• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권2호
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• pp.962-977
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• 2019

The human voice is a convenient method of information transfer between different objects such as between men, men and machine, between machines. The development of information and communication technology, the voice has been able to transfer farther than before. The way to communicate, it is to convert the voice to another form, transmit it, and then reconvert it back to sound. In such a communication process, a vocoder is a method of converting and re-converting a voice and sound. The CELP (Code-Excited Linear Prediction) type vocoder, one of the voice codecs, is adapted as a standard codec since it provides high quality sound even though its transmission speed is relatively low. The EVRC (Enhanced Variable Rate CODEC) and QCELP (Qualcomm Code-Excited Linear Prediction), variable bit rate vocoders, are used for mobile phones in 3G environment. For the real-time implementation of a vocoder, the reduction of sound quality is a typical problem. To improve the sound quality, that is important to know the size and shape of noise. In the existing sound quality improvement method, the voice activated is detected or used, or statistical methods are used by the large mount of data. However, there is a disadvantage in that no noise can be detected, when there is a continuous signal or when a change in noise is large.This paper focused on finding a better way to decrease the reduction of sound quality in lower bit transmission environments. Based on simulation results, this study proposed a preprocessor application that estimates the SNR (Signal to Noise Ratio) using the spectral SNR estimation method. The SNR estimation method adopted the IMBE (Improved Multi-Band Excitation) instead of using the SNR, which is a continuous speech signal. Finally, this application improves the quality of the vocoder by enhancing sound quality adaptively.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1998년도 추계종합학술대회 논문집
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• pp.1203-1206
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• 1998

Considerable research in the last three decades has examined the problem of enhancement of speech degraded by additive background noise. We compare traditional methods such as spectral subtraction and Wiener filter, recently proposed psychoacoustic model based methods such as perceptual filter and noise suppression in EVRC in terms of performance and complexity.

• 공학논문집
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• 제3권1호
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• pp.43-46
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• 1998

지난 30년간 부가 잡음에 의해 열화된 음성신호의 개선에 관해 많은 연구가 진행되어 왔다. 잡음제거를 위한 고전적인 방법인 spectral subtraction, Wiener filter와 최근에 제안된 심리음향모델에 근거한 perceptual filter, EVRC의 잡음제거단을 성능과 구현의 복잡도 측면에서 비교하였다.

• 말소리와 음성과학
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• 제5권1호
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• pp.11-16
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• 2013

This paper proposes robust feature extraction for accurate voice activity detection (VAD). VAD is one of the principal modules for speech signal processing such as speech codec, speech enhancement, and speech recognition. Noisy environments contain nonstationary noises causing the accuracy of the VAD to drastically decline because the fluctuation of features in the noise intervals results in increased false alarm rates. In this paper, in order to improve the VAD performance, harmonic-weighted energy is proposed. This feature extraction method focuses on voiced speech intervals and weighted harmonic-to-noise ratios to determine the amount of the harmonicity to frame energy. For performance evaluation, the receiver operating characteristic curves and equal error rate are measured.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제7권7호
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• pp.896-904
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• 2004

본 논문에서는 10msec 프레임의 가변전송률 G.729 음성부호화기를 설계하여 VoIP에서의 대역 효율을 개선하고, 부전송률 부호화기 도입을 통한 인터넷 프로토콜에서 발생하는 패킷 손실구간의 음성 품질을 개선할 수 있는 방안을 도출하였다. 가변 전송률 음성부호화기 설계는 음성 통화중 발생하는 약 60% 정도의 묵음 구간을 활용하는 기법으로서 활성 음성구간은 8kbps로 전송하고,비 활성 음성구간은 1kbps로 전송함에 의하여 고정 전송률 방식의 음성 부호화기에 비하여 평균 패킷 전송량을 약 50% 감소시켜 대역 효율을 개선할 수 있다. 제안 방법의 성능은 동일 프레임 크기를 갖는 ITU-T G.729B방식과 감지 활성도의 변화분과 음성품질 손상 구간의 비율을 기준으로 비교 평가하였다. 그리고 인터넷 환경에서의 패킷 손실에 의한 음성 품질 저하 방지는 4kbps 부전송률 음성부호화기 도입과 오류 발생 전후의 패킷에 의한 오류은닉 방법을 활용하였으며, 성능은 재생 음성품질로서 평가하였다. 본 논문에서 설계한 가변 전송률 부호화 방식은 고정 전송률 방식에 대비하여 평균 음성 패킷의 전송량을 1/2로 감소시켜 대역효율 개선이 가능하며, 감소된 전송률을 손실 패킷구간에 활용하는 경우 8kbps 고정 전송률 방식과 동일 대역이용에서 3dB의 음성품질 개선이 가능하여 VoIP 성능 개선이 가능하리라 사료된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제28권5C호
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• pp.476-485
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• 2003

이 논문에서는 CDMA(Code Division Multiple Access) 음성 압축 표준의 하나인 EVRC(enhanced variable rate codec) 코덱으로 재생되는 음악의 품질을 개선하기 위한 전처리 알고리듬을 제안한다. EVRC는 음성을 압축하는 목적으로 최적화되었기 때문에, 음악을 압축하여 전송하면 품질을 심하게 저하시키기도 한다. EVRC로 음악을 압축할 때 발생하는 품질 저하 현상들 중에서 가장 심한 것의 하나가 끊김 현상인데, 끊김 현상은 프레임들이 연속적으로 Rate 1/8로 전송될 때 발생한다. EVRC는 장기 예측 이득의 크기를 바탕으로 입력 프레임들의 전송률을 결정하므로, 장기 예측 이득을 증가시켜 대부분의 프레임이 Rate 1 혹은 Rate 1/2로 압축될 수 있도록 하였다. 실험 결과를 보면 이러한 전처리 방법은 음악 신호에 대해 잘 적용되며 끊김 현상이 발생하는 프레임의 개수가 상당히 줄어들었음을 확인할 수 있다.

• 대한음성학회지:말소리
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• 제52호
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• pp.121-132
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• 2004

This paper is aiming at real-time implementation of adaptive noise cancellation system using DSP processor. ACHARF algorithm, which guarantees stability and fast convergence by adaptive compensator, is used on this DSP system. For the experiments, TLV320AIC23 stereo CODEC of TI Inc. is used with TMS320C6413 DSP processor. Signals of primary input and reference input are obtained by two microphones. The primary input is the voice plus noise signal and the reference input is white noise or real noise. The experimental results show that ANC system using DSP processor with ACHARF is verified to be an effective speech enhancement method for various speech processing units.

• 대한음성학회지:말소리
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• 제64호
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• pp.105-119
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• 2007

Noise reduction technologies are indispensable to achieve acceptable speech quality in VoIP systems. This paper proposes a Wiener filter optimized to the estimated SNR of noisy speech for the noise reduction in VoIP environments. The proposed noise canceller is applied as a pre-processor before speech encoding. The performance of the proposed method is evaluated by the PESQ in various noisy conditions. In this paper, the proposed algorithm is applied to G.711, G.723.1, and G.729A which are all VoIP speech codecs. The PESQ results show that the performance of our proposed noise reduction scheme outperforms those of the noise suppression in the IS-127 EVRC and the ETSI standard for the advanced distributed speech recognition front-end.