Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.13
no.7
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pp.3188-3193
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2012
It is important to search a pitch for vocoder. The major drawback to vocoders is their large computational requirements in searching a pitch and a codebook. In this paper, a simple method is proposed to improve the pitch searching process in the pitch filter almost without degradation of quality. The period of speech signal is emphasized by using Dual Pulse technique, the same type of autocorrelation method, in pitch search. Sometimes the incorrect pitch can be obtained by halving, doubling and trifling, To solve it, before searching a pitch, we estimate energy rate in a frame and compensate envelop of signal with it. By using the proposed algorithm in pitch search, its required computation are reduced and searching pitch is improved.
개별 블레이드 피치 제어(individual blade pitch control)는 각각의 로터 블레이드의 피치각을 독립적으로 조정함으로써 블레이드에 작용하는 공력을 변화시키는 원리로 풍력 터빈 구조물에 발생하는 동적 피로하중을 저감시키기 위한 제어기법이다. 그러나 개별 피치 제어에 의해 발생하는 각 블레이드의 독립적인 피치 운동은 풍력 터빈 회전자에 비대칭성을 야기하고 구조물의 동적 불안정 현상을 발생시킬 수 있기 때문에 이에 대한 정확한 동적 해석이 선행되어야 한다. 하지만 블레이드의 피치 운동이 반영된 풍력 터빈은 시변계로 간주되어 기존의 시불변계 해석기법을 직접 적용할 수 없기 때문에 동적 해석에 어려움이 있다. 이 논문에서는 각각의 블레이드 피치운동을 주기함수로 근사화 함으로써 풍력 터빈을 주기 시변계로 모형화한다. 그리고 효율적으로 주기 시변계의 근사해를 구하기 위한 변조 좌표 변환(modulated coordinate transformation)기법을 적용하여 블레이드의 피치운동이 반영된 풍력 터빈의 동적 안정성 해석을 수행하였다. 그리고 현재 풍력 터빈의 동적 해석에 활용되는 대표적인 해석 기법인 다중 블레이드 좌표변환(multi-blade coordinate transformation)기법을 이용한 해석보다 정확한 결과를 얻을 수 있음을 보였다.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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1994.06c
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pp.125-128
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1994
선형예측기법으로 피치동기식 분석을 하기 위해 우선적으로 필요한 정보로서 유성음 신호의 영교차 구간별 평균 진폭변동율 추출에 의한 주기별 피치를 검출할 수 있는 기법을 제안하였다. 유성음의 제1포먼트 성분에 대한 각 영교차 구간에서의 평균진폭값은 성대 폐쇄시점에서 주기별 최대치를 나타내며, 평균진폭변동율은 "+" 영역의 평균진폭값과 선행하는 "-" 영역 값의 차로 표시한다. 이 평균 진폭 변동율은 성대파형의영향이 반영되어 주기성이 더욱 강조되므로 분석구간에 대한 구간별 평균피치와 변화의 정도를 이용하여 주기별피치정보를 추출할 수 있다. 검출결과는 구간별 평균피치와 비교하였으며, 좋은 결과가 나타나는 것을 확인할 수 있다.과가 나타나는 것을 확인할 수 있다.
