• 한국음향학회지
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• 제29권1호
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• pp.41-47
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• 2010

음성변환을 위한 피치변경법은 시간영역법과 주파수영역법, 혼성영역법이 많이 사용되고 있으며 시간-주파수 혼성영역법은 스펙트럼 왜곡이 적고 명료성과 자연성이 우수하다는 장점이 있는 반면 영역변환을 위한 처리시간이 매우 길다는 단점을 가지고 있었다. 본 논문에서는 시간-주파수 혼성 영역 피치변경법의 처리시간을 단축하는 방법을 제안하였다. 음성신호를 켑스트럼으로 변경하는 과정에서 사용되는 FFT와 IFFT의 비트-재정렬 과정을 생략함으로써 처리시간을 단축하는 방법이다. 이를 적용함으로써 기존의 켑스트럼 피치변경법과 같은 음성품질을 유지하면서도 처리시간은 86.26%로 단축할 수 있었다.

• 대한음성언어의학회:학술대회논문집
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• 대한음성언어의학회 2003년도 제19회 학술대회
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• pp.149-149
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• 2003

후두질환 감별용 음성 분석방법인 multi-dimensional voice program (MDVP)으로 분석이 불가능할 정도로 주기성이 크게 훼손된 후두암 말기의 음성 에 대하여 효과적인 감별을 하기 위하여, 몇 가지 켑스트럼(cepstrum) 파라미터를 비롯하여, 주기성 및 그 동요 정도, 영교차율(zero-crossing rate, ZCR), 스텍트럼 중심 (spectral centroid, SC) 등 다양한 특징 파라미터를 이용한 감별 실험을 수행하였다. 후두암 감별 실험을 위해 부산대학교 병원 이비인후과에서 수집한 정상 남자 음성 데이터 50개, 양성 후두질환 남자 음성 데이터 50개 및 남성 후두암 환자 음성 데이터 105개를 사용하였다. 음성 데이터는 단모음 /아/ 발성만을 사용하였고, 정상인과 양성후두질환 환자, 그리고 MDVP 분석이 가능한 후두암 환자 음성 데이터 중 2/3는 학습에, 나머지 113은 감별실험에 사용하였다. 후두암 감별을 위한 분류기로는 Gaussian Mixture Model(GMM) 분류기를 사용하였으며, 이때 모델의 복잡도를 표현하는 mixture 수는 1에서 10까지 가변시키면서 가장 좋은 성능을 나타내는 값으로 결정하였다. 또한 모든 실험에서 켑스트럼 분석의 차수는 동일하게 12차로 고정시켰다. (중략)

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제12권2E호
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• pp.63-72
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• 1993

본 논문에서는 무제한 음성 생성을 위한 단위음성으로서의 다이폰을 2음절 자연음성으로부터 자동 추출하는 알고리즘을 제안한다. 입력음성을 개량 켑스트럼 파라미터로 분석하여 이로부터 다이폰 추출 파라미터들을 도출한다. 제안된 파라미터로는 에너지 레벨을 나타내는 0차 켑스트럼의 동적변화량, 스펙트럼의 시간 변화량 영교차율, 캡스트럼의 유클리디안 거리이다. 스펙트럼 포락의 변화가 완만한 모음 연쇄등의 음소 경계를 보다 효율적으로 검출하기 위해 스펙트럼의 시간 변화를 미세부분과 개형부분으로 나누어 각각을 파라미터로 사용한다. VV(모음연쇄), VCV(C: 반모음, 자음), VCCV형들로 이루어진 2음절 단어들에 대해 실험한 결과, 모음연쇄 등이 포함되어 있음에도 약 85% 정확도의 음소경계검출을 얻었다. 본 논문에 의한 다이폰을 이용한 합성음의 청취실험 결과 명료도가 높음을 확인하였다.

