음성신호의 특징적인 성분인 피치를 검출하는 알고리즘 중 실시산 구현이 손쉬운 3단계를 클리핑 알고리즘을 PC상에서의 처리를 위하여 구현하였다. 이 알고리즘을 통하여 검출되는 피치의 안정성 및 정확성을 높이기 위해서 적용된 창함수, LPF, 클리핑 자기상관값계산, 비선형 감쇄, 등의 전처리 필터링과, 배수피치 검출 및 정정, 메디언 필터링을 사용하여 피치를 검출하였다. 또한 이 알고리즘을 이용하여 DSP의 도움을 얻지 않고 PC상에서 음성을 분석하여 스펙트로그램, 파형, 에너지, 피치 등을 출력하는 프로그램인 Visual Analysis Tool for sounds(VAT)의 출력화면을 통하여 피치검출을 나타내었다.
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.
음성신호처리 분야에서 정확한 피치검출은 중요하고 필요하다. 지금까지 제안된 피치검출 알고리즘들은 음성신호의 다양성으로 인해 피치를 정확히 검출하기가 어렵다. 본 논문에서는 PCM과 같은 균일 양자화기의 잔여신호에 대해 음성신호의 기본주기를 검출하는 새로운 피치검출법을 제안하였다. 제안한 방법은 무잡음 음성에 대해 평균 0.25%의 조오율이 그리고 0dB의 SNR에 대해서는 평균 3.39%의 조오율이 나타나는 정확성을 보였다. 또한 음소의 천이영역이나 배경잡음 하에서도 피치검출의 정확도가 개선된 피치검출의 결과를 얻었다.
본 연구에서는 음성 및 EGG 신호를 2-채널 피치검출 알고리즘을 제안하였다. 성대의 떨림에 관한 정확한 정보를 얻을 수 있는 EGG 신호를 이용함으로써 음성신호로부터 피치를 검출하고자 할 때 수반되는 문제점들을 최소화 할 수 있으며, EGG 신호의 왜곡 및 불규칙한 변화는 음성신호의 분석을 통해 보완해 줌으로써 시간영역에서 음성신호에 동기된 정확한 피치 marker를 검출하였다. 2-채널 피치검출 알고리즘은 음성신호만을 이용한 일반적인 피치검출 알고리즘에 비해 보다 정확하고 개선된 피치궤적을 얻을 수 있음을 실험을 통해 보였으며, 따라서 새로이 개발되는 피치검출 알고리즘의 객관적인 비교 및 평가에 이용될 수 있다.
본 연구에서는 악기 피치 검출에서 샘플링 오차로 인하여 발생하는 문제점을 살펴보고, 보간법을 적용한 피치 검출 실험 예를 소개한다. 악기의 피치 검출과 음성의 피치 검출의 차이점을 보이고 그 처리 절차를 소개한다. 제안된 알고리즘으로 검출된 피치를 이용하여 악기가 연주되고 있는 음정을 추정하여 음표로 변환한다. 단선율의 솔로 악기 연주 파일(.wav)을 미디 파일로 변환하여 구현된 알고리즘의 유용성을 평가하였다.
다성 음악 신호의 주요 멜로디 검출 기술은 프레임 단위로 다중 피치를 검색하고 멜로디 피치를 선택하여 최종 멜로디를 검출한다. 그러나 다중 피치 검색의 한계와 피치 검색에서의 더블링(doubling)과 하빙(halving) 등으로 인하여 멜로디 피치 검출의 정확도가 저하되는 문제점을 가진다. 따라서 다성 음악의 주요 멜로디 검출 과정은 프레임 사이의 멜로디 피치를 분석하여 추가적으로 멜로디 피치를 보정하는 과정이 필요하다. 본 고에서는 다성 음악 신호에서 프레임 단위로 검출된 멜로디 피치를 보정하여 주요 멜로디 검출의 정확도를 추가로 향상시키는 기술들을 소개한다. 다양한 기술들을 접근 방식에 따라 분류하여 설명하고, 대표적인 기술의 검출 정확도 향상 성능을 간단히 정리한다.
음성신호처리분야에서 피치시점 검출은 음성 합성시에 여기원의 특성을 나타내어 음질의 자연성을 결정한다. 이에 본 논문에서는 음색 변경시에 운율조절에 필요한 피치시점 검출법을 제안한다. 제안한 방법은 시간영역에서 직접 처리하기 때문에 피치동기분석이 용이하고 다른 영역으로의 변환과정이 불필요하다. 또한 기존의 피치시점검출 방법에서는 결정논리를 실험적인 문턱 값이나 무게치를 적용하여 처리하는 반면에 제안한 방법은 분석구간별로 얻어지는 주기적인 성문특성을 적용하여서 정확한 피치시점을 검출할 수 있었다
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.
음성신호처리 분야에서 음성신호의 기본 주파수를 정확히 검출 할 수 있다면 음성인식을 할 때 화자에 따른 영향을 줄일 수 있으므로 인식의 정확도를 높일 수 있고, 음성합성을 할 때 자연성과 개성을 쉽게 변경하거나 유지할 수 있다. 또한 분석을 할 때 피치에 동기시켜 분석하면 성문의 영향이 제거된 정확한 성도 파라미터를 얻을 수 있다. 위와 같은 피치검출의 중요성 때문에 피치검출에 대하여 다양한 방법 이 제안되었다〔1〕. 본 논문에서는 음성신호의 분석 시 불안정한 구간에 대해 피치 시점을 검출하는 방법을 연구하였다. 음성신호의 분석에 있어서 기존의 자기상관함수법(Autocorrelation Function)은 주기성을 강조할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 그러나 자기상관함수는 위상성분을 보존하지 못한다는 단점을 가지고 있다. 따라서, 자기상관함수를 사용하면서 위상성분을 보존할 수 있는 알고리즘을 제안하고자 한다. 실험결과 피치시점을 수동으로 찾은 경우와 비교하였을 때 약 98% 정도의 정확도를 얻을 수 있었다. 위의 결과와 같이 위상 성분이 보존된 자기상관함수를 사용할 경우 음성합성, 코딩, 인식에서 유용하게 쓰일 수 있다.
지금까지 제안된 피치 수정 앨고리즘들은 남녀노소에 무관하게 폭넓은 피치범위를 검출하기가 어렵다. 조음기관의 물리적 한계성 때문에 피치의 분포도는 일반적으로 중심 피치에 몰려있는 형태가 된다. 이 중심 피치를 본격적인 피치검출 과정에 적용한다면 그 처리과정이 간단해지고 정확도가 개선될 수 있다. 본 논문에서는 스펙트럼 누설현상을 이용하여 중심피치를 정확하게 검출하는 앨고리즘을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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