• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2004년도 추계학술발표대회논문집 제23권 2호
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• pp.105-106
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• 2004

음성인식, 합성 및 분석과 같은 음성신호처리 분야에 있어서 피치검출이나 포만트검출은 매우 중요하다. 주파수 영역의 스펙트럼 신호는 잡음이 부가되는 경우에도 고조파정보와 포만트 포락선 정보를 유지하기 때문에 음성신호처리분야에서 매우 유용하다고 할 수 있다. 고조파 정보나 포만트 포락선 정보는 피치검출과 포만트 주파수 검출에 직접 이용된다 하지만 두 성분을 분리하는 방법에 따라 피치검출이나 포만트 주파수 검출에 영향을 미칠 수 있으므로 기존의 방법보다 두 성분을 더 잘 분리할 수 있는 방법이 필요한 것이다. 본 논문에서는 스펙트럼 신호를 최대한 평탄화시킴으로써 포만트의 영향을 제거하고 고조파 성분을 분리해 내어 이를 피치검출에 사용한다. LSP를 이용하여 적응적 밴드에서 평탄화를 시도하고 이를 피치 검출에 이용하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2001년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.199-202
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• 2001

일반적으로 음성신호로부터 사람의 감정을 인식할 수 있는 요소는 (1)대화의 내용에 사용한 단어, (2)톤 (Tone), (3)음성신호의 피치(Pitch), (4)포만트 주파수(Formant Frequency), 그리고 (5)말의 빠르기(Speech Speed) (6)음질(Voice Quality) 등이다. 사람의 경우는 주파수 같은 분석요소 보다는 론과 단어, 빠르기, 음질로 감정을 받아들이게 되는 것이 자연스러운 방법이므로 당연히 후자의 요소들이 감정을 분류하는데 중요한 인자로 쓰일 수 있다. 그리고, 종래는 주로 후자의 요소들을 이용하였는데, 기계로써 구현하기 위해서는 조금 더 공학적인 포만트 주파수를 사용할 수 있게 되는 것이 도움이 된다. 그러므로, 본 연구는 음성 신호로부터 피치와 포만트, 그리고 말의 빠르기 등을 이용하여 감성 인식시스템을 구현하는 것을 목표로 연구를 진행하고 있는데, 그 1단계 연구로서 본 논문에서는 화가 나서 내뱉는 알과 기쁠 때 간단하게 사용하는 말들을 기반으로 하여 극단적인 두 가지 감정의 독특한 특성을 찾아낸다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.510-515
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• 2001

일반적으로 음성신호로부터 사람의 감정을 인식할 수 있는 요소는(1)대화의 내용에 사용한 단어, (2)톤 (tore), (3)음성신호의 피치(Pitch), (4)포만트 주파수(Formant Frequencey)그리고 (5)말의 빠르기(Speech Speed)(6)음질(Voice Quality)등이다. 사람의 경우는주파수 같은 분석요소 보다 톤과 단어 빠르기, 음질로 감정을 받아들이게 되는것이 자연스러운 방법이므로 당연히 후자의 요소들이 감정을 분류하는데 중요한 인자로쓰일 수있다. 그리고, 종래는 주로 후자의 효소들을 이용하였는데, 기계로써 구현하기 위해서는 포만트 주파수를 사용할 수있게 되는것이 도움이 된다. 그러므로, 본 연구는 음성 신호로부터 피치와 포만트, 그리고 말의 빠르기 등을 이용하여 감성인식시스템을 구현하는것을 목표로 연구를 진행하고 있으며, 그 1단계 연구로서 본 논문에서는 화가 나서 내뱉는 말을 기반으로 하여 화난 감정의 독특한 특성을 찾아내었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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• pp.377-379
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• 2000

대화체 음성의 인식을 위해서는 음성 파형에 관한 음향학적인 연구뿐만 아니라 인식하려는 언어자체에 대한 언어학적인 연구를 필요로 한다. 본 논문에서는 숫자음의 언어학적인 요소를 고려하고, 포만트 주파수를 숫자음 검출과 숫자음 인식에 적용하는 방식을 제안한다. 시스템의 입력은 특정 질의에 대한 응답으로 대화체 문장이며, 끝점 추출 기술을 이용하여 고립단어로 분류한 후, 숫자음만을 검출해 내고, 검출된 숫자음을 인식하기 위해 포만트 주파수를 이용한다. 한국어 연결 숫자음 인식은 한국어 숫자음이 단음절로 구성된다는 점과 발음상의 조음효과 등으로 한계를 가지고 있다. 본 논문에서는 숫자음과 발성에 필요한 음소들을 추출하고, 숫자들을 모음에 따라 6개의 그룹으로 분류하여 인식의 범위를 좁히고, 포만트 주파수 정보와 음소 HMM 모델에 의한 두 단계에 걸친 인식을 수행함으로써 연결 숫자음 인식에 대한 성능을 향상시킨다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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• pp.198-200
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• 1999

