• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제1권4호
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• pp.205-208
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• 2003

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

• 한국음향학회지
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• 제28권5호
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• pp.447-453
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• 2009

이 논문은 음성 에너지를 최대화 하여 낮은 SNR환경에서 음성 존재 여부를 판단하고 정확한 끝점을 검출하는 방법에 대한 것이다. 전통적인 VAD (Voice Activity Detection) 알고리듬은 잡음의 추정치를 이용해 음성과 비음성 구간을 선택하여 낮은 SNR환경이나 비안정 잡음환경에서는 정확하지 못한 문턱값으로 인해 부정확한 끝점검출을 하였다. 또한 잡음의 시간적 변화를 반영하기 위해 비교적 큰 분석 구간을 두어 계산량이 증가함에 따라 실제 응용에 적합하지 않은 단점이 있다. 이 논문은 잡음환경에서 정확한 음성 구간의 검출을 위해 심리음향 모델에 기반 한 바크 스케일 필터 뱅크를 이용하여 주어진 프레임에서 음성 에너지를 최대화 시키고 잡음을 억제하는 SEM-VAD (Speech Energy Maximization-Voice Activity Detection) 방법을 제안하였다. 다양한 잡음환경, SNR 15 dB, 10 dB 5 dB 0 dB 상황에서 실험한 결과 SNR의 변화에 안정적인 문턱값을 얻었고, 음성 검출을 위한 실험에서 자동차 잡음 환경에 대한 PHR (Pause Hit Rate)은 모든 잡음 환경에서 100%의 정확도를 보였고, FAR (False Alarm Rate)는 SNR 15 dB와 10 dB에서는 0%, SNR 5 dB에서 5.6% SNR 0 dB에서 9.5%의 성능을 보였다.

• 대한기관식도과학회지
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• 제7권2호
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• pp.161-167
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• 2001

Background and Objectives： Total laryngectomy is often required for advanced cases. But this operation induced the many inconvenience of basic daily life. Early diagnosis of laryngeal cancer is very important to prevent from this disastrous condition. In this point of view, mass screening test for early detection of laryngeal cancer is necessary. Screening test using voice has many advantages such as simple, less interventional. Voice collection by Automatic Response System(ARS) is comfortable and easy to got acoustic sample. Thus author tried to got the acoustic parameters which can differentiate normal, benign. and malignant laryngeal diseases and also checked the availability of parameters on neural network system. Materials and Methods: Author has evaluated the voice from 17 laryngeal cancer patients and 45 benign laryngeal disease patients who visited at Department of Otolaryngology, Pusan National University Hospital from May 1998 to April 2001, and 15 normal control. Author chose the sir Parameters (Jitt. vFo, Shim, vAm, NHR, SPI) that was thought to be related with voice collected by ARS among thirty-three parameters analysed by a Multi-Dimensional Voice Program (MDVP). Two-step neural network was used for the availability of six parameters. Results: The detection rate of normal voice by ARS voice analysis is 78.5% and detection rate of abnormal voice was 97.1 o/o. Among abnormal voice, the detection rate of benign laryngeal diseases and laryngeal cancers were 82.4 o/o, 70.6% respectively. Conclusion: Author concluded that six parameters and Matlab based neural network software may be effective in development of acoustic screening system for laryngeal cancer and further study should be necessary for development of new acoustic parameters.

• 한국통신학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.1302-1310
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• 1997

In this paper, we propose a dynamic code allocation strategy using voice activity detection and evaluate the performance of a dynamic code allocation strategy using voice activeity detection in DS-CDMA system. Proposed method allocates code to mobile terminal according to the residual capacity computed by SIR in the base station. In hot spot traffic loading cell, we find that the performance of proposed method is better than that of a fixed code assignment strategy using voice activity detection. Also, we find that the proposed method provide much improvement in blocking probability against the dynamic code assignment strategy withoug voice activity detection.

• 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.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제4권1호
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• pp.46-55
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• 2001

본 논문에서는 확장 스펙트럼 차감 알고리즘으로 처리된 신호의 추정 신호 대 잡음비를 이용한 새로운 음성 활동 검출법을 제안한다. 확장 스펙트럼 차감 알고리즘의 Wiener필터 출력 신호에서 신호 대 잡음비를 추정하기 위한 Wiener 필터를 하나 더 둠으로써 음성 활동을 검출한다. 제안하는 음성 활동 검출기는 계산량이 많지 않으며 낮은 신호 대 잡음비에서도 잘 동작했다. 제안하는 음성 활동 검출기의 응용으로 Boll의 스펙트럼 차감 알고리즘에 제안하는 음성 활동 검출기를 적용한 다음 확장 스펙트럼 차감 알고리즘과 비교하였다. 제안하는 음성 활동 검출법에 의한 Boll의 스펙트럼 타감 알고리즘은 음성/비음성 구간 모두에서 확장스펙트럼 차감 알고리즘보다 우수한 성능을 보였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.121-128
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• 2008

