• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제17권 1호
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• pp.185-188
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• 1998

실제의 음성 인식 및 음성 통신 등의 음성 처리 시스템에서는 음성 신호를 손상시키는 배경 잡음 신호의 존재로 그 성능이 많이 저하된다. 특히 차량 내와 같은 잡음이 극심한 상황에서는 전처리 부분에서 이러한 잡음을 제거시켜 주어야한다. 본 연구는 자동차 내의 배경 잡음에 의해 손상된 음성에서 배경 잡음을 주파수 차감에 의하여 제거시킨다. 특히 음성 정보의 손실이 적은 잡음 추정 방법으로 가중치를 이용하여 잡음을 추정하는 가중치 주파수 차감법을 이용하였다. 이러한 가중치 주파수 차감법 사용의 전제 조건은 잡음의 변화가 완만한 경우에 적당하다. 그러나 실제적인 상황에서 배경잡음신호의 변화가 큰 경우가 존재한다. 이러한 이유에서 본 연구는 잡은 추정시 잡음 추정값을 이용하여 추정 잡음 경계값을 적응적으로 변화하는 차감법을 제안한다. 이러한 방법은 추정된 잡음 신호의 변화율을 이용하여 경계값을 상황에 따라 적응적으로 변화시키는 방법이다. 모의 실험에 의하여 고정적인 경계값을 갖는 가중치 주파수 차감법에 비해 제안한 적응적 경계값을 갖는 가중치 주파수 차감법의 출력 SNR이 증가함을 확인하였고, 음성 인식 시스템에 정용한 인식 실험에서도 성능이 향상됨을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제26권10B호
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• pp.1360-1366
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• 2001

이 논문에서는, 잡음환경에서의 음성 향상을 위해서 일반적인 주파수 차감법에 기반한 새로운 형태의 방법을 제안한다. 기존의 방법들이 각각의 주파수 성분에 대해 잡음 및 음성스펙트럼을 추정하는데 비해, 본 논문에서는 주파수 대역을 여러 개의 서브밴드로 대역을 나누어 각각의 서브밴드에 대해서 잡음 및 음성의 스펙트럼을 추정한다. 본 논문에서는 잡음 스펙트럼을 추정하기 위하여 최소추적(Minima Tracking) 방법을 선택하였고, 필터링 방법으로는 스펙트럼 차감법에 기반한 Mel-Scaled 필터뱅크를 이용한 새로운 방법을 제안하였다. 모의실험결과, 기존의 방법들에 비해 음성구간에서의 SNR의 향상정도는 입력 SNR이 -10∼4dB의 범위에서 향상된 결과를 얻었다. 또한 전 구간에 대해서도 다른 알고리즘들 보다 향상된 결과를 얻었다.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제51권7호
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• pp.327-333
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• 2002

In this study, we developed a snoring detection algorithm that detects snores automatically. It consists of preprocessing and snoring detection part. The preprocessing part is composed of a noise removal part using spectrum subtraction, and segmentation part, and computation part of temporal and spectral features. And the snoring detection part decides whether detected blocks are snores with BPNN(Back-Propagation Neural Network). BPNN with one hidden layer and one output layer, is trained with data of 7 subjects and tested with data of 11 subjects of total 18 subjects. The proposed algorithm showed a Sensitivity of 90.41% and a Predictive Positive Value of 84.95%.

• 대한음성학회지:말소리
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• 제53호
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• pp.17-35
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• 2005

A New Method of Extracting the Filter Characteristics of the Nasal Cavity Using Homorganic Nasal-Stop Sequences: A Preliminary R eportHansang ParkThis study provides a new method of extracting the filter characteristics of the nasal cavity. Korean lenis stops are realized as voiced in the homorganic nasal-lenis stop sequences between vowels. Since the only difference between the two members of the homorganic nasal- lenis stop sequences, such as [mb], [nd], and [ g], is whether the passage to the nasal cavity is open or not, the subtraction of the LPC spectrum of the voiced stop from that of the preceding nasal leads to the filter characteristics of the nasal cavity of an individual speaker regardless of place of articulation. The results suggest that various attempts should be made to extract a robust filter characteristics of the nasal cavity by giving variation to LPC coefficients and by paying particular attention to speech samples. This study is significant in that it provides a preliminary report about a new method of extracting the filter characteristics of the nasal cavity.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제27권1E호
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• pp.1-10
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• 2008

A noise suppression algorithm is proposed for nonstationary noisy environments. The proposed algorithm is different from the conventional approaches such as the spectral subtraction algorithm and the minimum statistics noise estimation algorithm in that it classifies speech and noise signals in time-frequency bins. It calculates the ratio of the variance of the noisy power spectrum in time-frequency bins to its normalized time-frequency average. If the ratio is greater than an adaptive threshold, speech is considered to be present. Our adaptive algorithm tracks the threshold and controls the trade-off between residual noise and distortion. The estimated clean speech power spectrum is obtained by a modified gain function and the updated noisy power spectrum of the time-frequency bin. This new algorithm has the advantages of simplicity and light computational load for estimating the noise. This algorithm reduces the residual noise significantly, and is superior to the conventional methods.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제22권4E호
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• pp.161-166
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• 2003

We present an adaptive wavelet packet based speech enhancement method with robust voice activity detection (VAD) in non-stationary noise environment. The proposed method can be divided into two main procedures. The first procedure is a VAD with adaptive wavelet packet transform. And the other is a speech enhancement procedure based on the proposed VAD method. The proposed VAD method shows remarkable performance even in low SNRs and non-stationary noise environment. And subjective evaluation shows that the performance of the proposed speech enhancement method with wavelet bases is better than that with Fourier basis.

