• 한국통신학회논문지
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• 제26권9A호
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• pp.1451-1458
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• 2001

디지털 이동통신 시스템에서 가장 빈번하게 발생하는 음성 서비스의 궁극적인 목표는 양호한 음성 품질과 높은 주파수 효율의 제공에 있다. 음성은 묵음 구간에 의하여 구분되어진 짧고 간헐적인 음성 에너지의 반복으로 표현 가능하며 실제 음성 통화중 활성 음성이 존재하는 구간은 약 40%, 나머지 60% 구간은 묵음 또는 상대방의 음성을 듣는 구간이다. 이 묵음 구간을 효율적으로 활용함에 의해 시스템의 스펙트럼 이득을 얻을 수 있다. 본 논문에서는 디지털 이동통신 시스템과 같이 다양하게 변화하는 주변 잡음 환경에서도 강건하게 동작 가능하여 10msec 프레임 크기를 갖는 음성부호화기에 적용 가능한 음성 활성도 측정 방안을 설계하였다. 설계된 알고리즘은 음성에너지, 스펙트럼 분포, 영교차율, 그리고 LPC 잔여신호의 Peakiness 측정값을 이용하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2010년도 하계학술대회
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• pp.150-151
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• 2010

본 논문에서는 잡음환경에서의 이중채널 음성인식을 위한 통계모델 기반 음성구간 검출 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 다채널 입력 신호로부터 얻어진 공간정보를 이용하여 음성 존재 및 부재 확률모델을 구하고 이를 통해 음성구간 검출을 행한다. 이때, 공간정보는 두 채널간의 상호 시간 차이와 상호 크기 차이로, 음성 존재 및 부재 확률은 가우시안 커널 밀도 기반의 확률모델로 표현된다. 그리고 음성구간은 각 시간 프레임 별 음성 존재 확률 대비 음성 부재 확률의 비를 추정하여 검출된다. 제안된 음성구간 검출 방법의 평가를 위해 검출된 구간만을 입력으로 하는 음성인식 성능을 측정한다. 실험결과, 제안된 공간정보를 이용하는 통계모델 기반의 음성구간 검출 방법이 주파수 에너지를 이용하는 통계모델 기반의 음성구간 검출 방법과 주파수 스펙트럼 밀도 기반 음성구간 검출 방법에 비해 각각 15.6%, 15.4%의 상대적 오인식률 개선을 보였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권12호
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• pp.1992-1999
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• 2017

This study proposes a decorative typeface which is produced through the concept of trigonometric functions in an open-source programming language known as Processing. First, the theoretical background of Processing and trigonometric functions as well as previous research in this area are analyzed. Second, basic modules of 'V', 'I', 'O', and 'M' were created for use as the final alphabet typeface with the concept of a trigonometric function. Third, a decorative parabolic curve that encircles the base module was created. Finally, the modules created on Processing were edited in Adobe Illustrator to create a typeface set with characters from A to Z. Various artworks using Programming can produce an infinite number of different versions by modifying only some of the variables and codes, and this method can include multimedia features such as text, images, videos, interactive art and various forms of content and media. Therefore, with regard to expression, the possibilities are endless. In this study, I attempt to expand the field of visual culture using programming and computational methodologies. In contrast to the digital typeface production method, which relies on existing graphic tools, this study is meaningful because it expands the range of use of decorative typefaces.

• 음성과학
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• 제15권2호
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• pp.55-65
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• 2008

Recently, the multi-model based speech recognizer has been used quite successfully for noisy speech recognition. For the selection of the reference HMM (hidden Markov model) which best matches the noise type and SNR (signal to noise ratio) of the input testing speech, the estimation of the SNR value using the VAD (voice activity detection) algorithm and the classification of the noise type based on the GMM (Gaussian mixture model) have been done separately in the multi-model framework. As the SNR estimation process is vulnerable to errors, we propose an efficient method which can classify simultaneously the SNR values and noise types. The KL (Kullback-Leibler) distance between the single Gaussian distributions for the noise signal during the training and testing is utilized for the classification. The recognition experiments have been done on the Aurora 2 database showing the usefulness of the model compensation method in the multi-model based speech recognizer. We could also see that further performance improvement was achievable by combining the probability density function of the MCT (multi-condition training) with that of the reference HMM compensated by the D-JA (data-driven Jacobian adaptation) in the multi-model based speech recognizer.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2012년도 하계학술대회
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• pp.271-274
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• 2012

