• 제목/요약/키워드: Signal to silence ratio

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Level Crossing과 DPCM을 사용한 유성음/무성음/묵음의 분류 (Voiced/Unvoiced/Silence Classification of Speech Signal by Level Crossing and DPCM)

  • 김진영;성굉모
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 1987년도 전기.전자공학 학술대회 논문집(II)
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    • pp.1615-1618
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    • 1987
  • 시간 영역에서 만들어진 음성신호의 파라미터을 이용하여 주어진 음성신호의 구간이 유성음, 무성음, 혹은 묵음인지를 분류하는 새로운 알고리듬을 제시하였다. 이에 사용한 파라미터은 구간내에서 샘플링된 값의 절대치 합과 일정한 level 이상의 peak의 합(T-peak), T-peak와 절대치 합의 비 그리고, DPCM의 절대치 합들이다. 이를 파라미터를 이용하여 간단히 유성음/무성음/묵음 구간을 분류 할였다. This paper proposes new algorithm for classifying speech signal frame into voiced, unvoiced, silence frame, using the parameters extracted from time domain behavior of speech signal The parameters used in this paper are absolute magnitude, the sum of peaks lager than reference level (T-peak), the ratio of T-peak to absolute magnitude and the magnitude of signal outputs of DPCM. Using this parameters, speech signal is more easily classified into voiced/unvoiced/silence frame.

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음성 에너지 최대화와 묵음 특징 정규화를 이용한 잡음 환경에 강인한 음성 검출 (Voice Activity Detection in Noisy Environment using Speech Energy Maximization and Silence Feature Normalization)

  • 안찬식;최기호
    • 디지털융복합연구
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    • 제11권6호
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    • pp.169-174
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    • 2013
  • 음성 인식 성능 저하의 문제는 모델 훈련 환경과 인식 환경의 차이이다. 이러한 환경의 불일치를 줄이기 위한 방법으로 다양한 묵음 특징 정규화 방법을 사용하고 있다. 기존의 묵음 특징 정규화 방법은 낮은 신호 대 잡음비에서 묵음 구간의 에너지 레벨이 증가하여 음성과 비음성에 대한 분류의 정확도가 떨어짐으로 인해 인식 성능이 저하되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 음성 에너지 최대화와 묵음 특징 정규화를 이용한 잡음 환경에 강인한 음성 검출 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 높은 신호 대 잡음비에서는 음성 에너지를 최대화시켜 특징이 잡음의 영향을 적게 받는 특성을 이용하였고 낮은 신호 대 잡음비에서는 음성/비음성의 켑스트럼 특징 분포 특성을 이용하여 인식 성능을 향상시켰다. 인식 실험 결과 기존 방법에 비해 향상된 인식 성능을 확인할 수 있었다.

묵음 검출 기능을 사용한 하이브리드 압신 델타 변조기 (Hybrid Commanding Delta Modulation with Silence Detection)

  • 조동호;은종관
    • 대한전자공학회논문지
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    • 제19권6호
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    • pp.84-90
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    • 1982
  • 본 논물에서는 HCDM(hybrid companding delta modulation)을 사용하여 음성을 부호화할 때, 음성의 간헐성을 이용하여 전송속도를 줄이거나 잡음에 대한 신호비(SQNR)을 증가시키는 연구를 하였다. 음성부분과 묵음(silence)부분을 식별하는 판별기를 이용하여 음성의 묵음부분을 검출하며, 이때 음성부분에 대해서는 HCDM 부호화를 행한다. 음성을 5msec 간격으로 검사하여, 그때 검출되는 묵음부분에 대해서는 그 구간이 묵음이라는 정도만을 전송하며, 수신단에서는 이 정보를 이용하여 묵음부불을 재생한다. 그런데 HCDM 부호기는 2진 신호를 일정한 속도로 또 동기적으로 전송하기 때문에, 버퍼 (buffer)를 사용해야 하며 또한 그것을 효율적으로 제어해야 한다. 음성을 부호화할 때, 묵음검출 기능을 이용하는 HCDM 부호기를 사용하면, 재래의 HCDM 보다 잡음에 대한 신호비를 6dB 만큼 증가시킬 수 있거나, 전송속도를 1/3가량 줄일 수 있다.In this paper we exploit the use of the intermittent property of speech to reduce the transmission rate or to increase signal-to-quantization noise ratio (SQNR) in coding speech by hybrid companding data modulation (HCDM). In this scheme we detect silence in speech by a speech/silence discriminator. HCDM coding is done only for speech portion. For silence that is detected in evert block of 5 ms, only the information indicating that the Since the HCDM coder transmits bina교 signal synchronously at a fixed rate, the use of a buffer and its efficient control is essential. By using the HCDM with silence detection in coding speech, we could improve SONR by as much as 6 dB over the conventional HCDM or reduce the transmission rate by one third of the HCDM rate.