정확한 음성 구간 검출은 음성 인식 및 음성 코딩 그리고 음성 통신 시스템 등과 같은 음성 어플리케이션의 성능에 큰 영향을 미친다. 본 논문에서는 실제 운전하고 있는 상태에서 다양한 차량 노이즈 환경의 음성 구간 검출 방법을 제안한다. 기존의 음성 구간 검출은 시간 에너지, 주파수 에너지, 영 교차율, spectral entropy 등 다양한 방법을 사용하였으며 잡음 환경에서 급격하게 성능이 저하되는 단점이 있었다. 본 논문에서는 기존의 spectral entropy를 기반으로 하여 MFB(Mel-frequency Filter Banks) spectral entropy, 기울기 FFT(Fast Fourier Transform) spectral entropy, 기울기 MFB spectral entropy를 이용한 음성 구간 검출 방법을 제안한다. MFB는 멜 스케일과 FFT를 곱한 것으로 멜 스케일은 인간이 소리를 인지할 때 주파수에 대해 비선형적인 스케일이며 음성의 특징을 잘 반영한다. 제안한 MFB spectral entropy 방법은 다양한 차량 잡음 환경에서 음성 및 비음성 분별 능력을 향상시킬 수 있으며 실험 결과 93.21%의 음성 구간 검출율을 나타내었다. 이는 기존의 spectral entropy 방법과 비교할 때 MFB를 이용한 음성 구간 검출 방법이 3.2%의 검출율이 향상되었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권9호
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• pp.1005-1017
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• 2013

음성구간 검출은 음성과 잡음이 섞인 신호에서 음성구간과 비음성구간을 구분하는 과정으로 음성 향상을 위한 신호처리에서 매우 중요한 과정이다. 지금까지 음성구간 검출에 관한 많은 연구가 있었지만, 낮은 신호 대 잡음비 환경이나 자동차 잡음과 같은 시간에 따른 변화가 심한 잡음환경에서는 좋은 성능을 보이지 못하였다. 본 논문에서는 웨이브렛 밴드 엔트로피 기반의 앙상블 분산과 소프트 문턱치 기법을 이용한 새로운 음성구간 검출 알고리듬을 제안하였다. 제안한 알고리듬의 성능을 비교 평가하기 위하여 자동차 잡음이 있는 다양한 신호 대 잡음비 환경에서 실험을 수행하였으며 실험결과, 제안한 방법의 우수한 성능을 확인할 수 있었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 신호처리소사이어티 추계학술대회 논문집
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• pp.61-64
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• 2003

In this paper, we implement PAMD(Positive Answering Machine Detection) for discrimination human and ARS. We are used Grunt detection, Glitch Noise detection and Tone detection for PAMD. It distinguishes voice signals from ring-back tone and glitch noise respectively. And as a second step, it judges whether human responses or ARS responses after integrating pattern changes like initial response period, the number of voice data, each time of voice data period and glitch noise. The accuracy is about 9375 in ASR and about 98％ in Mobile phone.

• 디지털융복합연구
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• 제14권11호
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• pp.249-255
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• 2016

노인 음성은 연령에 따른 호흡, 발성, 공명 등의 생리적 변화에 의하여 다량의 잡음이 발생된다. 따라서 노인 음성으로 음성인식 및 합성, 분석 소프트웨어등과 같은 융복합 헬스케어 기기를 동작시키고자 할 때, 성능을 저하시키는 결과를 야기한다. 그러므로 노인 음성을 분석하여 그들의 목소리로 다양한 헬스케어 기기를 잘 운영할 수 있는 위한 연구 개발이 필요하다. 따라서 본 연구는 노인 음성 잡음을 고려하여 기존의 대칭 구조 고차 미분 에너지 함수를 이용하여 노인 음성에서의 음성 구간 검출 알고리즘을 연구하였으며, 자기상관함수와 AMDF 방법과 비교하여 노인 음성에서의 음성 구간 검출에 보다 우수한 성능을 가지는 것을 확인하였다. 본 논문에서 제시하는 음성 구간 검출 알고리즘은 노인을 위한 음성 인터페이스에 적용함으로써 노인들의 스마트 기기에의 접근성을 높이고, 더 나아가 노인들을 위한 융복합 웨어러블 디바이스 성능 개선 및 다양한 개발이 가능할 것으로 전망한다.