Robust pitch estimation is an important study in many areas of speech processing. In voice pathology, diverse statistics extracted form pitch were commonly used to test voice quality. In this study, we compared several established pitch detection algorithms (PDAs) for verification of adequacy of the PDAs. In the database of total pathological voices of 99 and normal voices of 30, an analysis of errors related with pitch detection was evaluated between pathological and normal voices, or among the types of pathological voices such as benign vocal fold lesions; polyp, nodule, and cysts. Consequently, it is required to survey the severity of tested voice in order to obtain accurate pitch estimates.
인터넷 망에서의 서비스 거부 공격에 대해서는 많은 연구가 진행 중이지만 음성망에서는 그 연구가 미흡한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 위의 문제점을 해결하기 위해 IP 데이터망을 사용하는 음성망을 대상으로 한 DDoS 공격 트래픽 탐지 알고리즘인 확장된 TRW 알고리즘을 설계하고 평가하였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 기존 DDoS 공격을 인터넷 망에서 탐지하는 TRW 알고리즘을 분석하고, 이를 음성망에 적용하기 위해 연결 과정과 연결 종료 과정을 설계하며, 이를 카운트하는 확률 함수를 정의하였다. 제안한 알고리즘을 검증하기 위해 임계치를 설정하고, NS-2 시뮬레이터를 이용하였다. 공격 트래픽 종류에 따른 탐지율을 측정하였으며, 공격 패킷의 공격속도에 따른 탐지 시간을 측정하였다. 평가 결과 0.1초당 1개의 INVITE 공격 패킷을 송신하였을 때 이를 탐지하기 위한 시간으로 4.3초가 소요되었고, 각기 다른 15,000개의 공격 패킷을 송신하였을 때 13,453개를 공격으로 판단하였기 때문에 전체 공격에 대한 탐지율로 89.6%의 성능을 확인할 수 있었다.
다양하게 복합된 소리 및 음성신호를 FPGA의 마이크로 입력받아서 신호를 분류하고 분석하여 이상 신호를 감지할 수 있는 많은 시스템이 있으나, 효율적이며 효과적으로 이상 신호를 감지하는 시스템을 구현하는데 있어서는 많은 문제점들을 가지고 있다. 따라서 이 문제를 해결하고 감지율을 높이기 위하여 본 연구에서 제안된 방법에서는 소리 신호가 입력되는 마이크 센서를 사용하여 FIFO(First-in First-out) 구조에 적용하고, 통계학적으로 분산과 변동계수를 적용한 알고리즘을 기반으로 이상 신호를 효과적으로 분류하고, 효율적으로 감지 여부를 출력하는 시스템을 제안하고 구현하였다. 제안된 알고리즘을 적용한 시스템을 통하여 100회 이상의 실험을 반복한 결과 96.3%의 감지율을 보였다.
일반적으로 음성활동 구간 검출기 (Voice Activity Detector)의 가장 큰 문제점은 어떠한 배경 잡음에 대해서도 음성 신호를 검출할 수 있어야 한다는 것이다. 이런 문제를 해결하기 위해서 G.723.1에서는 스펙트럼 특성과 입력 신호의 주기성을 이용하고 있지만 신호대 잡음비가 낮은 신호에 대해 정확한 판정을 한다는 것은 상당히 어렵다. 따라서 본 논문에서는 에너지, LSP (Line Spectrum Pair) 분산을 이용하는 새로운 방법을 제안한다. 제안한 알고리즘에 대한 처리시간 및 음질 평가를 측정한 결과 묵음구간이 정확하게 판정되므로 G.723.1에 비해 감소하였으며 주관적인 음질평가의 경우 기존의 G.723.1에 비해 차이가 거의 없었다. 마지막으로 전송률 측정을 위해 신호대 잡음비 5 dB에서 10 dB 사이의 음성 신호의 경우 최적의 전송률 감소 효과를 얻을 수 있었으며 처리시간의 비교 결과 평균 8% 정도의 처리시간 감소 효과를 얻을 수 있었다.
In this paper, a speech endpoint detection algorithm is proposed. The proposed algorithm is a kind of state transition-based ones for speech detection. To reject short-duration acoustic pulses which can be considered noises, it utilizes duration information of all detected pulses. For the optimization of parameters related with pulse lengths and energy threshold to detect speech intervals, an exhaustive search scheme is adopted while speech recognition rates are used as its performance index. Experimental results show that the proposed algorithm outperforms the baseline state-based endpoint detection algorithm. At 5 dB input SNR for the beamforming input, the word recognition accuracies of its outputs were 78.5% for human voice noises and 81.1% for music noises.
