• 대한전자공학회논문지
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• 제26권7호
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• pp.146-156
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• 1989

본 논문에서는 화자인식 시스템의 인식율 향상을 도모하기 위하여 요소의 선택 및 판단 논리의 문제를 고찰하였다. 또한 화자인식 실험을 수행하는 과정에서 기준패턴의 작성이 인식율에 어떠한 영향을 미치는 가를 아울러 검토해 보았다. LPC, PARCOR 계수, LPC-cepstrum 계수등을 인식 요소로 사용하여 화자확인 오차율을 측정한 결과, 기준 패턴의 작성방법에 관계 없이 LPC-cepstrum계수의 성능이 LPC나 PARCOR 계수의 성능에 비해 우수한 것으로 나타났다. 또 화자인식율을 향상시키기 위하여 일반화된 거리 개념을 도입한 새로운 판단 논리를 제안하였다. 제안된 판단 논리는 기준화자 및 외부화자의 통계적 성질을 동시에 고려하여 각 요소들에 서로 다른 가중치를 둔다는 점이 기존의 방법들에 비해 다르다. 화자적인 실험결과 제안된 판단 논리를 적용한 경우가 기존의 방법들에 비해서 인식율이 향상된 것을 관찰할 수 있었다.

• 음성과학
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• 제11권2호
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• pp.227-235
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• 2004

In this paper, we proposed a new practical implementation method of the lattice transversal joint (LTJ) adaptive filter using speech codec's information. And it was applied to the adaptive echo cancellation problem to verify the efficiency of the proposed method. Realtime implementation of the LTJ adaptive filter is very difficult due to high computational complexity for the filter coefficients compensation. However, in case of using speech codec, complexity can be reduced since linear predictive coding (LPC) coefficients are updated each frame or sub-frame instead of every sample. Furthermore, LPC coefficients can be acquired from speech decoder and transformed to the reflection coefficients. Therefore, the computational complexity for updates of the reflection coefficients can be reduced. The effectiveness of the proposed LTJ adaptive filter was verified by the experiments about convergence and tracking performance of the adaptive echo canceller.

• 한국통신학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.761-771
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• 1994

본 논문에서는, 매우 낮은 전송율이 요구되는 음성통신의 환경하에서 CELP 음성 부호기를 사용할 경우, 스펙트럼에 대한 정보를 어떻게 효과적으로 나타낼 것인가에 대하여 고찰하였다. 구체적으로, 스펙트럼에 대한 정보를 나타내는 LPC 파라메타를 cepstrum으로 변형시키고, 변형된 LPC cepstrum계수들을 효과적으로 벡터 양자화하는 방법을 제시하였다. 벡터 양자화에 사용되는 코드-북의 설계를 위하여, 주파수 대역에서 서로 다른 의미를 갖는 세계의 cepstral distance measure들을 시도하였으며, 각각에 대한 성능이 분석되어졌다. 시뮬레이션을 통하여, 본 논문에서 제시한 LPC cepstral 벡터 양자화 방식이 스펙트럼에 대한 정보를 매우 효과적으로 나타낼 수 있음을 보였다.

• 대한전자공학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.35-45
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• 1987

For the registration problem in which the matching of two images is made, a new algorithm using an 1-D LPC model was proposed. The proposed algorithm employed LPC coefficients as feature vector of an image. The similarity of two images was measured using an LPC distance, proposed by Itakura, between each image's feature vector. The comparision of performance with normalized correlation method and template matching method was made by a computer simulation with several real images. The results of simulation showed that the proposed algorithm was more robust to image intensity variation and computationall efficient.

• 한국소음진동공학회논문집
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• 제21권11호
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• pp.1020-1028
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• 2011

As rotating machines play an important role in industrial applications such as aeronautical, naval and automotive industries, many researchers have developed various condition monitoring system and fault diagnosis system by applying artificial neural network. Since using obtained signals without preprocessing as inputs of neural network can decrease performance of fault classification, it is very important to extract significant features of captured signals and to apply suitable features into diagnosis system according to the kinds of obtained signals. Therefore, this paper proposes a neural-network-based fault diagnosis system using AR coefficients as feature vectors by LPC(linear predictive coding) and EIV(errors-in variables) analysis. We extracted feature vectors from sound, vibration and current faulty signals and evaluated the suitability of feature vectors depending on the classification results and training error rates by changing AR order and adding noise. From experimental results, we conclude that classification results using feature vectors by EIV analysis indicate more than 90 % stably for less than 10 orders and noise effect comparing to LPC.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.775-780
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• 2013

