• 한국음향학회지
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• 제33권2호
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• pp.139-145
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• 2014

본 논문에서는 WPD (Wavelet Packet Decomposition) 계수에 Teager 에너지를 적용한 특징 계수를 임계값 알고리듬에 적용하여 잡음에 강인한 VAD 알고리듬을 제안하였다. 임계값은 비음성 구간의 평균과 표준편차를 추산하여 설정하였다. TIMIT 음성과 NOISEX 잡음 데이터베이스를 사용한 실험 결과, 제안된 알고리듬이 기존의 대표적인 비교 대상 알고리듬보다 우수함을 보였다. 정확도는 SNR 10 dB부터 -10 dB까지 ROC (Receiver Operating Characteristics) 곡선을 사용하여 비교하였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2002년도 하계학술발표대회 논문집 제21권 1호
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• pp.25-28
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• 2002

Voice activity detection is important Problem in the speech recognition and communication. This paper introduces feature parameter which is reconstructed by the spectral entropy of information theory for the robust voice activity detection in the noise environment, analyzes and compares it with the energy method of voice activity detection and performance. In experiment, we confirmed that the spectral entropy is more feature parameter than the energy method for the robust voice activity detection in the various noise environment.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제22권3E호
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• pp.124-132
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• 2003

We propose a new method for speech/non-speech classifiers based on concepts of the adaptive boosting (AdaBoost) algorithm in order to detect speech for robust speech recognition. The method uses a combination of simple base classifiers through the AdaBoost algorithm and a set of optimized speech features combined with spectral subtraction. The key benefits of this method are the simple implementation, low computational complexity and the avoidance of the over-fitting problem. We checked the validity of the method by comparing its performance with the speech/non-speech classifier used in a standard voice activity detector. For speech recognition purpose, additional performance improvements were achieved by the adoption of new features including speech band energies and MFCC-based spectral distortion. For the same false alarm rate, the method reduced 20-50% of miss errors.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.116-121
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• 2006

본 논문에서는 다양한 잡음환경에서의 실시간 적응화 기법을 적용하기 위한 선결 과제로 다차원 음성 특정 벡터를 저차원으로 축소하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 특징 벡터를 확률 우도 값으로 매핑시켜 비선형적으로 축소하는 방법으로 음성 / 비음성의 분류는 우도비 검증 (Likelihood Ratio Test; LRT) 을 이용하여 분류하였다. 실험 결과 고차원 특징 벡터를 이용하여 분류한 결과와 대등하게 분류됨을 확인할 수 있었다. 그리고, 제안된 방법에 의해 검출된 음성 데이터를 이용한 음성인식 실험에서도 10차 MFCC(Mel-Frequency Cepstral Coefficient)를 사용하여 분류한 경우와 대등한 인식률을 보여주었다.

• 한국음향학회지
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• 제28권3호
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• pp.285-289
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• 2009

본 논문에서는 음향학적 반향 제거(AES, acoustic echo suppression)를 위해 주파수영역에서 soft decision 기법에 근거한 새로운 동시통화 검출 (DTD, double-talk detection) 알고리즘을 제안한다. 제시된 방법은 효과적인 DTD를 위해 상관계수 (cross-correlation coefficient)에 기반하여 hard decision을 사용하는 기존의 알고리즘 대신 주파수 영역에서 입력 및 원단신호의 VAD (voice activity detection) 결과와 음성 통계모델에 기반한 soft decision 방법을 도입하여 전역 근단화자존 재확률 (GNSPP, global near-end speech presence probability)을 DTD에 적용한다. 제안된 알고리즘은 기존의 방법과 객관적인 실험을 통해 비교 평가한 결과 다양한 배경잡음 환경에서 우수한 성능을 보였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.171-181
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• 1988

