• ETRI Journal
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• 제9권3호
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• pp.74-85
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• 1987

본 논문은 PARCOR형 DTMF신호 수신방식을 이용하는 대역내 신호방식에 관하여 논한다. PARCOR 계수의 움직임에 관한 관찰 및 분석을 통하여 제안된 수신기의 성능평가, 즉 음성면역, 잡음면역 및 누화에 대한 면역 성능을 평가하고 이에 따른 수신 알고리즘 설계의 예를 제시한다.

• 한국음향학회지
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• 제14권3호
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• pp.49-60
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• 1995

본 논문은 소규모 시스템에 적용 가능한 한국어 문자-음성 변환 시스템의 설계 및 구현에 대한 연구를 목적으로 한다. 본 논문에서 채택한 음성합성 방법은 파라메터 합성법으로서 LPC(linear Predictive Coding)계열의 PARCOR(PARtial autoCORrelation) 계수를 음향 파라메터로 사용하였으며, 음성합성 단위로는 가장 기본적인 단위인 음소를 채택하였다. 합성 파라메터로는 유성음의 경우 PARCOR계수, 피치, 진폭을 무성음의 경우 잔차신호와 PARCOR계수를 사용하였다. 특히 무성음의 경우 LPC합성시 음질이 떨어진다는 단점이 있었으나, 본 논문에서는 LPC분석시 얻어지는 잔차신호를 무성음의 여기신호로 사용하여 단어 단위의 합성에서 60%의 이해도를 얻을 수 있었다. 합성결과 단어 단위의 합성에 적용 가능하였고, 문장단위의 합성을 위해서는 음소 지속시간 조절에 대한 연구가 진행되어야 할것이다. 본 논문의 구현환경으로는 486 PC상에서 음성의 입,출력을 위해 70[Hz]-4.5[KHz] 대역통과 필터와 증폭기, 그리고 TMS320C30 디지털 신호처리 프로세서를 장착한 DSP 보드를 사용하였다.

• 한국음향학회지
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• 제5권4호
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• pp.22-26
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• 1986

The following methods have been proposed for implementing R2 multi-frequency receiver digitally: using digital filters, period-counting algorithm, discrete Fourier transform or Goertzel algorithm, and fast Fourier transform.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1985년도 학술발표회 논문집
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• pp.75-78
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• 1985

본 연구는 시간 영역의 parament를 이용하여 한국어 숫자음(영, 일, 이, 삼, 사, 오, 육, 칠, 팔, 구)을 인식했다. 입력 음성 신호 X(n)의 Beginning Point와 Ending point를 ZCR(Zero-crossing Rate), Magnitude, Energy, Autocorrelation을 이용 Beginning point와 Ending point를 구하고 자음부의 인식은 위 계수들을 이용하여 행했다. 또, 유성음 부분에서는 PARCOR(Partial Autocorrelation), LPC(Linear Predictive Coding)를 이용 모음부와 유성자음을 인식하여 모음을 6개 부류(ㅏ, ㅑ, ㅗ, ㅜ, ㅠ, ㅣ)로 구분 인식했다. 이 방법에 의하면 입력 음성 신호 X(n)의 B.P(Beginning Point)와 E.P(Ending Point)를 쉽게 추출 가능하며 또한 각 Parameter를 이용하여 94.4%의 인식율을 얻었다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1984년도 추계학술발표회 논문집
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• pp.57-61
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• 1984

In this study, the system is proposed which can be used for recognition of Koean single vowles "ㅏ, ㅓ, ㅗ, ㅜ, ㅡ, ㅣ, ㅐ, ㅔ, ㅚ,", and automatic recognition is processed using $\mu$-computer. 3 men of not-being-studied are participated in this experiment. Using the period of vowels, one part of the steady state is selected for high speed recognition, and amplitude comparison method, LPC, PARCOR, and Formant are used for parameter of recognition. Formant is obtained by peak picking method using LPC, and then vowels are recognized by amplitude comparison method, LPC, PARCOR, and Formant. As a result, Recognition rates are 90.1% for amplitude comparison method, 93.1% for LPC, 100% for PARCOR, 88.8% for using formant.

• 대한전자공학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.196-200
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• 1987

The following methods are proposed for implementing digital dual tone multi-frequency (DTMF) receiver: using infinite impulse response(IIR) digital filters, period-counting algorithm, discrete Fourier transform(DFT), and fast Fourier transform(FFT)[2]. The PARCOR(Partical Correlation) analysis method which has been widly used in the speech signal processing area is applied to the dual tone multi-frequency(DTMF) signal detection. This method is easy to implement digitally and stronger to digit simulation of speech than any other methods proposed up to date. Since sampling rate of 4KHz is used in the DTMF receiver for the detection of input DTMF signal originally sampled at 8KHz, it effects two times higher multiplexing efficiency.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1995년도 제12회 음성통신 및 신호처리 워크샵 논문집 (SCAS 12권 1호)
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• pp.184-187
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• 1995

This paper proposes an algorithm for machine recognition of phonemes in continuous speech. The proposed algorithm is static strategy neural network. The algorithm uses, at the stage of training neuron, features such as PARCOR coefficient and auditory-like perceptual liner prediction . These features are extracted from speech samples selected by a sliding 25.6msec windows with s sliding gap being 3 msec long, then interleaved and summed up to 7 sets of parmeters covering 171 msec worth of speech for use of neural inputs. Perfomances are compared when either PARCOR or auditory-like PLP is included in the feture set.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제5권3호
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• pp.215-221
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• 2016

This paper describes an automatic vowel sequence reproduction system for a talking robot built to reproduce the human voice based on the working behavior of the human articulatory system. A sound analysis system is developed to record a sentence spoken by a human (mainly vowel sequences in the Japanese language) and to then analyze that sentence to give the correct command packet so the talking robot can repeat it. An algorithm based on a short-time energy method is developed to separate and count sound phonemes. A matching template using partial correlation coefficients (PARCOR) is applied to detect a voice in the talking robot's database similar to the spoken voice. Combining the sound separation and counting the result with the detection of vowels in human speech, the talking robot can reproduce a vowel sequence similar to the one spoken by the human. Two tests to verify the working behavior of the robot are performed. The results of the tests indicate that the robot can repeat a sequence of vowels spoken by a human with an average success rate of more than 60%.

• 한국통신학회:학술대회논문집
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• 한국통신학회 1985년도 춘계학술발표회논문집
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• pp.19-23
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• 1985

• 전자공학회논문지B
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• 제30B권3호
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• pp.1-9
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• 1993

This paper discusses issues on the disign and implementation of real-time automatic speaker verification system, as well as the performance analysis of the implemented system. The system employs TI's TMS320C25 digital signal processor TMS320C25 and high speed SRAMs. The system is designed to be used stand-alone as well as via hand-shaking with IBM-PC. The speech parameters used for speaker verification are PARCOR and LPC-cepstrum coefficients, and the employed decision logics are those based on the generalized weighted distance comcept. The implemented system showed the performance of 5.3% error rate for the PARCOR coefficient, and 4.7% error rate for the LPG-cepstrum coefficient.