• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제24권2E호
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• pp.54-60
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• 2005

A new multichannel blind deconvolution algorithm is proposed for speech mixtures. It employs unidirectional filters and normalization of gradient terms in the frequency domain. The proposed algorithm is shown to be approximately nonholonomic. Thus it provides improved convergence and separation performances without whitening effect for nonstationary sources such as speech and audio signals. Simulations using real world recordings confirm superior performances over existing algorithms and its usefulness for real applications.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.129-136
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• 2004

본 논문에서는 ADPCM을 이용하여 보다 효율적인 음성전송을 위한 4배속 가변임계값을 갖는 음성 부호화법을 제안하였으며 TMS320C6711-DSP를 사용하여 제안된 알고리즘의 실시간 음성 처리 구현을 다루었다. 본 논문에서는 ADPCM 알고리즘을 개선하여 입력 신호 및 주변 환경에 따라 변환율을 16[kbps], 24[kbps], 32[kbps], 40[kbps]로 가변하는 음성부호화 방법을 제시하고 이를 DSP를 이용하여 Encoding과 Decoding을 실시간으로 구현하여 좋은 음질의 음성 신호를 보다 적은 비트 수로 전송하고자 하였다. 이를 위하여 영교차율(Zero Crossing Rate)을 이용하여 소음의 우세한 정도를 구분하여, 임계값을 가변 시키도록 하였으며 소음이 우세한 환경에서는 4가지 변환율 가운데 낮은 변환율을 사용하도록 하여 전송 비트 수를 줄이도록 하였으며, 소음이 열세한 환경에서는 높은 변환율을 사용하도록 하여 좋은 음질을 갖도록 하였다. 음성 대화의 많은 구간이 거의 묵음인 구간이 많으므로, 음질은 40[kbps] 수준의 음질을 유지하면서 이 보다 낮은 데이터 비트수를 유지할 수 있음을 시뮬레이션과 실험으로 보였다. 구현에 사용된 TMS320C6711-DSK board는 128[K]의 플래쉬 메모리를 가지고 있고 1333MIPS의 처리속도를 가지므로 제안된 알고리즘을 실시간 구현하기에 충분한 조건을 가지고 있다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.239-246
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• 2023

본 논문에서는 오디오 부호화기를 위한 스펙트럼 변화 파라미터와 Mel Frequency Cepstral Coefficients(MFCC) 파라미터를 이용하여 음성과 음악 신호를 분류하는 개루프 방식의 알고리즘을 제안한다. 반응성을 높이기 위해 단구간 특징 파라미터로 MFCC를 사용하고 정확도를 높이기 위해 장구간 특징 파라미터로 스펙트럼 변화를 사용하였다. 전체적인 음성/음악 신호 분류 결정은 단구간 분류와 장구간 분류를 결합하여 이루어진다. 패턴인식을 위해 Gaussian Mixed Model(GMM)을 사용하였고, Expectation Maximization(EM) 알고리즘을 사용하여 최적의 GMM 파라미터를 추출하였다. 제안된 장단구간 결합 음성/음악 신호 분류 방법은 다양한 오디오 음원에서 평균적으로 1.5% 분류 오류율을 보였고 단구간 단독 분류 방법 보다 0.9%, 장구간 단독 분류 방법보다 0.6%의 분류 오류율의 성능 개선을 이룰 수 있었다. 제안된 장단구간 결합 음성/음악 신호 분류 방법은 USAC 오디오 분류 방법보다 타악기 음악 신호에서 9.1% 분류 오류율, 음성신호에서 5.8% 분류 오류율의 성능 개선을 이룰 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지
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• 제27권10호
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• pp.138-145
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• 1990

본 논문에서는 합성단위를 반음절로 하여 적은 데이터 베이스를 차지하면서도, 합성음의 자연스러움을 향상 시키기 위한 한국어 규칙 합성법을 제시한다. 반음절 음성신호를 분석하기 위해 12차 선형 예측법을 사용하며, 합성음의 자연성과 명료성을 위해 음절간 접속 규칙, 모음부의 연결규칙을 개발한다. 또한 신경망 모델을 이용한 음운 변동 규칙과 운율규칙을 적용한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1998년도 하계학술대회 논문집 G
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• pp.2480-2482
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• 1998

