본 논문에서는 환자의 음성을 정상, 양성종양, 악성종양으로 분류하는 실험을 켑스트럼 파라미터를 통한 음원분리와 신경회로망을 이용하여 수행하고 그 결과를 보고한다. 기존의 장애음성 데이터베이스에는 정상음성과 양성종양의 경우만 수록되어 있었고 외국의 환자들을 대상으로 한 경우만 있었기 때문에 국내의 환자들에게 직접 적용할 경우 어떠한 결과가 나올지 예측하기가 어려웠다. 최근 부산대학교 이비인후과팀에서 수집한 국내의 정상, 양성, 악성종양의 경우에 대한 데이터베이스를 분석하고 신경회로망에 의해 분류함으로써 사람의 음성신호만에 의한 후두질환이 식별이 가능하였다. 본 실험에서는 식별 파라미터로 음성신호의 선형예측오차신호에 관한 켑스트럼으로부터 음원비인 HNRR을 구하여 Jitter, Shimmer와 함께 사용하였다. 신경회로망은 입, 출력 층과 한 개의 은닉층을 갖는 다층신경망을 이용하였으며, 식별은 두단계로 나누어 정상과 비정상을 분류한 후 다시 비정상을 양성과 악성으로 분류하였다[1].
본 논문에서는 잡음에 강인한 음성인식을 위하여 고유공간에 기반을 둔 새로운 특징 정규화 기법을 제안한다. 일반적으로 평균과 분산의 정규화 (MVN)는 켑스트럼 상에서 수행된다. 그러나 최근에 고유공간을 이용한 MVN기법이 소개되었고, 그 고유공간 정규화 기법에서는 하나의 고유공간을 이용하였다. 이 과정에는 켑스트럼 상의 특징 벡터를 선형 주성분 분석 (PCA)행렬을 통하여 고유공간으로 변환시킨 후 MVN을 수행하는 과정이 포함된다. 이 방법에서는 전체 39차의 특징분포를 하나의 고유공간으로 표현하였다. 그러나 이 기법의 경우 전체 특징 분포를 표현함에 세밀함이 떨어지기 때문에 더욱 세밀한 분포의 표현을 위해 본 논문에서는 static 특징, 1차 미분 계수, 2차 미분계수에 각각 유일하고 독립적인 분리된 고유공간을 적용하는 것을 제안하였다. 또한 고유공간에서 정규화 된 훈련 데이터를 이용하여 모델을 만든다. 마지막으로 훈련 데이터의 분포와 잡음환경에서의 테스트 데이터의 분포 특성의 차이를 줄이기 위해 켑스트럼 상에서의 회전 기법을 적용시킨다. 그 결과, 기본적인 고유공간 정규화 기법보다 향상된 성능을 얻을 수 있었다.
음성신호의 합성기법들 중에서 파형부호화법은 음질이 우수하기 때문에 분석에 의한 합성법으로 많이 사용되고 있다. 그렇지만 음원과 성도의 특성을 분리하지 않고 파형의 잉여분만을 제거한 후에 파형자체를 저장하기 때문에 규칙에 의한 합성기법으로 사용하기에는 어려움이 많다. 본 논문에서는 파형부호화법 중에서 선형 PCM부호화법으로 저장된 음성파형에 대해 피치주기를 조절할 수 있는 켑스트럼 분석법을 제안하여 파형자체의 음원을 분리하지 않고 피치주기를 변경시킬 수 있는 새로운 피치 변경법을 제안하였다. 따라서 음질이 우수한 파형부호화 합성법으로 규칙에 의한 합성을 수행할 수 있다.
본 논문에서는 음성 특징의 시간 지연 효과에 대해서 분석한다. 여기에서 시간 지연 효과란 과거의 음성 특징 벡터가 현재의 음성 특징 벡터에 미치는 영향을 의미한다. 본 논문에서는 선형 예측 계수를 바탕으로 한 켑스트럼을 사용하였으며, 켑스트럼의 시간 지연 효과는 음성 인식 시스템의 성능을 바탕으로 평가하였다. 실험에 사용한 음성 데이터는 남성 화자 50명이 발성한 22단어 이며, 50명의 화자 중에서 25명은 음성 인식기의 훈련용으로 사용하였으며 나머지 25명은 평가용으로 사용하였다. 실험의 결과, 특징 벡터에서 시간 지연 효과는 저차원으로 갈수록 그 영향이 커지고, 고차원에서는 시간 지연 효과가 적었다.
본 논문에서는 최근에 널리 연구되고 잇는 다해상도 신호해석 방법인 웨이브렛 변환, 웨이브렛 패킷, 그리고 코사인 패킷 알고리듬을 잡음음성의 음질개선에 이용하여 각각의 성능을 비교하였으며, 또한 이를 기존의 스펙트럼 차감법의 성능과 비교 분석하였다. 성능비교의 척도로는 SNR과 켑스트럼 거리를 이용하였다. 실험결과 SNR면에서는 코사인 패킷이 가장 좋은 결과를 보였고 켑스트럼 거리의 경우 코사인 패킷과 웨이브렛 패킷이 훨씬 나은 결과를 보였다. 주관적인 청취결과 역시 코사인 패킷이 가장 좋은 결과를 보였으며, 기존의 스펙트럼 차감법은 musical noise의 영향으로 인해 상대적으로 다른 방식에 비해 합성음의 음질이 많이 떨어짐을 확인할 수 있었다.
음성학에서 음성이 가지고 있는 주파수 특성을 이용하여 스펙트럼을 추출할 수 있고 이를 이용하여 음성을 분석할 수 있다. 그러나 음성의 스펙트럼은 단모음의 경우 어느 정도 일정한 형태를 유지하지만 음절. 단어 등과 같이 자음과 모음이 서로 결합되었을 때는 상당한 변화가 발생된다. 이는 음소단위 음성인식에 있어서 가장 큰 장애가 되고 있다. 본 논문에서는 주파수 영역과 청각적 인상을 고려한 멜 대역 그리고 멜 켑스트럼을 이용하여 각 자음과 모음이 가지고 있는 스펙트럼을 분석하고, 청각적 특성을 반영한 음성의 변화를 체계화하여 음성을 음소단위로 분할할 수 있는 기반을 제공한다.
Community noise has been great concerned in public. A traffic noise from a road or a railway has affected too mush damage on quiet living environment. In this paper, a measured noise signal on a street has been applied to extract a noise source and a path by using a complex cepstrum. An example shows that the waveform of the source and the path could be separated if a temporal windowing is properly applied.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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