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극대 및 극소점에서의 비균일 표본화에 의한 음성압축 (Speech Compression by Non-uniform Sampling at the maxima and minima)

  • 임재열;백성준;안수길;김범훈
    • 한국음향학회지
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    • 제11권4호
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    • pp.36-44
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    • 1992
  • 리던던시(redundancy)가 존재하는 신호의 데이타 압축을 위한 한 방법으로 비균일 표본화 방법이 연구되어져 왔다. 그런데 많은 리던던시가 존재한다고 알려진 음성신호에 기존의 비균일 표본화 방법을 그대로 적용하며, 데이타량이 PCM과 같은 균일 표본화에 의한 것에 필적하게 되거나 오히려 많아지게 된다. 이 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 음성의 인지측면에서 리던던트한 샘플을 제거하는, 극대점과 극소점에서 비균일 표본화하는 방법을 제안한다. 그리고 본 논문에서는 제안된 방법의 성능을 분석하고자, 실험적인 방법으로 압축비관계를 살펴보며, 아울러 묶음구간 처리에 의하여 압축비를 크게 향상 시킬 수 있음을 보인다. 실험결과로써는 8kHz 8-bit PCM신호에 대하여 1.54배, 묶음처리를 한 경우에는 2.88배의 압축비를 얻었다.

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강인한 음성인식을 위한 켑스트럼 거리와 로그 에너지 기반 묵음 특징 정규화 (Cepstral Distance and Log-Energy Based Silence Feature Normalization for Robust Speech Recognition)

  • 신광호;정현열
    • 한국음향학회지
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    • 제29권4호
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    • pp.278-285
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    • 2010
  • 훈련 환경과 인식 환경의 차이가 음성인식 성능저하의 주요요인이다. 이러한 환경의 불일치를 줄이기 위한 방법으로 다양한 묵음특징 정규화 방법이 제안되고 있다. 기존의 묵음특징 정규화 방법은 낮은 SNR (Signal-to-Noise Ratio)에서 묵음구간의 에너지 레벨이 증가하여 음성/묵음 분류의 정확도가 떨어짐으로 인해 인식성능이 저하되는 문제점이 있었다. 본 논문에서는 로그 에너지와 음성/묵음(또는잡음)의 켑스트럼 특징의 분포 특성의 차이를 나타내는 켑스트럼 유클리디언(Euclidean) 거리를 결합하여 음성/묵음을 분류하는 묵음특징 정규화 방법 (Cepstral distance and Log-energy based Silence Feature Normalization)을 제안하였다. 제안한 방법은 높은 SNR에서는 로그 에너지 특징이 잡음의 영향을 적게 받는 특성을 반영하여 기존의 묵음 특징 정규화 (Silence Feature Normalization)방법의 우수성을 그대로 유지하는 반면, 낮은 SNR에서는 로그 에너지 대신 음성/묵음 분류의 분별력이 우수한 켑스트럼 거리 정보를 이용함으로써 인식성능을 향상시킬 수 있다. 인식실험결과 기존의 SFN-I/II, CSFN 방법에 비해 전반적으로 향상된 인식성능을 얻을 수 있어 그 유효성을 확인할 수 있었다.

연속음성신호의 SNR 추정기법에 관한 연구 (A Study on SNR Estimation of Continuous Speech Signal)

  • 송영환;박형우;배명진
    • 한국음향학회지
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    • 제28권4호
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    • pp.383-391
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    • 2009
  • 음성 신호처리 환경에서 잡음이 섞인 신호를 개선할 목적으로 음성향상 기법이 많이 이용되고 있다. 잡음추정 알고리즘은 변화하는 환경에 빠르게 적응할 수 있어야 하며 음성신호의 영향을 줄이기 위해 음성신호가 존재하지 않는 구간에서만 잡음의 파워를 갱신한다. 이러한 방법은 음성구간검출이 선행되어야 한다. 그러나 잡음에 열화된 음성신호에 묵음구간이 존재하지 않을 경우, 위와 같이 음성검출을 통한 묵음구간에서의 잡음 추정 방법 및 SNR 추정 방법이 적용될 수 없다. 본 논문에서는 묵음구간이 존재하지 않는 연속음성신호에서 SNR을 추정하는 기법을 제안한다. 유성음의 안정구간에서는 단구간 내 피치의 변화가 매우 작아 피치주기에 따른 음성신호의 파형이 유사하게 나타난다. 따라서 잡음이 음성에 부가되었을 때 피치주기에 따른 인접파형의 유사도를 통해 SNR을 추정한다. 무성음에서는 잡음의 영향이 수신신호의 성도성분 추정에 영향을 미치기 때문에 잡음환경에서 추정된 성도성분과 수신신호 스펙트럼 간의 거리를 이용하여 SNR을 추정한다. 마지막으로, 음성신호의 에너지가 유성음에 대부분 분포하기 때문에, 부가성 잡음 환경에서 유성음의 에너지를 음성신호의 에너지로 근사화하여 SNR을 추정할 수 있다.