• 한국음향학회지
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• 제17권8호
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• pp.73-77
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• 1998

본 연구는 자동차내 배경 잡음에 의해 손상된 음성에서 배경 잡음을 주파수 차감에 의하여 제거시킨다. 특히 음성정보의 손실이 적은 잡음 추정 방법으로 가중치를 이용하여 잡음을 가중치 주파수 차감법을 이용하였다. 이러한 가중치 주파수 차감법은 잡음의 변화가 완만한 경우에 적당하다. 그러나 실제적인 상황에서 배경잡음신호의 변화가 큰 경우가 존재 한다. 이러한 이유는 본 연구는 잡음 추정시 잡음 추정값을 이용하여 추정 잡음 경계값을 적응적으로 변화시키는 차감법을 제안한다. 이 방법은 추정된 잡음 신호의 변화율을 이용하 여 경계값을 상황에 따라 적응적으로 변화시키는 방법이다. 모의 실험에 의하여 고정적인 경계값을 갖는 가중치 주파수 차감법에 비해 제안한 적응적 경계값을 갖는 가중치 주파수 차감법의 출력 SNR이 증가함을 확인하였고, 음성 인식 시스템에 적용한 인식 실험에서도 성능이 향상됨을 확인하였다.

• 음성과학
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• 제1권
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• pp.277-283
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• 1997

In this paper, we present a robust recognition algorithm based on the Wiener filtering method as a research tool to develop the Korean Speech recognition system. We especially used Wiener filtering method in cepstrum-domain, because the method in frequency-domain is computationally expensive and complex. Evaluation of the effectiveness of this method has been conducted in speaker-independent isolated Korean digit recognition tasks using discrete HMM speech recognition systems. In these tasks, we used 12th order weighted cepstral as a feature vector and added computer simulated white gaussian noise of different levels to clean speech signals for recognition experiments under noisy conditions. Experimental results show that the presented algorithm can provide an improvement in recognition of as much as from $5\%\;to\;\20\%$ in comparison to spectral subtraction method.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.337-340
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• 2002

본 논문에서는 휠체어 시스템에 화자 독립 고립단어 인식을 위한 임베디드 시스템 설계에 관한 내용을 서술한다. 실제 환경에서는 잡음이 포함되어 있어 인식률을 저하시키므로, 잡음을 제거하는 방식 중 가장 간단한 방식인 스펙트럼 차감법(Spectral subtraction method)을 사용하여 잡음을 제거했다 전처리 단계에서는 12차 LPC&Cepstrum 방식을 사용했고, 인식 알고리즘은 DHMM (Discrete Hidden Markov Model)을 전반부 인식기로 사용했다. 이 알고리즘을 적용하기 위해서는 데이터 간소화를 위해 벡터양자화(Vector Quantization) 처리가 전제되어야한다 또한 인식알고리즘은 인식률을 향상을 위해 후처리 인식기로 신경망(MLP:Multi-layer Perceptron)을 통해서 인식률을 향상시켰다 화자 독립 시스템에 맞는 인식 단어의 구성은 총 7개단어로 남녀 총 25명 목소리로 구성하였다. 그리고 하드웨어 구성은 32-bits floating point 방식인 TMS320C32를 적용했고, 메모리 부분은 4Mbyte로 설계를 했으며, 메인보드의 설계는 현재 완성 단계에 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 춘계종합학술대회
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• pp.743-749
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• 2007

오늘날, 우리는 어디엔가 엔제나 무전기 통신 장치를 사용할 수 있다. 때때로, 우리는 음향잡음환경에서 장치를 사용하였다. 그 음향잡음은 통신장치에서 많은 문제를 만들었다. 음향잡음환경에서는, 말은 음성신호와 잡음신호 양쪽에 신호를 포함하고, 받았기 때문에 깨끗한 정보를 받기위해 보낼 수가 없었다. 디지털필터는 바라는 신호를 얻기 위해 옳기는 잡음으로서 유용하였다. 방법의 하나는 자동적으로 맞추는 필터 파라미터로서 적응 잡음 망상조직으로 적응디지털필터를 사용하는 것이다. 본 논문은 두 적응필터 방법에 의하여 현실에서 음향잡음으로서 명료도 알고리즘의 번지라고 할 수가 있다. 하나는 두 입력 채널과 함께 적응잡음 망상조직이라 할 수 있고, 또 다른 것은 하나 입력 채널과 함께 스펙트럼 빼기 필터이다. 이 실험의 결과는 제안된 필터로부터 스펙트럼 진폭필터는 움직이지 않는 잡음은 효력이 있는 동안 움직이는 것을 줄이기 위해 사용되어지는 것은 적응잡음망상조직으로 보여준다.