본 논문에서는 packet-switched network에서 음성을 서비스하는데 있어서 고려해야 할 여러가지 점들을 살펴보고, 실제로 음성과 데이터를 동시에 서비스하는 packet voice/data terminal을 구현하였으며 그 성능 분석을 시도하였다. PVDT의 software는 OSI 7 layer architecture에 맞추어 설계하였으며 음성과 데이터를 link level부터 구별하여 서비스하였다. 또한 음성 packet의 전송 delay를 작게 하기 위해 데이터보다 음성을 우선적으로 서비스하도록 하였으며 간략화된 protocol로 재전송에 의한 overhead를 없앴다. PVDT의 hardware의 구성은 기능별로 master control module, speech processing module, speech activity detection module, telelphone interface module, input/output inteface module로 나누어진다. Packet음성통신망에 대한 해석으로는 음성 packet의 전송 delay의 variance에 의한 영향을 줄이기 위한 최적 재생지연시간을 전송 delay의 분포를 통해 계산하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제28권11C호
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• pp.1161-1168
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• 2003

본 논문에서는 음성검출의 성능을 향상시킬 목적으로 정합 필터를 이용한 음성향상 전처리 과정을 통하여 SNR을 개선한 후, 이를 LLR(Log Likelihood Ratio) 검사에 의한 최적 결정방법을 적용하여 확률적인 모델을 기준으로 하는 향상된 음성검출 방법을 제안한다. 또한 기존의 음성검출 방법들에서는 제시되지 않았던 문턱값 갱신 알고리즘을 제안하며, 이 방법을 통해서 기존의 방법들에서 성능이 좋지 않았던 낮은 SNR 환경에서도 음성검출을 할 수 있게 되었다. 마지막으로 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 이미 상용화되어 널리 이용중인 G.729B(ITU-TG.729 Annex B)의 음성검출 결과와 비교를 통해서 제안한 음성검출 방법의 성능의 우수성을 검증하며, 실제적인 환경에도 적용이 가능함을 보인다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제49권3호
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• pp.81-88
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• 2012

본 논문에서는 다양한 잡음환경에서 효과적인 잡음 제거 (NS, noise suppression)를 위한 새로운 음성향상 (speech enhancement) 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법에서는 음성향상 알고리즘에서 잡음전력 갱신을 위한 음성검출 (VAD, voice activity detection)의 피쳐 (feature) 파라미터로서 오염된 음성신호를 기반으로 주파수 밴드 별로 도출되는 기존의 지역 음성부재확률 (LSAP, local speech absecne probability) 대신 오염된 음성신호의 Teager energy (TE)를 적용한 LSAP를 적용한다. 또한 적용된 TE operator의 성능을 개선하기 위하여 프레임 단위로 도출되는 전역 음성부재확률 (GSAP, global SAP)을 TE의 가중치 파라미터로서 적용한다. 제안된 알고리즘은 기존의 방법과 객관적인 실험을 통해 비교 평가한 결과 다양한 배경잡음 환경에서 향상된 성능을 보였다.

• 한국음향학회지
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• 제34권4호
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• pp.321-327
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• 2015

본 연구에서는 음성인식기 성능향상을 위한 영상기반 음성구간 검출방법을 제안한다. 기존의 광류기반 방법은 조도변화에 대응하지 못하고 연산량이 많아서 이동형 플렛홈에 적용되는 스마트 기기에 적용하는데 어려움이 있고, 카오스 이론 기반 방법은 조도변화에 강인하지만 차량 움직임 및 입술 검출의 부정확성으로 인해 발생하는 오검출이 발생하는 문제점이 있다. 본 연구에서는 기존 영상기반 음성구간 검출 알고리즘의 문제점을 해결하기 위해 지역 분산 히스토그램(Local Variance Histogram, LVH)과 적응적 문턱값 추정 방법을 이용한 음성구간 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 조도 변화에 따른 픽셀 변화에 강인하고 연산속도가 빠르며 적응적 문턱값을 사용하여 조도변화 및 움직임이 큰 차량 운전자의 발화를 강인하게 검출할 수 있다. 이동중인 차량에서 촬영한 운전자의 동영상을 이용하여 성능을 측정한 결과 제안한 방법이 기존의 방법에 비하여 성능이 우수함을 확인하였다.

• 대한음성학회:학술대회논문집
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• 대한음성학회 2007년도 한국음성과학회 공동학술대회 발표논문집
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• pp.39-40
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• 2007

For efficient interaction between human and robots, speech interface is a core problem especially in noisy and reverberant conditions. This paper analyzes main issues of spoken language interface for humanoid robots, such as sound source localization, voice activity detection, and speaker recognition.