• 한국음향학회지
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• 제4권2호
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• pp.13-25
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• 1985

광대역 혹은 협대역 잡음이 섞인 음성의 음질을 향상시키기 위하여 빠른 수렴속도를 갖고 잇는 UFBLMS 알고리즘을 음성처리에 응용한다. 광대역 잡음이 섞인 음성인 경우에는, 입력음성의 SNR 이 0 dB에서 10 dB 사이일 때, UFBLMS 알고리즘의 성능이 spectral subtraction 방법이나 Wiener filtering 방법보다도 FWSNR\sub SEG\ 척도로 약 3 dB 더 좋음을 알 수 있다. 협대역 잡음이 섞인 음 성인 경우에는 UFBLMS 알고리즘의 spectral subtraction 방법보다 FWSNR\sub SEG\ 척도로 약 2 dB 정도 성능이 더 좋다. 여러 음질 향상 알고리즘의 계산상의 복잡도와 음질 향상도 및 인식도를 고려해 보면 frequency weighting 기능을 갖고 있는 UFBLMS 알고리즘을 사용하는 것이 바람직함을 알 수 있다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2000년도 하계학술발표대회 논문집 제19권 1호
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• pp.59-62
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• 2000

화상회의 및 인터넷폰을 목적으로 개발된 G.723.1은 CELP계열 보코더와 같이 화자의 개성정보를 위해 피치를 전송하고 있다. 하지만 안정구간과 비 안정구간의 차이를 두지 않고 처리를 하기 때문에 비 안정구간, 특히 전이구간에서 정확한 피치검출이 이루어지지 않는 이유로 음질의 열하가 발생하게 된다. 따라서 본 논문에서는 한 프레임 구간에서 에너지의 기울기로 대략적인 피치이득을 구한 다음 안정구간일 때와 프레임 내의 에너지의 기울기가 문턱 값을 넘을 때에는 기존의 방법으로 피치를 구하고 그런지 않은 경우에는 에너지를 조정하여 피치를 다시 구하는 방법을 사용하였다. 실제 음성시료에 대해 기존의 방법과 제안한 방법을 비교하기 위해 SegSNR 과 MOS를 비교하였을 때 각각 1.302(dB)와 평균 0.045 MOS가 향상되었다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2000년도 하계학술발표대회 논문집 제19권 1호
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• pp.43-46
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• 2000

G.723.1 부호화기는 음성신호의 주기성을 피치와 피치 이득계수로, 스펙트럼 정보를 LSP(Line Spectrum Pair)로 부호화하고 있다. 그런데 주기성을 부호화 할 때 유성음의 피치가 일정한 안정구간과 피치가 변화하는 전이구간의 차이를 두지 않고 처리하여 전이구간에서의 정확한 피치검출이 이루어지지 않는다. 이러한 처리 때문에 전이구간에서의 음질의 열하가 발생하게 된다. 본 논문에서는 전이구간의 피치검출의 정확성을 높여 음질을 향상시킬 수 있는 새로운 알고리즘을 제안한다. 먼저 G.723.1 부호화기에서 검출되는 피치 이득계수를 이용하여 안정구간의 피치 이득계수의 문턱 값을 정한다. 그리고 피치 이득 계수가 문턱 값을 넘는 부분에 한하여 구해진 피치를 전후 10샘플을 조절하여 피치 이득계수를 다시 구하여 문턱 값에 가장 가까운 값을 대표피치 이득계수로 정하고 그때의 피치와 함께 부호화한다. 실험 결과 평균 0.6(dB) segmental SNR(Signal to Noise)과 평균0.12 MOS가 향상되었다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2000년도 하계학술발표대회 논문집 제19권 1호
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• pp.39-42
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• 2000

VQ 모델로 구성된 화자인식 시스템의 성능 향상을 위해 Bootstrap 방식을 적용하였다. Bootstrap 및 aggregating방식은 unstable한 모델에서 그 성능이 유효하므로 이의 적용을 위해 먼저 VQ 모델의 bias와 variance를 계산하여 unstable함을 보였다. 화자인식 실험은 TIMIT Database를 사용하여 수행하였고 실험결과 높은 인식율 향상을 확인하였다. 또한 적은 훈련 데이터 환경에서도 좋은 인식율을 갖는 것으로 나타났다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2004년도 춘계학술발표대회 논문집 제23권 1호
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• pp.33-36
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• 2004

최근 연속 음성 인식에서의 성능 향상을 위하여 음절을 인식 단위로 사용하고자 하는 노력들이 보고되고 있다. 그러나 음절의 경우 음소에 비해 학습성이 좋지 않고 모델의 수가 많으므로 음절 경계에서의 문맥 종속 모델링이 어렵다는 단점을 갖고 있다. 본 논문에서는 음절의 이러한 단점을 극복하기 위하여 모노폰과 트라이폰을 이용하여 음절 모델을 합성하는 방법을 제안한다. 제안된 모델은 트라이폰에 비하여 평균 $55\%$, PTM에 비하여 평균 $13\%$의 인식 속도 향상을 보이며, 동일한 속도일 경우 PTM, 트라이폰 모델 모두에 대하여 ERR이 약$8\%$ 향상됨을 볼 수 있었다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2004년도 추계학술발표대회논문집 제23권 2호
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• pp.65-68
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• 2004

