This paper proposes a HMM model based on fuzzy, as a method on the speech recognition of speaker-independent. In this recognition method, multi-observation sequences which give proper probabilities by fuzzy rule according to order of short distance from VQ codebook are obtained. Thereafter, the HMM model using this multi-observation sequences is generated, and in case of recognition, a word that has the most highest probability is selected as a recognized word. The vocabularies for recognition experiment are 146 DDD are names, and the feature parameter is 10S0thT LPC cepstrum coefficients. Besides the speech recognition experiments of proposed model, for comparison with it, we perform the experiments by DP, MSVQ and general HMM under same condition and data. Through the experiment results, it is proved that HMM model using fuzzy proposed in this paper is superior to DP method, MSVQ and general HMM model in recognition rate and computational time.
Fast algorithm is proposed by using mel scale and the distribution characteristic of LSP parameters, and is to reduce the computational amount. Computational amount means the calculating times of transformation from LPC coefficients to LSP parameters. Among conventional methods, the real root method is considerably simpler than other, but neverthless, it still suffer from its indeterministic computational time. Because the root searching is processed sequentially in frequency region. In this paper, the searching interval is arranged by using mel scale but not it is uniform and searching order is arranged by the distribution characteristic of LSP parameters that is most LSP papameters are occured in specific frequency region. In experimental results, computational amount of the proposed algorithm is reduced about 48.95% in average, but the transformed LSP parameters of the proposed method were the same as those of real root method.
본 논문에서는 광대역 음성 부호화기를 위한 VQ-SQ 구조의 LSP(Line Spectral Pairs) 파라미터 양자화기를 설계하였다. 16차 LPC(Linear Prediction Coefficients) 계수를 사용하며, 양자화 특성이 좋고 합성필터의 안정성의 조건을 검사하기 쉬운 LSP 파라미터로 변환/sup [2]/하여 양자화 한다. 설계된 VQ-SQ 양자화기는 첫 번째 단에서 2단 SVQ(Split VQ)로 각각 8차씩 양자화한 뒤, 두 번째 단에서 순서화 특성(OP Ordering Property)을 적용한 SQ를 사용하여 잔여신호(Residual Signal)를 양자화하는 구조로 되어있다. VQ-SQ결합 양자화기의 전체적인 성능개선을 위해 백터 양자화기에서 하나의 최적 벡터를 찾지 않고 5개의 후보백터를 가지고 스칼라 양자화를 수행한 후, 전체적으로 본래의 LSP 파라미터에 가장 가까운 벡터 양자화기 인덱스와 스칼라 양자화기의 인덱스를 결정한다. 순서화 특성을 고려하여 설계된 적응 VQ-SQ 양자화기는 LSP 파라미터에 총 35비트를 할당하여 광대역 명료도(Wideband Transparency)인 평균 1.6㏈ 이하의 스펙트럼 왜곡(SD : Spectral Distortion)과 4%미만의 3㏈가 넘는 프레임의 비율/sup [1]/을 만족하였으며, 기존의 VQ-SQ 양자화기보다 2-3비트를 절약할 수 있었다.
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 논문은 고장 분류 시스템을 위해 진동 신호로부터 특징 벡터를 자동적으로 추출하는 효과적인 기법을 제안한다. 기존의 멜-주파수 캡스트럼 계수는 진동신호의 노이즈에 민감하여 분류 정확도를 감소시키는 단점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문은 4단계 필터 뱅크로 구성된 스펙트럴 엔벨로프 캡스트럼 계수 분석을 제안하며, 4단계는 (1) 모든 진동 신호의 스펙트럴 엔벨로프를 기술하기 위한 선형 예측 코딩 알고리즘 사용 단계, (2) 일반적인 스펙트럴 모양을 얻기 위해 모든 엔벨로프의 평균화 단계, (3) 평균 엔벨로프와 그 주파수의 최대값을 찾기 위한 기울기 하강 방법 사용 단계, (4) 엔벨로프의 주파수 사이의 거리로부터 계산된 중앙값을 얻는데 사용되는 비 중첩 필터 뱅크 단계로 구성된다. 이4-단계필터뱅크는 특징벡터를 추출하기위해 캡스트럼 계수 계산에 사용된다. 마지막으로 유도전동기의 결함 형태를 구분하기 위해 이러한 특수 파라미터를 사용하는 다중 계층 서포트 벡터 머신을 사용한다. 모의실험 결과, 제안하는 방법은 약 99.65%의 분류 성능을 보이며, 동시에 기존 방법들보다 우수한 성능을 보인다.
