• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제42권2호
• /
• pp.131-142
• /
• 2005

현재 개발된 4 kbit/s이하의 저 전송율 음성부호화 시스템은 STC(Sinusoidal Transform Coding)나 MBE (Multi-band Excitation Coding)에 바탕을 두고 있다. 이러한 저 전송율 부호화기들은 대표적인 전이구간 신호인 유성음의 시작점과 끝점에서의 혼합신호(onset signal, offset signal), 비주기적인 신호(non-period signal) 등은 정확히 표현하지 못하기 때문에 자연스런 음질을 만들어 내지 못한다. 본 논문에서는 유성음에는 하모닉 모델, 무성음에서는 스토케스틱 모델, 전이구간에는 하모닉 기반의 비주기적인 펄스의 위치를 추적하는 방식을 사용하여 효과적으로 전이구간을 모델링 하는 방법과 2.4 kbit/s 다중모드 부호화방법을 제안한다. 제안한 방법은 원본신호에서 선형예측 부호화 방법으로 추출된 잔여신호를 신호의 성격에 따라 모델을 달리하는 방법이며, 자각의 신호의 성격에 따라 좋은 성능을 나타내는 모델을 사용하였다. 또한 효율적인 전이구간 모델링 방법의 도입으로 저 전송율에서 CELP(Code Excitation Linear Predictive) 부호화 방식에 의해 시간축에서 합성되는 여기신호와 선형위상을 이용한 하모닉 부호화 방식에 의해 주파수축에서 합성되는 여기신호를 효율적으로 결합이 가능하다는 것이 제안된 2.4 kbit/s 다중모드 부호화기의 장점이다. 제안된 방법의 2.4kbit/s 다중모드 부호화기는 미국 연방 표준부호화기인 2.4 kbit/s MELP(Mixed Excitation Linear Prediction) 부호화기보다 더 좋은 성능을 나타낸다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제23권6호
• /
• pp.855-865
• /
• 2018

음향 이벤트 인식은 다수의 음향 이벤트가 발생하는 환경에서 이를 인식하고 각각의 발생과 소멸 시점을 판단하는 기술로써 인간의 청각적 인지 특성을 모델화하는 연구다. 음향 장면 및 이벤트 인식 연구 그룹인 DCASE는 연구자들의 참여 유도와 더불어 음향 인식 연구의 활성화를 위해 챌린지를 진행하고 있다. 그러나 DCASE 챌린지에서 제공하는 데이터 세트는 이미지 인식 분야의 대표적인 데이터 세트인 이미지넷에 비해 상대적으로 작은 규모이며, 이 외에 공개된 음향 데이터 세트는 많지 않아 알고리즘 개발에 어려움이 있다. 본 연구에서는 음향 이벤트 인식 기술 개발을 위해 실내외에서 발생할 수 있는 이벤트를 정의하고 수집을 진행하였으며, 보다 큰 규모의 데이터 세트를 확보하였다. 또한, 인식 성능 개선을 위해 음향 이벤트 존재 여부를 판단하는 보조 신경망을 추가한 이중 CNN 구조의 알고리즘을 개발하였고, 2016년과 2017년의 DCASE 챌린지 기준 시스템과 성능 비교 실험을 진행하였다.