이동통신 기술의 발전으로 이동통신 사용이 폭발적으로 증가하였고 그에 따라 이동통신망을 이용한 많은 서비스가 제공되고 있다. 이동통신망에서의 음성 인식 서비스에서 음성 인식기에 입력되는 음성신호는 통신망을 통해 음성 압축기를 거치게 되고 이에 음성신호가 왜곡되어 인식기의 인식성능이 저하된다. 본 논문에서는 무선통신 환경에서 음성인식기의 성능을 개선하기 위한 보상 방법을 제안한다. 기존의 제안된 방법은 음성 데이터에 의존하는 방법을 사용하나 본 논문에서는 음성 데이터와는 독립적 방법인 음성 압축기에 의해 손상된 입력 신호의 스펙트럼 보상방법과 Cepstrum 보정방법을 통해 인식률을 향상시키는 방법을 제안한다. 즉, 음성 압축기에 의하여 왜곡된 스펙트럼을 단계적 방법으로 보상하고 그를 토대로 왜곡된 신호에서 만들어진 Cepstrum을 보정하여 음성 인식기의 성능을 향상시키는 방법을 연구하였으며, 그 견과 손상된 음성신호의 인식률 $64.88\%$에 대하여, 본 논문에서 제안하는 보상 방법을 적용한 음성신호의 인식률은 $79.73\%$로서 $14.85\%$가 향상된 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1997년도 영남지회 학술발표회 논문집 Acoustic Society of Korean Youngnam Chapter Symposium Proceedings
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• pp.17-22
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• 1997

본 논문에서는 음성 인식기의 성능을 저하시키는 요인중 부가 잡음과 마이크의 변동에 의한 채널 왜곡을 동시에 감소시키는 방법으로 기존의 전처리에 의한 환경덥음처리기법의 단점을 개선한 Histogram 처리기법을 잡음처리에 도입하고 그 유효성을 확인하였다. 도입한 잡음처리기법의 유효성을 확인하기 위하여 기존의 잡음처리기법으로 잘 알려진 여러 가지 방법과 비교하기 위하여 단어 인식실험을 실시하였다. 실험결과, 부가잡음만이 첨가된 경우에 있어서는 일반적으로 알려진 SS, CMN, RASTA등을 이용한 결과 전처리방법을 이용하지 않은 경우의 기본인식률에 비해 SN비에 따라 25% 이상이 인식률 향상을 볼 수 있었다. 특히 CDCN 처리와 H-RASTA를 사용한 경우, 채널왜곡과 부가잡음이 함께 포함된 음성에 대해 SN비에 관계없이 약 15~30%정도의 인식률의 향상을 볼 수 있어 기존 방법으로서는 이글 방법이 우수함을 확인할 수 있었다. 이 위에 Histogram 에 의한 추정법을 적용한 경우 전처리의 성능을 10~15% 정도 성능향상을 가져와 도입한 방법의 유효성을 확인할 수 있었다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1999년도 학술발표대회 논문집 제18권 1호
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• pp.28-31
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• 1999

기존의 문장종속형 화자인식 방법들은 대부분 음성인식에서 사용되는 방법을 그대로 적용하기 때문에, 화자의 개인성 정보보다 음운정보에 더 민감한 단점이 있다. 화자인식 시스템의 성능향상을 위해서는 음운정보보다는 화자의 개인성 정보가 잘 반영되도록 하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 HMM(hidden Maxkov model)을 기반으로 한 문장종속형 화자확인 시스템의 성능향상을 위한 관측확률 가중 반법을 제안한다. 먼저 주어진 학습자료에서 화자의 개인성이 잘 반영된 프레임들을 예측한다. 임의의 입력음성에 대한 인식점수는 화자의 특징이 잘 반영된 프레임의 관측확률에 가중치를 주어 구한다. 제안한 방법을 적용한 결과 기존의 우도비(likelihood ratio) 정규화 점수를 사용하는 방법에 비해 동일오류율(EER, equal error rate)을 $2\~3\%$정도 줄여 인식율 향상을 얻을 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제17권1호
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• pp.39-48
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• 1998

본 논문에서는 은닉 마르코프 모델에 기반한 음성인식에 있어서 특징 파라미터의 인식 성능에 미치는 영향의 차이를 인식 시스템에 반영하여 인식성능을 향상시키기 위한 방 법을 제안하였다. 특징 파라미터별 가중치를 유도하기 위해서 우선 상태별 특징 파라미터의 인식율에 대한 기여도를 가중치로 변환하고, 이를 특징 파라미터 각각의 상태에서의 출력확 률에 곱하여 상태별 출력확률을 재 추정하게 된다. 실험결과, "가변가중"방법이 "고정가중" 방법에 비해서 단어 인식의 경우 3.3%, 그리고 문장 인식율의 경우 5.3%의 성능향상을 보 임으로써 상태별 특징 파라미터의 가중이 인식 성능 향상에 유효함을 알 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제17권1호
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• pp.80-85
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• 1998

본 논문에서는 음성합성기에서 합성음의 자연성을 향상시키기 위한 한 방법으로 운 율 제어요소중 세기 제어 모델을 통계적인 방법을 이용하여 제안하였다. 세기 제어 모델을 구성하기 위하여, 음성의 세기는 피치에 비례한다는 사실에 기반하여, 녹음된 음성 데이터에 서 음절의 각 모음에 대한 평균파워와 평균피치를 구하고, 피치를 종속변수로 하는 모음의 세기 예측식을 만들었다. 예측식에 의하여 얻어진 세기값과 실제 측정된 세기값과의 상관도 는 전체모음에 대하여 약 0.63으로 나타났다. 본 논문에서는 예측 세기와 실제 세기와의 상 관도를 향상시키기 위하여 피치만을 고려하여 예측된 세기값을 음운환경을 고려하여 선형 오차를 보정하는 방법을 제안하였고, 이 방법을 이용하여 얻어진 세기값은 전체모음에 대하 여 실제 세기값과 0.71의 상관도로 향상시킬 수 있었다.