• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.105-108
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• 2001

한국어 숫자는 각 숫자가 단음절로 이루어져 있으며, 연속적으로 발음될 때 인접 숫자들의 상호조음현상에 의해 각 숫자의 고유 발음이 변화하고, 또한 그 숫자들의 경계도 모호해지는 문제점이 있다. 한편 연속적인 숫자의 발성을 기대하는 인식시스템에 반하여 일부 사용자는 숫자들을 고려시켜서 발성하기도 한다. 이는 연결숫자의 음운현상만을 고려한 인식 시스템에서는 성능저하의 한 원인이 된다 본 논문에서는 연결숫자의 인식성능 향상을 위해서 한국어 숫자들의 음운 변화를 고려하여 변이음군을 정하였으며, 사용자의 여러 가지 발성형태에 따른 다양한 음운 현상의 변화를 흡수 할 수 있도록 인식 네트웍을 구성하는 방식을 검토하였다. 전화망 4연숫자음을 이용한 화자독립 인식실험을 통해서 한국어 숫자에서 자주 오인식 되는 '이', '오', '일' 인식 성능이 각각 $4..2\%$, $4.2\%$, $2.9\%$씩 향상되었으며, 인식속도도 $33\%$의 개선이 있었다

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.77-80
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• 2001

본 논문에서는 HMM알고리즘을 이용한 중규모급, 화자독립, 연결음성시스템에서의 인식성능 향상을 위해, 단어 인식기가 가지고 있는 고려사항들 중에 잡음(Noise)에 강한 모델을 위해 동작환경에 따른 적절한 필터를 구성하고 이차적으로 특징 파라미터를 개선하여 Noise를 보상하는 방법을 적용하였다. 인식기의 성능에 큰 영향을 미치는 요인중 하나인 전처리 기능의 평가로 성능향상의 요인을 찾아 음질개선을 위한 보다나은 잡음보상 방법을 제시하고자 하였다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.81-84
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• 2001

본 논문은 중규모 단어급의 핵심어 검출 시스템에서 인식률 향상을 위해 미등록어 거절(Out-of-Vocabulary rejection) 기능을 제어하기 위한 연구이다. 이것은 핵심어 검출기에서 인식된 결과를 확인하는 과정으로 검증시스템이 구현되기 위해서는 매 음소마다 검증 기능이 필요하고, 이를 위해서 반음소(anti-phoneme model) 모델을 사용하였다. 검증의 역할은 인식기에서 인식된 단어가 등록어인지 미등록어인지 판별하는 것이다. 단어인식기는 비터비 탐색을 하므로, 기본적으로 단어단위로 인식을 하지만 그 인식된 단어는 내부적으로 음소단위로 인식된다. 따라서, 최소 검증 오류를 갖는 반음소 모델을 사용하고, 이를 이용하여 인식된 음소 단위들을 각각의 반음소 모델과 비교하여 통계적인 방법에 의해 신뢰도를 구한다 이 음소단위의 신뢰도를 단어 단위의 신뢰도로 환산하기 위해서 음소단위를 평균 내는 방식 을 취한다. 이렇게 함으로서, 등록어와 미등록어 사이의 분별력을 크게 하여 향상된 인식 성능을 얻었다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1995.06a
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• pp.179-183
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• 1995

DTW를 사용한 텍스트종속 화자확인의 성능향상에 관한 것으로, 화자인식의 근본적인 난점인 화자 정보 추출의 어려움, 사칭자의 거부, 시간 변화에 따른 인식률 저하 등을 해결하고자 하였다. 먼저 기존의 DTW 방식을 유지하면서 DTW의 단점이라 할 수 있는 과다한 계산량과 발성 습관과 시간 변화에 따른 음성왜곡을 개선하기 위하여 기준 패턴에 통계적 의미를 도입한 대표 평균치 패턴을 사용하였다. 가중 켑스트럼은 화자별로 유용한 켑스트럼 차수를 구하여, 그 차수에 가중치를 두는 것으로 본 실험에서는 F-ratio를 사용하여 구하였다. 실험결과 대표 평균치 패턴과 F-ratio를 사용할 경우 인식률이 각각 약 3~4% 향상되었다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1995.06a
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• pp.228-231
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• 1995

