립적으로 사용자 음원을 인식할 수 있게 되었다. 제안된 사용자 음원 인식 방법의 검증을 위해 600개의 음악을 무작위 선정하고, 각각을 5가지 음질로 변화하였다. 이렇게 생성된 3000개의 실험음원을 30만곡을 포함하는 음악 서버를 기준으로 인식실험을 진행하였다. 평균 인식율은 85%를 나타내었다. 제안하는 내용기반 음원 인식을 통하여 태그기반 음원 인식의 취약점에 대한 극복을 하였으며, 음원 인식의 성능은 실제 온라인 음악 서비스에 적용할 가능성을 보여주었다.
음향시스템을 구성하는 스피커의 임피던스는 고정된 값으로 인식되고 있다. 그러나 스피커의 임피던스는 입력신호의 주파수 변화에 따라 계속 변화하고 그 변화량은 스피커의 공진 주파수 대역에서 매우 크다. 스피커의 음압 레벨은 스피커를 구성하는 코일에 흐르는 전류에 따라 결정되는데 스피커를 전압 구동 할 경우 변화하는 임피던스에 의해 음압 레벨의 왜곡이 발생한다. 스피커를 전류 구동 할 경우 이러한 문제는 해결되지만 저주파에서 공진의 영향으로 음압 레벨의 왜곡이 발생하는데 이는 음향시스템의 음질 저하를 가져올 수 있다. 본 논문에서는 전류구동 음향시스템의 음질 개선을 위해 DSP(Digital Signal Processing)를 이용하여 음압레벨의 왜곡을 보정하는 공진 보상회로를 제안한다. 본 논문은 스피커의 등가 모델을 이용한 음향 시스템의 전류 구동 모의실험을 통해 주파수 변화에 따른 음압 레벨 왜곡을 확인하고 이를 보정하는 회로를 제안하는 것으로 구성하였다. 제안한 회로는 상태변수필터를 이용하여 구성하였고 주파수 및 출력이 조절 가능하여 다양한 음향 시스템에 적용 가능 할 것으로 보인다.
한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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pp.113-120
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1998
정보화 시대가 발전함에 따라 음성 통신 및 저장 시스템은 점점 더 우리 생활 깊숙이 자리잡아 가고 있다 따라서 급증하는 수요에 보다 더 효과적으로 대처하기 위한 연구가 진행되어 왔다. 그 한가지 예가 기존의 음성 부호화 시스템의 음질을 유지하면서 압축율을 크게 높일 수 있는 부호화 방법에 대한 연구 및 표준화 작업이다. 본 논문에서는 최근 확정된 음성 부호화기 표준안인 US DoD 2.4 kbps MELP, MPEG-4 HVXC, CDMA 용 IS-127 EVRC 음성 부호화기에 대해 비교적 자세히 설명하고, 현재 진행중인 ITU-T 4kbps 표준안으로 제안된 부호화 방법들이 경향을 살펴본다. 또한 새로운 연구 분야인 인터넷 전화기와 인식-합성 기법을 이용한 아주 낮은 전송율 음성 부호화기에 대한 연구 동향을 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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