인간이 발성하는 음성에는 의미에 대한 정보 뿐만 아니라 화자의 성별에 따라 고유한 특성을 가지고 있다. 즉 음성은 고음이 강한 여성음성과 남성음성으로 분류할 수 있다. 그러나, 기존의 HMM을 이용한 음성인식시스템에서는 남성과 여성음성의 이러한 특성이 있음에도 불구하고 이를 고려하지 않고, 하나의 HMM으로 구성하고 있다. 본 논문에서 제시하는 알고리즘으로 실험한 결과 남성과 여성의 포만트 주파수가 100~30Hzck이가 나는 것을 알 수 있었고, 이러한 특성을 고려하여 남성과 여성의 음성을 구별할 수 있는 방법을 제안한다. 또한 남성과 여성음성을 각각 구분하여 GMM을 훈련시킨 후 인식과정에서 입력된 음성의 포만트 특성에 따라 남성음성이면 남성 HMM으로 여성음성이면 여성 HMM으로 인식을 수행함으로써 기존의 인식방법보다 남성음성은 5.2% 여성음성은 4.4% 향상된 결과를 얻었다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1999년도 학술발표대회 논문집 제18권 2호
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• pp.29-32
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• 1999

LSP 파라미터는 일정한 스펙트럼 민감도와 낮은 스펙트럼 왜곡을 보이고 선형보간이 용이하여 주로 저전송률 음성부호화기에 사용된다. 그러나 LPC 계수를 LSP로 변환하는 방법이 복잡하여 계산시간이 많이 소요된다는 단점이 있다. 본 논문에서는 LSP 변환 방법 중 음성 부호화기에서 주로 사용하는 real root 방법의 계산 시간 단축방법을 제안한다. real root 방법은 다항식의 근을 구하여 LSP로 변환하는 방법이다. 그러나 이 방법은 관을 구하기 위해 주파수 영역을 순차적으로 검색하기 때문에 계산시간이 많이 소요된다. 제안하는 알고리즘은 LSP 파라미터의 분포도에 따라 검색구간의 순서를 주파수 별로 달리 한다. 그리고 제 1포만트와 제 2포만트의 연관성을 고려하여 검색구간을 조절한다. 기존의 real root방법과 제안한 방법을 비교한 결과 평균 $48\%$ 이상의 검색시간이 단축되었다.

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

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2006년도 하계종합학술대회
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• pp.401-402
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• 2006

음성인식, 합성 및 분석과 같은 음성신호처리 분야에 있어서 기본주파수 즉, 피치를 정확히 검출하는 것은 중요하다. 그러나 포만트의 영향과 천이진폭의 영향 때문에 음성신호에서 피치를 정확히 구하는 것은 매우 어렵다. 더구나 노이즈가 포함된 신호에서는 더 더욱 어려워진다. 따라서 본 논문에서는 켑스트럼영역에서 포만트의 영향 을 제거하고 밴드 필터링 한 후 기본 피치 정보를 강조 보상하여 피치주기를 검출하는 방법을 새로이 제안한다.

• 한국음향학회지
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• 제25권8호
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• pp.370-374
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• 2006

음성인식의 특징벡터로서 멜-주파수 켑스트럴 계수 (MFCC, mel-frequency cepstral coefficients)가 가장 널리 사용되고 있다. FMCC 추출과정은 입력되는 음성신호를 푸리에 변환한 후, 주파수 대역별로 필터를 취하여 에너지 값을 구하고 이산 코사인 변환을 하여 그 계수 값을 구한다. 본 논문에서는 멜-스케일 된 주파수 대역필터를 취할 때 가중함수에 의해서 구해진 각 대역필터별 가중치를 적용하여 필터의 출력 에너지를 계산한다. 여기서 가중치를 구하기 위해 사용된 가중함수는 포만트가 존재하는 대역을 중심으로 인접한 대역들이 가우시안 분포를 가지는 함수이다. 제안한 방법으로 실험한 결과, 잡음이 거의 없는 음성신호에 대해서는 기존의 MFCC를 사용했을 때와 비슷한 인식률을 보이고 잡음성분이 많을수록 가중치가 적용된 방법이 인식률에서 보다 높은 성능 향상을 가져온다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제17권 2호
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• pp.273.2-277
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• 1998

본 논문에서는 음소단위 비정형 연결합성 시, 접합점에서 포만트 불연속을 최소화할 수 있도록 이웃음소간 경계강도 예측모델과 합성단위 검색시 음소단위 최장일치 검색 알고리즘을 설계하였다. 합성단위 연결부에서 발생하는 신호왜곡을 최소화하기 위해 “_C_”환경에서 자음이 유성음화된 경우, “_V_”환경에서 모음이 무성음화된 경우, 그리고 유성음 사이의 포만트 주파수 차이에 대한 모델을 생성하여, 음소간의 조음강도가 약한 부분이 합성단위 경계로 설정되도록 하였다. 합성단위 경계가 결정되면 주어진 문장의 문맥정보만을 이용하여 코포스로부터 후보를 선택한다. 선택된 후보를 사이의 연결성을 측정하기 위하여 합성 경계를 기준으로 전, 후 음소에 대한 음성적 특성과 포만트 천이 특성을 고려하였다. 실험은 K-ToBI 레이블링된 200문장을 기반으로 하였으며, 코퍼스로부터 한 문장을 선택하여 이를 목적치 패턴으로 선정 한 후, 목적치 패턴과 후보사이의 단위비용과 후보들 간의 연결비용을 계산하여 최적의 합성단위열을 추출하는 방식으로 이루어졌다. 본 논문에서는 이러한 문맥종속 단위 기반의 합성단위 추출 알고리즘과 실험 결과에 대해 보고한다.