Voice Command systems are important means of ensuring accessibility to digital devices for use in situations where both hands are not free or for people with disabilities. Interests in services using speech recognition technology have been increasing. In this study, we developed a mobile writing application using voice recognition and voice command technology which helps people create and edit documents easily. This application is characterized by the minimization of the touch on the screen and the writing of memo by voice. We have systematically designed a mode to distinguish voice writing and voice command so that the writing and execution system can be used simultaneously in one voice interface. It provides a shortcut function that can control the cursor by voice, which makes document editing as convenient as possible. This allows people to conveniently access writing applications by voice under both physical and environmental constraints.
2009년 이후 전체 범죄는 감소하고 있지만, 보이스피싱은 오히려 급증하고 있다. 정부와 학계에서는 이를 근절하기 위해 다양한 대책을 제시하고 연구를 진행해 왔으나 진화하는 보이스피싱을 따라잡기에는 역부족이다. 이 연구에서 연구자들은 범인 검거와 피해회복이 어려운 보이스피싱의 피해 예방에 초점을 두었다. 특히, 피해자가 금융거래행위(계좌이체 등)를 한다는 점이 금융사기(이상거래)와 유사하다는 점에 착안하여, 금융사기 탐지에 활용되고 있는 이상거래탐지시스템(FDS)을 활용한 보이스피싱 예측 방안을 연구하였다. 그 결과 머신러닝 기반의 이상거래탐지시스템(FDS)에 보이스피싱과 관련한 통화내역, 메신저내역, 대포통장, 보이스피싱 유형과 112신고 등 빅데이터를 결합한 방안을 개념적으로 도출하였다. 이 연구에서는 주로 정부 대책과 빅데이터 활용과 관련한 문헌연구를 중심으로 연구를 진행했다. 그러나 데이터 수집의 한계와 FDS의 보안 문제로 구체적인 모델까지를 제시하지는 못하였다. 다만, 관련된 선행연구가 없는 현실에서 머신러닝을 위해 필요한 데이터 종류와 FDS를 융합한 보이스피싱 대응방안의 개념을 최초로 제시했다는 점에 의미가 있다. 향후 이 연구를 바탕으로 '보이스피싱 피해 예측 시스템'이 개발되어 보이스피싱 피해가 근절되기를 기대한다.
음성 상호작용은 스마트 기기의 활용에 능숙하지 못한 디지털 소외계층을 대상으로 하는 애플리케이션에서 특히 효과적이다. 그러나 공개 API를 기반으로 한 애플리케이션들은 기존의 터치스크린 중심의 UI와 제공되는 API의 한계로 인해 음성 신호를 짧고 단편적인 입출력에만 활용하고 있다. 본 논문에서는 사용자와 지능형 모바일/IoT 애플리케이션의 대화형 음성 상호작용 모델을 설계하고, 편집 거리(Levenshtein distance) 기반 키워드 탐지 기법을 제안한다. 제안 모델 및 기법은 안드로이드 환경에서 구현되었으며, 편집 거리 기반 키워드 탐지 기법은 음성인식을 통해 부정확하게 인식된 키워드에 대해 기존 기법보다 높은 인식률을 보였다.
Moattar, Mohammad Hossein;Homayounpour, Mohammad Mehdi
ETRI Journal
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제33권1호
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pp.99-109
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2011
This paper concerns a robust real-time voice activity detection (VAD) approach which is easy to understand and implement. The proposed approach employs several short-term speech/nonspeech discriminating features in a voting paradigm to achieve a reliable performance in different environments. This paper mainly focuses on the performance improvement of a recently proposed approach which uses spectral peak valley difference (SPVD) as a feature for silence detection. The main issue of this paper is to apply a set of features with SPVD to improve the VAD robustness. The proposed approach uses a weighted voting scheme in order to take the discriminative power of the employed feature set into account. The experiments show that the proposed approach is more robust than the baseline approach from different points of view, including channel distortion and threshold selection. The proposed approach is also compared with some other VAD techniques for better confirmation of its achievements. Using the proposed weighted voting approach, the average VAD performance is increased to 89.29% for 5 different noise types and 8 SNR levels. The resulting performance is 13.79% higher than the approach based only on SPVD and even 2.25% higher than the not-weighted voting scheme.
The speech movements are acquired activity, not determined by instincts or by biologic inheritance either. The child listens to the sound from the surrounding persons, observes the speech movement of the people and tried to imitate them. Then the child acquires their specific phonation pattern. We guessed that the parents influences to the child are very important in the developing of the speech movements. Because the parents are first contact person to the baby. The recognition of parents about the voice changes in the child will be important too. And social environments such as kindergarden, school, friends contact with, can influence to the voice of the child. We investigated the state of the voice, parents influence and social environmental factor. In the bases of this study, we knew that the parents recognition about the voice changes of child, faulty vocal habits of child, social environmental factors influenced to the voice of child. And we thought we have to do our best for the early detection of voice changes and proper treatment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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