연속음성신호에서 IMBE 모델을 이용한 SNR 추정 연구 (IMBE Model Based SNR Estimation of Continuous Speech Signals)

  • 박형우;배명진
    • 한국음향학회지
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    • 제29권2호
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    • pp.148-153
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    • 2010
  • 음성 신호처리 환경에서 잡음이 섞인 신호를 개선할 목적으로 음성향상 기법이 많이 이용되고 있다. 잡음추정 알고리즘은 변화하는 환경에 빠르게 적응할 수 있어야 하며 음성신호의 영향을 줄이기 위해 음성신호가 존재하지 않는 구간에서만 잡음의 파워를 갱신한다. 이러한 방법은 음성구간검출이 선행되어야 한다. 그러나 잡음에 열화된 음성신호에 묵음구간이 존재하지 않을 경우, 위와 같이 음성검출을 통한 묵음구간에서의 잡음 추정 방법 및 SNR 추정 방법이 적용될 수 없다. 본 논문에서는 묵읍구간이 존재하지 않는 연속음성신호에서 SNR을 추정하는 기법을 제안한다. 음성신호는 MBE(Multi-Band Excitation) 발성 모델에 따라 유 무성음으로 구분할 수 있다. 그리고 에너지가 유성음에 대부분 분포하기 때문에, 부가성 잡음환경에서 유성음의 에너지를 음성신호의 에너지로 근사화하여 SNR을 추정할 수 있다. 제안하는 방식은 연속음성신호를 IMBE (Improved Multi-Band Exciation) 보코더를 이용해 유 무성음 대역으로 구분하고, 각각 대역의 에너지 정보를 아용하여 단구간 음성신호의 SNR을 계산한다. 전체 음성구간의 SNR은 단구간 SNR의 평균값을 통해 추정한다.

음성신호로 인한 잡음전달경로의 오조정을 감소시킨 적응잡음제거 알고리듬 (Adaptive noise cancellation algorithm reducing path misadjustment due to speech signal)

  • 박장식;김형순;김재호;손경식
    • 한국통신학회논문지
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    • 제21권5호
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    • pp.1172-1179
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    • 1996
  • General adaptive noise canceller(ANC) suffers from the misadjustment of adaptive filter weights, because of the gradient-estimate noise at steady state. In this paper, an adaptive noise cancellation algorithm with speech detector which is distinguishing speech from silence and adaptation-transient region is proposed. The speech detector uses property of adaptive prediction-error filter which can filter the highly correlated speech. To detect speech region, estimation error which is the output of the adaptive filter is applied to the adaptive prediction-error filter. When speech signal apears at the input of the adaptive prediction-error filter. The ratio of input and output energy of adaptive prediction-error filter becomes relatively lower. The ratio becomes large when the white noise appears at the input. So the region of speech is detected by the ratio. Sign algorithm is applied at speech region to prevent the weights from perturbing by output speech of ANC. As results of computer simulation, the proposed algorithm improves segmental SNR and SNR up to about 4 dBand 11 dB, respectively.

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Voice Activity Detection with Run-Ratio Parameter Derived from Runs Test Statistic

  • Oh, Kwang-Cheol
    • 음성과학
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    • 제10권1호
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    • pp.95-105
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    • 2003
  • This paper describes a new parameter for voice activity detection which serves as a front-end part for automatic speech recognition systems. The new parameter called run-ratio is derived from the runs test statistic which is used in the statistical test for randomness of a given sequence. The run-ratio parameter has the property that the values of the parameter for the random sequence are about 1. To apply the run-ratio parameter into the voice activity detection method, it is assumed that the samples of an inputted audio signal should be converted to binary sequences of positive and negative values. Then, the silence region in the audio signal can be regarded as random sequences so that their values of the run-ratio would be about 1. The run-ratio for the voiced region has far lower values than 1 and for fricative sounds higher values than 1. Therefore, the parameter can discriminate speech signals from the background sounds by using the newly derived run-ratio parameter. The proposed voice activity detector outperformed the conventional energy-based detector in the sense of error mean and variance, small deviation from true speech boundaries, and low chance of missing real utterances

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Performance Improvement of Adaptive Noise Cancellation Using a Speech Detector

  • Park, Jang-Sik
    • The Journal of the Acoustical Society of Korea
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    • 제15권2E호
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    • pp.39-44
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    • 1996
  • The performance of two-channel adaptive noise canceller is ofter degraded by the weights perturbation due to the speech signal. In this paper, an adaptive noise canceller employing a speech detector and two adaptation algorithms which are switched according to the speech detector is proposed. When highly correlated speech signal is detected, the tap weights of the adaptive filter are adapted by the sign algorithm. On the other hand, the weights are adapted by the NLMS algorithm when silence is detected or when the characteristics of the noise propagation channel is changed. The employed speech detector utilizes the power ratio of the input and the output of an adaptive linear prediction-error filter. According to the computer simulation, the proposed method yields better performance than conventional ones.

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