반연속 HMM 음성인식 시스템의 화자 적응 성능 향상을 위해 코드북 변환 알고리즘을 제안하였다. 기존의 화자 적응 알고리즘으로는 새로운 화자의 적응 데이터 특징의 분포와 HMM 모수의 사전밀도를 함께 고려하는 베이시안 화자적응 알고리즘이 있다. 그러나 새로운 화자의 특징분포와 코드북 사전 밀도의 차이가 큰 경우 적응 데이터와 코드북간의 잘못된 대응 관계를 얻을 수 있으며, 기준 코드북에 필요 이상으로 많은 코드워드가 존재하는 경우 적응된 코드북에도 불필요한 코드워드 들이 남아 인식 과정에 혼란을 줄 수 있다. 이 문제점을 해결하기 위하여 제안된 코드북 변환 알고리즘에서는 주파수 영역의 포만트 정보를 이용하였다. 화자 적응을 수행하기 앞서 코드북의 켑스트럼으로부터 포만트를 추출해 내고, 이들의 분포를 적응 화자의 포만트 분포와 일치되도록 변환시켜 주었다. 이 변환된 포만트들로부터 다시 켑스트럼을 구하여 변환된 코드북을 얻고 이를 화자 적응의 초기 코드북으로 사용하였다. 제안된 알고리즘을 이용하였을 경우 코드북과 적응 화자의 음성 간의 정확한 대응관계를 찾을 수 있었고, 불필요한 코드워드들이 인식 과정에서 사용되지 않도록 변환되어 인식률이 향상되는 것을 실험을 통해 확인하였다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.17 no.4
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• pp.28-34
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• 1998

미래 개인 휴대통신에서는 고속의 데이터 서비스를 위하여 높은 대역폭 효율을 요 구하게 된다. 무선통신 서비스를 향상시키기 위하여 코딩기법, 변조기법, 다중화기법 등의 다양한 방법이 연구되고 있다. 이중에서 특히 변조기법은 시스템의 성능을 결정하는 중요한 요소가 된다. 본 논문에서는 PSK. OQPSK, π/4 DQPSK, MSK, GMSK의 다섯가지 변조기 법에대한 BER성능을 시뮬레이션하였다. 시뮬레이션을 위한 다중경로 페이딩채널로서 3가지 서로 다른 채널을 적용하였다. 이때 시뮬레이션을 위하여 1.544Mbps의 전송속도와 1.9GHz 의 반성주파수 환경을 고려하였다. 또한 fractional 선형 등화기를 적용하여 변조방식에 따른 성능향상 정도를 비교하였다. 채널 Ⅰ, Ⅱ, Ⅲ에 대해 각각 30dB, 20dB, 10dB 정도에서 error floor현상이 발생했으며 π/4 DQPSKS가 가장 낮은 BER 특성을 보인 반면 QPSK는 가장 높은 BER을 나타냈다. 등화기를 적용했을 때는 GMSK의 성능향상이 가장 크게 나타 났다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.3-6
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• 2000

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

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.28 no.6
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• pp.557-565
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• 2009

To perceive the direction and the distance of a sound, we always use a couple of information. Head Related Transfer Function (HRTF) contains the information that sound arrives from a sound source to the ears of the listener, like differences of level, phase and frequency spectrum. For a reproduction system using 2 channels, we apply HRTF to many algorithms which make 3d sound. But it causes a problem to localize a sound source around a certain places which is called the cone-of-confusion. In this paper, we proposed the new algorithm to reduce the confusion of sound image localization. The difference of frequency spectrum and psychoacoustics theory are used to boost the spectral cue among each directions. To confirm the performance of the algorithm, informal listening tests are carried out. As a result, we can make the improved 3d sound in 2 channel system based on a headphone. Also sound quality of improved 3d sound is much better than conventional methods.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.32 no.3
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• pp.227-236
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• 2013

In this paper, we present a vocal suppression algorithm that can enhance the quality of music signal coded using Spatial Audio Object Coding (SAOC) in Karaoke mode. The residual vocal component in the coded music signal is estimated by using a cross prediction method in which the music signal coded in Karaoke mode is used as the primary input and the vocal signal coded in Solo mode is used as a reference. However, the signals are extracted from the same downmix signal and highly correlated, so that the music signal can be severely damaged by the cross prediction. To prevent this, a psycho-acoustic disturbance rule is proposed, in which the level of disturbance to the reference input of the cross prediction filter is adapted according to the auditory masking property. Objective and subjective test were performed and the results confirm that the proposed algorithm offers improved quality.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.40 no.4
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• pp.337-346
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• 2021

Detection of abnormal signal generally can be done by using features of normal signals as main information because of data imbalance. This paper propose an efficient method for abnormal signal detection using parallel AutoEncoder (AE) which can use features of abnormal signals as well. The proposed Parallel AE (PAE) is composed of a normal and an abnormal reconstructors having identical AE structure and train features of normal and abnormal signals, respectively. The PAE can effectively solve the imbalanced data problem by sequentially training normal and abnormal data. For further detection performance improvement, additional binary classifier can be added to the PAE. Through experiments using public acoustic data, we obtain that the proposed PAE shows Area Under Curve (AUC) improvement of minimum 22 % at the expenses of training time increased by 1.31 ~ 1.61 times to the single AE. Furthermore, the PAE shows 93 % AUC improvement in detecting abnormal underwater acoustic signal when pre-trained PAE is transferred to train open underwater acoustic data.