본 논문에서는 generalized analysis-by-synthesis (AbS) 개념을 algebraic CELP 부호화기에 도입한 새로운 4kb/s 음성 부호화기를 설계하였다. 전체적인 구조는 G.729를 부분적으로 이용하였고, line spectrum pair (LSP) 양자화기와 적응코드북 및 여기코드북을 4kb/s 전송속도에 맞게 새로이 설계하였으며, 20㎳ 프레임 크기와 5㎳ lookahead를 고려해서 총 25㎳의 알고리즘 전송지연을 갖는다. 제안된 방식은 일반적인 AbS방식을 사용하는 CELP구조의 음성 부호화기가 4kb/s이하의 전송률에서 성능이 급격하게 떨어지는 단점을 보완하기 위해 저속에서 좋은 특성을 보이는 generalized AbS구조를 사용하였다. 그리고 LPC 계수는 LSP 계수로 변환한 후 예측 2단 VQ를 통해서 양자화하며, 여기 신호는 음질 저하를 최소화하며 복잡도를 감소시킨 shift 방식의 대수적 고정 코드북 구조를 사용하고, 적응코드북과 여기코드북의 이득은 VQ로 양자화 하였다. 본 논문에서 제시된 4kb/s 음성 부호화기의 주관적인 성능을 시험하기 위해 고정률 8kb/s QCELP와 A-B 선택 시험을 실시한 결과 전체적인 음질 성능이 거의 비슷한 수준을 가지는 것으로 나타났다.
기존의 선형 예측법에 의한 음성 분석의 기본적인 가정은 전극점 성도 필터의 입력은 백색 신호라는 것이다. 그러나, 주기성 입력 신호의 경우 피치 바이오스 오차가 기존 선형 예측 계수에 개입된다. 만일 여기 신호의 추정값을 이용할 수 있다면 멀티 펄스에 의한 선형 예측 분석으로 이러한 바이어스를 제거할 수 있다. 기존의 선형 예측 분석에서의 예측 오차는 멀티 펄스 여기 신호열과 불규칙 잡음 신호열의합으로 나타내어질 수 있으므로 선형 예측 오차로부터 멀티 펄스 신호열을 찾아내는 것은 고전적인 검출 및 추정의 문제로 생각될 수 있다. 본 논문에서는 먼저 LRT 를 이용하여 예측오차로부터 멀티 펄스 신호의 위치와 크기를 찾아낸 다음 이 신호열로부터 피치 바이어스가 제거된 선형 예측 계수를 구하는 알고리즘을 제안한다. 매번 적응된 임계값을 적용하여 반복 수행을 함으로써 성능향상을 입증하였다.
본 논문에서는 반향제거기가 수렴하기 전에 동작할 수 있는 동시통화검출기의 성능 향상에 대한 방법을 제안하였다. 마이크로폰에 입력된 신호를 선형예측필터에 통과시키고, 이 필터링 된 신호를 사용하여 검출을 수행하게 된다. 선형예측필터 계수는 원단화자신호의 음성으로부터 얻어진다. 단일통화 시에는 반향신호가 원단화자의 신호와 유사한 음성특성을 가지므로 필터링 된 신호가 작은 값을 갖게 된다. 그러나 동시통화가 발생한 경우에는 마이크로폰 신호에 다른 특성을 갖는 신호가 포함되어 있어서 파워가 줄어들지 않게 된다. 이를 사용하여 동시통화를 검출하게 된다. 음성신호를 사용한 모의 실험을 통하여 제안한 방법이 기존의 방법에 비해 동시통화를 빠르게 검출함으로서 성능이 우수함을 확인할 수 있었다.
일정한 스펙트럼 민감도와 낮은 스펙트럼 왜곡을 보이고 선형 보간이 용이하다는 장점을 갖는 LSP 파라미터는 음성코덱(codec)이나 인식기에서 음성신호를 분석하여 전송형이나 저장형 파라미터로 변환되어, 주로 저전송률 음성부호화기에 사용된다. 그러나 LPC 계수를 LSP로 변환하는 방법이 복잡하여 계산시간이 많이 소요된다는 단점이 있다. 기존의 LSP 변환 방법 중 음성 부호화기에서 주로 사용하는 real root 방법은 근을 구하기 위해 주파수 영역을 순차적으로 검색하기 때문에 계산시간이 많이 소요되는 단점을 갖는다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 LSP분포 특성에 따라 검색구간의 순서와 검색간격을 달리하며, 제1 포만트와 제2 포만트의 연관성을 고려하여 검색구간을 조절한다. 기존의 real root 방법과 제안한 방법을 비교한 결과 검색시간이 평균 48.13% 단축되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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