음성 신호처리에서 많이 쓰이는 음성구간 검출은 주로 음향신호의 분석을 통하여 음향 신호에 음성이 존재하는지 여부를 판단한다. 그러나 음향신호를 이용한 방법은 음성 또는 비음성 잡음이나 주위 음향 환경에 의하여 성능이 결정된다는 단점이 있다. 음향 환경 변화에 강인한 음성구간 검출을 수행하기 위하여, 영상정보를 이용한 음성구간 검출 방법들이 최근에 연구되어 왔는데 기존 방법들은 입술 모양의 변화를 추정하기 위하여 입술 모델 등을 이용하거나 구강(oral cavity) 영역에 해당하는 픽셀 수의 변화를 이용하여 음성 구간을 검출하였다. 위 방법들은 입술의 모양을 추정하는 데 복잡한 계산이 필요하거나, 입술 모양 추정 없이 구강 영역픽셀 수만 이용하기 때문에 다소 정확도가 떨어진다는 단점이 있다. 본 논문에서는, 입술 모양의 변화를 추정하기 위해 밖으로 드러나는 구강 영역의 모양을 타원 근사법으로 추정하고, 타원의 넓이와 높이의 변화를 이용하여 음성 구간을 검출하는 방법을 제안하였다. 비교 실험 결과, 제안하는 방법은 구강영역 픽셀 수의 변화만 이용하는 방법에 비해 우수한 성능을 보임을 확인할 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제31권6C호
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• pp.589-602
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• 2006

잡음은 음성과 관련된 시스템의 성능을 제한하는 주된 원인이기 때문에 음성향상과 관련된 연구는 꾸준히 계속되어왔다. 전통적인 음성향상 방법은 무성음과 잡음을 구분하지 알기 때문에 잡음제거 과정에서 무성음이 함께 제거되는 단점이 있으며, 웨이블릿 기반의 전통적인 잡음제거 방법은 각 대역마다 동일한 문턱값을 사용하기 때문에 시변 환경에서 성능이 떨어지는 단점이 있다. 이 단점들을 개선하기위해 다중대역 파워 차감법과 Perceptual 웨이블릿 패킷 분해를 이용한 웨이블릿 기반의 개선된 음성향상 방법을 제안한다. 전처리 과정으로 다중대역 파워 차감법을 사용하여 광대역 잡음을 제거하고 뮤지컬 잡음의 발생을 줄이며, psycho-acoustic 모델 기반 Perceptual 웨이블릿 패킷으로 신호를 분해한 후 각 웨이블릿 노드의 엔트로피 비율과 음성검출을 이용하여 무성음/유성음/잡음을 구분한다. 구분된 신호에 따라 각 웨이블릿 노드마다의 문턱값을 기준으로 웨이블릿 Shrinkage를 적용하여 잡음을 제거하고 무성음이나 파워가 작은 유성음이 제거되는 오류를 최소화한다. 또한 잡음 파워 추정 과정에 적응적으로 망각 계수를 선택하여 잡음 파워 추정 오류를 최소화한다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제4권2호
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• pp.18-24
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• 2003

실시간 음성 인식기의 구현에 있어서 선행되어야 할 과제는 신뢰성 있는 음성구간 검출과 적절한 음성특징벡터를 구하는 것이다. 그러나, 주변 잡음이 인가되는 환경에서는 신뢰성 있는 음성구간 검출이 어렵게 되어 적절한 음성특징벡터를 구할 수 없게 되어 최종적으로 인식기의 성능 저하를 초래하게 된다. 이러한 문제점을 보완하기 위하여 본 논문에서는 일반적으로 사용되어지는 단구간 파러 스펙트럼 외에 잡음에 강인한 특성을 가질 수 있도록 하는 새로운 특징 파라메터로써 스펙트럼 밀도비교척도와 선형회귀를 이용한 선형결정함수를 사용하였다. 이러한 두 가지 파라메터를 추가하여 주변 잡음의 크기에 따라 각각의 (파라메터를 적절한 가중치로 조합하여 음성구간 결정을 수행한 다음 DTW를 사용하여 인식실험을 한 결과 주변 잡음이 존재하는 환경에서도 강인한 특성을 가짐을 확인할 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제49권3호
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• pp.98-105
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• 2012