In this paper, the implementation of dual rate ADPCM using G.723 16Kbps and 40Kbps speech codec algorithm is handled. For small signals, the low rate 16Kbps coding algorithm shows the same SNR as the high rate 40Kbps coding algorithm, while the low rate 16Kbps coding algorithm shows the lower SNR than the high rate 40Kbps coding algorithm for large signal. To obtain the good trade-off between the data rate and synthesized speech quality, we applied low rate 16Kbps for the small signal and high rate 40Kbps for the large signal. Various threshold values determining the rate are tested for good trade off data rate and speech quality. Also the low pass filter effect of speech input and output devices is simulated at several cut-off frequencies. To simulation result shows the good speech quality at a low rate comparing with 16Kbps & 40Kbps.

• 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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.801-804
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• 2001

This article is concerned with automatic segmentation of two adjacent vowels for speech signals. All kinds of transition case of adjacent vowels can be characterized by spectrogram. Firstly the voiced-speech is extracted by the histogram analysis of vowel indicator which consists of wavelet low pass components. Secondly given phonetic transcription and transition pattern spectrogram, the voiced-speech portion which has consecutive vowels automatically segmented by the template matching. The cross-correlation function is adapted as a template matching method and the modified correlation coefficient is calculated for all frames. The largest value on the modified correlation coefficient series indicates the boundary of two consecutive vowel sounds. The experiment is performed for 154 vowel transition sets. The 154 spectrogram templates are gathered from 154 words(PRW Speech DB) and the 161 test words(PBW Speech DB) which are uttered by 5 speakers were tested. The experimental result shows the validity of the method.

• 대한전자공학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.394-399
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• 1987

It is necessary for the speech samples to be stored in memory buffer before speech analyzers without a real time processor process them. In this paper, we propose an algorithm that uses the buffer efficiently, when the analog speech signal is converted to the digital samples by the analog to digital converter. In order to implement this method in real time, the buffer is divided into the starting buffer and the remaining buffer. Until a voiced speech is found, the converted samples are sequentially stored in the starting buffer, and then the buffer is shifted. When a voiced speech is found, the next samples are sequentally recorded in the remaining buffer.

• 말소리와 음성과학
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• 제2권3호
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• pp.165-170
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• 2010

In this study, the most stable portion was identified using 5% moving window during /a/ sustained phonation in normal and pathologic voice signals and the perturbation values were compared between normal and pathologic voices at the mid-point and at the most stable portion using moving window, respectively. The results revealed that some severe pathologic voice signals can be eligible for perturbation analysis by identifying the most stable portion with Err less than 10. In addition, the perturbation acoustic parameters did not differentiate the pathologic voice signals from the normal voice signals when the mid-point was selected to measure the perturbation analysis(p>0.05). However, significantly higher %shimmer and lower SNR values were observed in pathologic voices (p<0.05) when the most stable portion was selected by moving window. In conclusion, moving window could identify the most stable portion objectively which can allow toget the minimum perturbation values (%jitter, %shimmer) and maximum SNR values. Thus, moving window technique can be applicable for more reliable and accurate perturbation acoustic analysis.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제49권1호
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• pp.112-118
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• 2012

일상생활에서 음성안내 시스템을 이용한 안내 방송을 많이 접하게 되는데, 이러한 신호에 주변잡음이 추가되면 그 명료도가 떨어져서 이해하기가 곤란하다. 주변잡음은 항상 일정한 것이 아니라 시시각각 변화하는 불안정한 신호이다. 이렇게 불안정한 신호에 맞춰 출력신호를 조절하기는 어렵다. 본 논문에서는 백색소음 환경에서 잡음의 변화에 따라 음성안내출력신호를 적응적으로 변화시키는 방법을 제안하였다. 주변잡음은 열화된 방송신호에서 저장된 출력신호의 차로 구했다. 이 신호를 이용하여 신호대 잡음비를 추정하였으며, 음성안내레벨은 잡음의 변화에 따라 적응적으로 변하게 된다. 제안한 방법은 청자의 어음변별력을 향상시켜주며, 엠프의 에너지를 효율적으로 사용하는 장점이 있다.