• 한국음향학회지
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• 제11권3호
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• pp.5-13
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• 1992

한국어 숫자음이 단음절인 특성을 이용하여 각 숫자음에 대해 시간정합을 필요로 하지 않으면서 일정한 수를 갖는 특징벡터를 추출하여 다층구조 신경망으로 인식실험을 하였다. 음성신호의 시작점/끝점과 더불어 모음의 최대 피크점을 기준으로 해석구간을 초성, 중성, 종성의 세 부분으로 나누었으며, 음성신호의 특징벡터로는 반사계수, 켑스트럼, ${\Delta}$켑스트럼, ${\Delta}$에너지 등을 이용하여, 각 특징벡터 및 입력층과 은닉층의 노드 수에 따른 인식율 및 학습속도 등을 비교하였다. 신경망의 입력층의 특징벡터로서 반사계수를 사용한 경우보다 켑스트럼을 사용했을 때가 더 좋은 인식율을 보였다. ${\Delta}$켑스트럼의 특성이 전체 인식율에 미치는 영향이 그다지 크지 않았는데, 이는 한국어 숫자음이 단음절로 구성되어 있는 특징을 이용해 분석 구간을 stationary한 특성을 갖는 세 부분으로 구분하였기 때문이라 생각된다. 각 숫자음에 대해 150개의 켑스트럼을 사용한 경우에 97.8%의 인식율을 얻었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제27권5호
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• pp.583-592
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• 2000

본 논문에서는 독립성분분석을 이용한 음성의 특징 벡터 변환방법을 제안한다. 제안한 방법은 여러 환경에서 수집된 음성신호의 켑스트럼 벡터를 다수의 특징 함수들의 선형결합으로 가정하고, 독립성분분석을 이용하여 분리된 켑스트럼 벡터를 학습과 인식에 사용한다. 변환된 벡터 영역에서는 반복적으로 나타나는 화자의 특징 정보는 강조되고 임의로 나타나는 채널 왜곡은 억제되는 효과를 볼 수 있다. 제안된 방법의 유효성을 검증하기 위해 실제 전화음성으로 문장독립형 화자식별 실험을 수행하였으며, 결과를 통해 독립성분분석을 이용한 특징벡터의 변환이 채널 환경 변화에 대해 보다 강인함을 보였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제17권 2호
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• pp.327-330
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• 1998

독립성분분석(ICA: Independent Component Analysis)이란 특징이 상이한 둘 이상의 신호들이 선형적으로 결합되어 있을 때 이를 효과적으로 분리하는 방법들을 통칭하며 잡음제거, 음질개선 및 신호처리 분야에서 많이 활용되고 있다. 본 논문에서는 전화음성 화자인식 시스템의 성능향상을 위해 독립성분분석을 이용하는 방법을 제안한다. 먼저 화자가 발성한 음성신호의 켑스트럼 계수를 여러 채널 함수들의 선형적인 합으로 가정하고, 독립성분분석을 이용하여 얻은 새로운 켑스트럼 벡터를 학습과 인식에 사용하였다. 실험자료는 잔화음성 화자식별기의 성능평가에 널리 쓰이고 있는 SPIDRE를 사용하였고 regodic 은닉 마코프 모델을 이용하여 문장 독립 화자식별 시스템을 구성하였다. 학습음성의 특징과 실험음성의 특징이 다른 조건에서 기존의 채널 정규화 방법들에 비해 10~15%이상 인식률이 향상되었다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1995년도 제12회 음성통신 및 신호처리 워크샵 논문집 (SCAS 12권 1호)
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• pp.211-215
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• 1995

명료하고 자연스러운 한국어 음성을 생성하기 위하여 다중대역 여기신호를 이용한 음성 합성 시스팀을 제안한다. 분석계에서는 켑스트럼 파라미터를 사용하여 유성/무성 판별 스펙트럼을 이용한 유/무성 구간 자동판별법을 제안하고, 현재 단순 임펄스와 백색잡음만으로도 구성된 음원과 간단한 유성/무성 판별로 구동되어지는 합성음의 음질상의 한계를 개선하기 위하여 합성계에서는 음질개선 방안으로 유성음 구동시 다중대역 여기신호를 도입하여 합성시 이용한다. 제안된 방법에 대한 청취실험을 한 결과, 유성음 부분 특히 잡음이 많이 섞여 있는 유성음화 마찰음과 모음의 천이부분 등에서 일반적으로 사용되고 있는 간단한 유성/무성 파라미터를 사용한 합성음에 비하여 다중대역 여기신호를 사용한 합성음의 명료도가 매우 우수함을 확인하였다.

