• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권12호
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• pp.2521-2526
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• 2011

본 논문에서는 퍼셉트론 신경회로망과 선형예측부호화 켑스트럼 계수를 사용한 화자인식 알고리즘을 제안한다. 제안하는 화자인식 알고리즘은 입력받은 음성신호에 대해서 유성음 구간을 추출한다. 추출된 유성음 구간에 대하여 선형예측 분석에 의하여 화자의 특성을 가지고 있는 선형예측부호화 켑스트럼 계수를 구한다. 구해진 선형예측부호화 켑스트럼 계수를 분류하기 위하여 이 켑스트럼 계수를 퍼셉트론 신경회로망의 입력으로 사용하여 네트워크의 학습을 수행한다. 본 실험에서는 선형예측부호화 켑스트럼 계수와 신경회로망을 사용하여 본 화자인식 알고리즘이 유효하다는 것을 인식률을 통하여 확인한다.

• 음성과학
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• 제10권2호
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• pp.57-64
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• 2003

The cepstrum coefficients are the most popular feature for speech recognition or speaker recognition. The cepstrum coefficients are also used for speech synthesis and speech coding but has major drawback of long processing time. In this paper, we proposed a new method that can reduce the processing time of FFT cepstrum analysis. We use the normal ordered inputs for FFT function and the bit-reversed inputs for IFFT function. Therefore we can omit the bit-reversing process and reduce the processing time of FFT ceptrum analysis.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권7호
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• pp.1370-1376
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• 2012

본 논문에서는 남성화자 혹은 여성화자인지를 구분하는 성별인식 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 남성화자와 여성화자의 특징벡터를 분석하며, 이러한 남녀의 특징벡터를 이용하여 신경회로망에 의한 제안한 성별인식에 대한 인식실험을 수행한다. 신경회로망의 입력신호로 사용한 특징벡터로는 10차의 LPC 켑스트럼 계수, 12차의 LPC 켑스트럼 계수, 12차의 FFT 켑스트럼 및 1차의 RMS, 12차의 LPC 켑스트럼 및 8차의 FFT 스펙트럼들이다. 본 실험에서는 특히 12차의 LPC 켑스트럼 및 8차의 저역 FFT 스펙트럼의 특징벡터를 사용하여 20-20-2의 네트워크에 의하여 신경회로망이 학습되었다. 실험결과, 남성화자에 대하여 학습 시에는 평균 99.8%, 여성화자에 대해서는 평균 96.5%의 성별인식률이 구해졌다.

• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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• 대한의용생체공학회 1992년도 추계학술대회
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• pp.79-82
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• 1992

Under the assumption that the EMG signal was used as the reference signal for driving a prosthetic arm, function discrimination of EMG signal from the biceps and triceps of subject was achived with LPC CEPSTRUM coefficients. By varying the number of coefficients, the types of windows, window size, and window overlaping rates, the best conditions for the function discrimination of EMG signal were obtained.

• 대한음성학회지:말소리
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• 제64호
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• pp.89-103
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• 2007

In this paper, we introduce mel-cepstrum modulation energy (MCME) for a feature to discriminate speech and music data. MCME is a mel-cepstrum domain extension of modulation energy (ME). MCME is extracted on the time trajectory of Mel-frequency cepstral coefficients, while ME is based on the spectrum. As cepstral coefficients are mutually uncorrelated, we expect the MCME to perform better than the ME. To find out the best modulation frequency for MCME, we perform experiments with 4 Hz to 20 Hz modulation frequency. To show effectiveness of the proposed feature, MCME, we compare the discrimination accuracy with the results obtained from the ME and the cepstral flux.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제16권3호
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• pp.345-352
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• 1995

The LPC cepstrum coefficients, which are an acoustic features of speech signal, have been widely used as the feature parameter for various speech recognition systems and showed good performance. The vocal tract area function is a kind of articulatory feature, which is related with the physiological mechanism of speech production. This paper proposes the vocal tract area function as an alternative feature parameter for speech recognition. The linear predictive analysis using Burg algorithm and the vector quantization are performed. Then, recognition experiments for 5 Korean vowels and 10 digits are executed using the conventional LPC cepstrum coefficients and the vocal tract area function. The recognitions using the area function showed the slightly better results than those using the conventional LPC cepstrum coefficients.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1988년도 전기.전자공학 학술대회 논문집
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• pp.738-741
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• 1988

In this paper, we deal with the movements identification of EMG signals by LPC cepstrum coefficients. Movements were identified by extration of characteristics of similar patterns in Euclid distance measurement method for EMG signals generated by voluntary contractions of subject's musculature. As number of coefficients is larger, we obtain the better rate of movements identification. By exact extraction of signals and decision of optimal coefficient, it is expected that these results will apply to prosthesis control in real-time.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제2권3호
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• pp.24-31
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• 2001

K-L 전개 방법은 특징의 차원을 효과적으로 압축하므로 인식 처리에서 계산량을 줄일 수 있는 방법으로 잘 알려져 있다. 본 논문에서는 한국어 인식 시스템의 인식 정도를 개선하기 위해, 음성의 특징 파라미터에 대하여 효과적으로 K-L전개를 적용하는 방법(K-L 계수)을 제안한다. 그리고 제안한 방법으로 얻어진 새로운 음성 특징 파라미터를 이용하여 화자 독립 연속 숫자음 인식실험을 수행하고, 기존의 Mel-cepstrum과 회귀계수의 인식 결과와 비 교, 분석하였다. 인식 실험 결과, 제안한 K-L 계수를 이용한 방법이 기존의 방법보다 높은 인식률을 얻어 제안한 방법의 유효성을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2011년도 추계학술대회
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• pp.613-615
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• 2011

본 논문에서는 켑스트럼 계수를 이용하여 음성인식을 하는 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 사람이 발성한 음성을 두 영역의 켑스트럼 계수로 분리한 후에, 신경회로망을 사용하여 음성인식을 하는 방법이다. 본 논문에서 제안하는 신경회로망은 오차가 거의 없어지는 일정 기간 동안 네트워크를 학습시킨 후에 신경회로망의 학습 데이터와는 다른 새로운 음성이 신경회로망에 입력된 경우에 대하여 각 음성 구간에서 분류가 가능한 모음검출을 위한 음성인식 시스템을 제안한다.

• 한국음향학회지
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• 제11권3호
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• pp.5-13
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• 1992

한국어 숫자음이 단음절인 특성을 이용하여 각 숫자음에 대해 시간정합을 필요로 하지 않으면서 일정한 수를 갖는 특징벡터를 추출하여 다층구조 신경망으로 인식실험을 하였다. 음성신호의 시작점/끝점과 더불어 모음의 최대 피크점을 기준으로 해석구간을 초성, 중성, 종성의 세 부분으로 나누었으며, 음성신호의 특징벡터로는 반사계수, 켑스트럼, ${\Delta}$켑스트럼, ${\Delta}$에너지 등을 이용하여, 각 특징벡터 및 입력층과 은닉층의 노드 수에 따른 인식율 및 학습속도 등을 비교하였다. 신경망의 입력층의 특징벡터로서 반사계수를 사용한 경우보다 켑스트럼을 사용했을 때가 더 좋은 인식율을 보였다. ${\Delta}$켑스트럼의 특성이 전체 인식율에 미치는 영향이 그다지 크지 않았는데, 이는 한국어 숫자음이 단음절로 구성되어 있는 특징을 이용해 분석 구간을 stationary한 특성을 갖는 세 부분으로 구분하였기 때문이라 생각된다. 각 숫자음에 대해 150개의 켑스트럼을 사용한 경우에 97.8%의 인식율을 얻었다.