The pitch searching is a vital process in a vocoder. Generally, the method of pitch searching is employed after highlighting the periodicity, where a correlation is identified with the signal by changing the interval of two pulses. When the correlation value reaches the peak, the pitch can be found by the pulse interval because it is the repetition interval with most striking period. However if the identified period happens to be one of half period, double period or triple period, this cannot be considered as the pitch period. Many methods were suggested to solve this problem. An inaccurate pitch could be obtained as well, when there is an interval where signal amplitude is not constant but varies abruptly in the frame. To solve this matter, searching the pitch by dividing a frame into various subframes is adopted, but too much calculation has to be followed while it leads the correct value. This paper suggests an algorithm to resolve these two problems. First, to search the pitch after advance correction of the signal energy level with an estimated overall energy change ratio in the frame before pitch search to reduce half period, double period and triple period is suggested. Second, to vary the number of subframes by predicting the amplitude change rate in the frame by the energy ratio obtained by the above-mentioned method is advised. If these two methods are applied, the pitch searching time can be reduced and the general pitch searching performance can be improved without affecting the sound quality in the synthesized signal.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.10
no.1
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pp.23-28
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2006
Pitch period that is a important factor in speech signal processing is used in various applications such as speech recognition, speaker identification, speech analysis and synthesis. So many pitch detection algorithms have been studied until now. AMDF which is one of pitch period detection algorithms chooses the time interval from valley point to valley point as pitch period. In selection of valley point to detect pitch period, complexity of the algorithm is increased. So in this paper we proposed the simple algorithm using rotation transform of AMDF that detects global minimum valley point as pitch period of speech signal and compared it with existing methods through simulation.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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v.9
no.1
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pp.515-519
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2005
Pitch period that is a important factor in speech signal processing is used in various applications such as speech recognition, speaker identification, speech analysis and synthesis. So many pitch detection algoritms have been studied until now. AMDF which is one of pitch period detection algorithms chooses the time interval from valley point to valley point as pitch period. In selection of valley point to detect pitch period, complexity of the algoritm is increased. So in this paper we proposed the simple algorithm using modified AMDF that detects global minimum valley point as pitch period of speech signal and compared existing methods with it through simulation.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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v.9
no.2
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pp.1019-1022
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2005
As recent information communication technology is rapidly developed, a lot of researches related to speech signal processing have been processed. So pitch period is applied as important factor to many application fields such as speech recognition, speaker identification, speech analysis and synthesis. Therefore, many algorithms related to pitch detection have been proposed in time domain and frequency domain and AMDF(average magnitude difference function) which is one of pitch detection algorithms in time domain chooses time interval from valley to valley as pitch period. But, in selection of valley point to detect pitch period, complexity of the algorithm is increased. So in this paper we proposed pitch detection algorithm using rotation transform of AMDF, that taking the global minimum valley point as pitch period and established a threshold about the phoneme in beginning portion, to exclude pitch period selection. and compared existing methods with proposed method through simulation.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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spring
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pp.43-46
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2000
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.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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1998.08a
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pp.460-464
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1998
일반적으로 파형 부호화법에서는 발성자의 개성과 메시지 정보를 보존하여 음질의 명료성이 우수하다. 하지만 파형 부호화법이 규칙에 의한 합성에 적응되도록 하기 위해서는 운유 조절에서 피치 변경법이 요구되어 진다. 본 논문에서는 스펙트럼의 왜곡율을 최소화하면서도 위상을 그대로 보존할 수 있는 시간영역에서의 피치변경법을 적용하였다. 이러한 방법들은 시간영역에서만 처리됨으로써 계산량을 줄여 실시간 운율조절에 적합하다. 결과적으로 피치주기를 100%에서 50%로 압축한 경우 평균 스펙트럼 왜곡율은 5.62%이고, 피치주기를 100%에서 200%로 신장한 경우 평균 스펙트럼 왜곡율은 4.20%정도로 비교적 우수한 결과가 얻어졌다.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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1995.06a
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pp.55-60
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1995
고차 통계 방법을 이용하여 잡음이 섞인 음성 신호에서 피치를 구하는 방법과 이를 이용하여 유성음 및 무성음 구간을 구분하는 방법을 구현하고 그 결과를 기술하였다. 고차 통계의 일종인 3차 cumulant 함수의 경우 Gaussian 또는 대칭적인 분포를 갖는 잡음 신호를 음성신호로부터 효과적으로 분리하여 제거시키는 특징을 가지고 있으며, 이러한 특징을 이용하면 잡음 환경에서 여러 가지 음성 특징 파라메터들을 보다 신뢰도 높게 추정할 수 있다. 본 논문에서는 dam성 신호의 3차 cumulant 함수의 자기상관함수로부터 음성의 피치 주기를 추정하였으며, 피치 위치에서의 normalized peak 크기에 의해 유성음과 무성음을 구분하였다. 또한 성능 비교를 위해 음성 신호 자체의 자기 상관 함수로부터 역시 피치 주기 및 유성음/무성음 구분을 수행하였다. 백색 및 유색 Gaussian 잡음 환경에서의 음성의 피치 주기 추정 실험 결과 SNR가 낮은 경우에 3차 cumulant를 이용한 방법이 2차 통계에 비해 우수한 성능을 나타내었다. 또한 동일한 잡음 환경에서의 유성음/무성음 판별 시험에서도 3차 cumulant를 이용한 방법이 기존의 2차 통계를 이용한 방법에 비해 성능이 크게 향상된 결과를 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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