• 한국음향학회지
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• 제22권4호
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• pp.315-322
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• 2003

본 논문에서는 주파수 영역의 일부가 상대적으로 심하게 손상된 음성에 대한 음성 인식기의 성능을 향상시키기 위해 채널집중 멜 켑스트럼 특징추출법을 제안한다. 이 방법은 기존멜 켑스트럼 특징추출의 필터뱅크분석 단계에서 각 채널의 신뢰도를 구하고, 신뢰도가 높은 주파수 영역이 음성인식에 보다 중요하게 사용되도록 멜 켑스트럼 추출 및 HMM의 출력확률 계산식에 채널 가중을 도입한다. TIDIGITS 데이터베이스에 음성의 일부 주파수를 손상시키는 다양한 주파수 선택 잡음을 가산하여 인식 실험을 수행한 결과, 제안한 방법은 덜 손상된 주파수영역의 음성 정보를 효과적으로 활용하며, 주파수선택 잡음에 대해 우수하다고 알려진 다중대역 음성인식에 비해 평균 11.2%더 높은 성능을 얻었다.

• 한국음향학회지
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• 제15권5호
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• pp.38-43
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• 1996

본 논문에서는 잡음 및 주변 환경에 강인한 것으로 알려져 있는 특징 벡터들을 이용한 인식 성능을 비교하였다. 아울러 스펙트럼 차감법을 적용하여 높은 인식 성능을 얻도록 하였다. 본 논문에서는 환경 변화에 강인한 인식 성능을 얻기 위하여 SMC(Short time Modified Coherence) 분석, 루트(root) 켑스트럼 분석, LDA(Linear Discriminant Analysis), PLP(Perceptual Linear Prediction), RASTA(RelAtive SpecTrAl) 처리 등을 이용하여 인식 실험을 수행하였다. 실험을 위하여 반연속 HMM을 이용한 단독음 인식 시스템을 구현하였고 전시장 및 컴퓨터실의 잡음을 첨가하여 0, 10 및 20dB의 SNR에 대한 인식 실험을 수행하였다. 실험 결과, LPCC(Linear Prediction Cepstral Coefficient)를 이용한 경우에 비하여 SMC나 루트처리를 이용한 멜 켑스트럼(루트_멜 켑스트럼)을 이용한 경우 10dB의 SNR에서 각각 9.86%, 12.68% 향상된 가장 좋은 인식률을 얻었다. 또한 멜 켑스트럼과 루트_멜 켑스트럼을 스펙트럼 차감법과 결합하여 잡음을 제거한 경우 10dB에서 각각 16.7%, 8.4% 향상된 94.91%, 94.28%의 인식률을 얻을 수 있었다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1993년도 학술논문발표회 논문집 제12권 1호
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• pp.80-83
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• 1993

본 논문에서는 양질의 규칙합성을 얻기 위하여, 유성음에 대한 여기신호로 임펄스 스펙트럼과 노이즈 스펙트럼을 다중대역으로 혼합하여 생성한 여기신호를 규칙합성에 적용하는 방법을 제안한다. 이 방법에서는, 분석합성에서 각 프레임별로 요구되었던 혼합여기신호에 대한 정보량 문제를 해결하기 위해 유성음의 정상부분의 한 프레임에 대해 혼합여기신호를 구하여 규칙합성에 적용하였고, 정보량을 더욱 줄이는 방안으로, 켑스트럼 유클리디안 거리를 이용하여 유성음을 분류하여, 각 그룹에 대한 대표 여기신호를 규칙합성의 여기신호로 사용하였다. 제안된 방법으로 음성을 합성한 결과 양질의 합성음을 얻을 수 있음을 확인하였다.