본 논문은 고품질을 갖는 음성재생 속도제어를 위한 새로운 방법을 다루었다. 제안 방법은 재생 속도에 따른 음성 신호의 활성화 영역을 검출하는 가변적 임계필터링 솔루션을 제공하였다. 임계필터링을 위한 임계값은 주어진 배속에 따라 재생되는 음성 신호 내의 각 프레임의 통계(평균과 표준편차)에 의해 가변적으로 결정되며 프레임 내의 활성화 블록구간 만을 축출하는데 사용된다. 또한 높은 재생 속도에 따른 피치 손상과 같은 품질 저하를 최소화하기 위하여, 임계필터링은 유, 무성음 구분 없이 상대적은 낮은 활성도를 갖는 블록들을 우선적으로 제거한다. 실험 결과, 제안 방식은 기존의 피치 축출을 사용하는 SOLA(Synchonized OverLap Add) 방식보다 높은 품질 갖는 재생속도 제어 솔루션을 제공함을 알 수가 있었다.

• 정보화정책
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• 제29권4호
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• pp.43-66
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• 2022

인공지능 기술의 발전과 더불어 세계 각국의 인공지능 기술 특허를 둘러싼 경쟁도 치열해지고 있다. 2000년~2021년간 미국 특허청의 인공지능 기술 특허출원은 꾸준히 증가하고 있는 가운데 2010년대 들어 보다 가파른 성장세를 기록하고 있다. 특허지표를 통해 한국의 인공지능 기술경쟁력을 분석한 결과, 청각지능, 시각지능 등의 세부 분야에서 특허활동성, 영향력, 시장성 등이 우위에 있는 것으로 평가된다. 그러나, 주요국과 비교하여 한국의 인공지능 기술 특허는 양적 활동성, 시장성 확보 측면에서는 상대적으로 우수하나 기술 파급력은 다소 열위에 있는 것으로 나타난다. 최근 인공지능 기술 토픽으로 노이즈 캔슬링, 음성인식 등은 감소한 반면 모델학습 최적화, 스마트센서, 자율주행 등이 활성화되면서 성장이 기대되고 있다. 한국의 경우 사기탐지/보안, 의료 비전러닝 등의 분야에서 특허출원 성과가 다소 부족하여 분발이 요구된다.

• 대한인간공학회지
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• 제31권2호
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• pp.271-279
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• 2012

Objective: This study classified three different emotional states(boredom, pain, and surprise) using physiological signals. Background: Emotion recognition studies have tried to recognize human emotion by using physiological signals. It is important for emotion recognition to apply on human-computer interaction system for emotion detection. Method: 122 college students participated in this experiment. Three different emotional stimuli were presented to participants and physiological signals, i.e., EDA(Electrodermal Activity), SKT(Skin Temperature), PPG(Photoplethysmogram), and ECG (Electrocardiogram) were measured for 1 minute as baseline and for 1~1.5 minutes during emotional state. The obtained signals were analyzed for 30 seconds from the baseline and the emotional state and 27 features were extracted from these signals. Statistical analysis for emotion classification were done by DFA(discriminant function analysis) (SPSS 15.0) by using the difference values subtracting baseline values from the emotional state. Results: The result showed that physiological responses during emotional states were significantly differed as compared to during baseline. Also, an accuracy rate of emotion classification was 84.7%. Conclusion: Our study have identified that emotions were classified by various physiological signals. However, future study is needed to obtain additional signals from other modalities such as facial expression, face temperature, or voice to improve classification rate and to examine the stability and reliability of this result compare with accuracy of emotion classification using other algorithms. Application: This could help emotion recognition studies lead to better chance to recognize various human emotions by using physiological signals as well as is able to be applied on human-computer interaction system for emotion recognition. Also, it can be useful in developing an emotion theory, or profiling emotion-specific physiological responses as well as establishing the basis for emotion recognition system in human-computer interaction.