본 논문에서는 백색잡음 및 자동차잡음 환경 하에서 남녀 성별인식이 가능한 신경회로망에 의한 화자종속 음성인식 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안한 음성인식 알고리즘은 남성화자 및 여성화자를 인식하기 위하여 LPC 켑스트럼 계수를 사용하여 신경회로망에 의하여 학습된다. 본 실험에서는 백색잡음 및 자동차잡음에 대하여 총 6개의 신경회로망의 네크워크에 대한 인식결과를 나타낸다. 인식실험의 결과로부터 백색잡음에 대해서는 최대 96% 이상의 인식률, 자동차잡음에 대해서는 최대 88% 이상의 인식률을 구하였다. 마지막으로 본 실험에서는 제안하는 음성인식 알고리즘이 배경잡음 환경 하에서의 기존의 음성인식 알고리즘과 비교하여 본 방식의 알고리즘이 유효하다는 것을 실험으로 확인한다.

• 전자공학회논문지B
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• 제33B권1호
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• pp.96-107
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• 1996

본 논문에서는 직교 벡터 공간 변환을 이용한 새로운 음성 개성 변환 알고리즘을 제안하였다. 음성 개성 변환이란 임의 환자(source)가 가지고 있는 몇 개의 특징 변수를 다른 화자(target)의 특징 변수로 변환하는 기법이다. 본 논문에서는 LPC 켑스트럼 계수와 여기 신호의 스펙트럼, 그리고 피치 궤적을 변환하여 음성 개성변환을 구현하였다. LPC 켑스트럼 계수의 변환을 위해 직교 벡터 공간 변환 기법이 제안되었다. 이 기법은 KL(Karhunen-Loeve)변환을 이용한 principle component의 분리와 최소 자승 오차를 갖는 선형 좌표 변환을 통해 LPC 켑스트럼의 변환을 수행한다. 또한, 화자간의 운율적인 특징을 변환하기 위해 피치 궤적 변환 기법이 제안되었다. 피치 궤적 변환을 위하여 먼저 두 화자간의 기준 피치 패턴의 작성하고 기준 패턴간의 대응 관계를 추정한 후 이를 이용하여 source 화자의 피치 패턴이 target 피치 패턴으로 변환되도록 하였다. 컴퓨터를 이용한 모의 실험 결과 제안된 알고리즘은 객관적인 평가와 주관적인 평가에 있어서 우수한 성능을 나타내었다.

• 한국음향학회지
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• 제31권3호
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• pp.179-187
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• 2012

This paper presents a novel method for estimating reliable noise spectral magnitude for acoustic background noise suppression where only a single microphone recording is available. The proposed method finds noise estimates from spectral magnitudes measured at line spectral frequencies (LSFs), under the observation that adjacent LSFs are near the peak frequencies and isolated LSFs are close to the relatively flattened valleys of LPC spectra. The parameters used in the proposed method are LPC coefficients, their corresponding LSFs, and the gain of LPC residual signals, so it suits well to LPC-based speech coders.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제2권4호
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• pp.471-480
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• 2001

본 연구에서는 적응 공명 이론(ART2) 모델을 이용하여 화자인식 실험을 수행하였으며, 모을 검출을 통하여 미리 등록된 단어가 아닌 경우에도 화자를 인식할 수 있도록 특징 파라메터를 개발하였다. 실험을 위해 0에서 9까지의 숫자 음을 남성화자와 여성화자 각각 5명씩 발음하여 사용하였으며, 이들 음성 데이터로부터 모음을 추출한 다음 얻어진 피치 계수, 선형예측 계수, 선형예측 켑스트럼 계수를 신경망의 입력 패턴으로 입력시켜 인식 성능을 측정하였다. 실험 결과 피치를 사용하는 것이 텍스트-의존, 텍스트-독립 화자인식 모두에서 다른 계수들을 사용하는 것보다 우수한 성능을 보이고 있다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1999년도 하계종합학술대회 논문집
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• pp.679-682
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• 1999

This paper proposes the LSF or LSP that is the method of using to transfer the speech parameters after processed the speech to LPC, which is digital coding transferring efficiently, for the best quality and the lowest bit rate of parameters. The new revised transform algorithm between LSF and LPC coefficients is proposed. The proposed algorithm eliminates all multiplications, computes fewer operations, and reduces memory buffer sizes.