• 한국음향학회지
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• 제21권4호
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• pp.361-373
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• 2002

본 논문에서는 음성 인식과 화자 인식에서 채널 변이 정규화를 위해 널리 사용되는 전통적인 켑스트럴 평균차감법 (CMS: Cepstral Mean Subtraction)의 성능을 향상시키기 위한 정규화 방법을 제안한다. 기존의 켑스트럴 평균 차감법은 장구간 켑스트럼의 평균으로 채널 성분을 추정하므로 유성음의 포먼트에 의해 채널 성분이 편향되는 단점을 가진다. 제안된 포먼트 평활화 켑스트럴 평균 차감법 (FBCMS; Formant-broadened CMS)은 켑스트럼으로부터 변환된 로그 스펙트럼에서 포먼트 위치를 쉽게 찾을 수 있고, 포먼트는 전극점 모델로 표현되는 성도 전달 함수의 우세 극점에 대응된다는 사실에 근거한다. 따라서 제안된 방법은 켑스트럼으로부터 음성의 포먼트를 구하고, 이로부터 포먼트의 대역폭을 확장한 켑스트럼을 구한 후 평균함으로써 채널 켑스트럼 성분으로부터 우세 극점들의 영향을 제거한다. 전극점 모델의 우세 극점을 얻기 위해 다항식 인수분해 과정을 거치지 않으므로 연산량을 줄일 수 있으며 포먼트에 해당하는 우세 극점만으로 선택적으로 처리할 수 있다. 본 연구에서는 4가지의 모의 채널을 이용하여 전통적인 켑스트럴 평균 차감법, 극점 필터화 켑스트럴 평균 차감법 (Pole-filtered CMS) 그리고 제안된 방법의 비교실험을 수행하였다. 실제 채널 켑스트럼과 추정된 채널 켑스트럼과의 거리를 측정하는 실험에서 음성에 의한 편향을 완화시켜 실제 채널에 보다 가까운 평균 켑스트럼을 얻을 수 있음을 확인하였다. 또한 문장독립 화자 식별에서 제안된 방법은 전통적인 켑스트럴 평균 차감법보다 우세하고 극점 필터화 켑스트럴 평균 차감법 (Pole-filtered CU)과는 비슷한 결과를 보였다. 결과적으로 제안된 방법은 전통적인 켑스트럴 평균 차감법에 기반하여 효과적인 채널 정규화가 가능하다는 것을 보였다.

• 전자공학회논문지B
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• 제33B권1호
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• pp.96-107
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• 1996

본 논문에서는 직교 벡터 공간 변환을 이용한 새로운 음성 개성 변환 알고리즘을 제안하였다. 음성 개성 변환이란 임의 환자(source)가 가지고 있는 몇 개의 특징 변수를 다른 화자(target)의 특징 변수로 변환하는 기법이다. 본 논문에서는 LPC 켑스트럼 계수와 여기 신호의 스펙트럼, 그리고 피치 궤적을 변환하여 음성 개성변환을 구현하였다. LPC 켑스트럼 계수의 변환을 위해 직교 벡터 공간 변환 기법이 제안되었다. 이 기법은 KL(Karhunen-Loeve)변환을 이용한 principle component의 분리와 최소 자승 오차를 갖는 선형 좌표 변환을 통해 LPC 켑스트럼의 변환을 수행한다. 또한, 화자간의 운율적인 특징을 변환하기 위해 피치 궤적 변환 기법이 제안되었다. 피치 궤적 변환을 위하여 먼저 두 화자간의 기준 피치 패턴의 작성하고 기준 패턴간의 대응 관계를 추정한 후 이를 이용하여 source 화자의 피치 패턴이 target 피치 패턴으로 변환되도록 하였다. 컴퓨터를 이용한 모의 실험 결과 제안된 알고리즘은 객관적인 평가와 주관적인 평가에 있어서 우수한 성능을 나타내었다.

• 방송공학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.13-20
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• 2001

본 논문에서는 켑스트럼 영역에서의 오디오 워터마킹 방법을 제안한다. 광대역 채널에 협대역 신호를 숨기는 대역확산(spread spectrum) 통신과 유사한 방법을 이용하여 워터마크 신호를 오디오 신호의 켑스트럼 성분에 삽입한다. 의사잡음 시퀸스 (pseudo-random sequence)를 이용하여 오디오 신호에 삽입할 워터마크 신호를 발생시킨다 켑스트럼 계수들의 분포와 인간 청각 시스템(Human Auditory System, HAS)의 주파수 마스킹 특성을 고려하여 결정한 가중치를 곱해서 얻은 워터마크 신호는 사람 의 귀로 감지할 수 없을 정도의 크기를 갖는다. 본 논문의 실험 결과에서 보인 것처럼. 오디오 신호의 사용 권한이 없는 사용자들 은 삽입된 워터마크 신호를 검출하기가 통계적으로 거의 불가능하며, 다중 워터마크, MPEG 오디오 부호화. 부가잡음과 같은 다양한 공격에도 소유자에 의해서는 워터마크 신호의 검출이 가능하다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.775-780
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• 2013

본 논문에서는 백색잡음 및 자동차잡음 환경 하에서 남녀 성별인식이 가능한 신경회로망에 의한 화자종속 음성인식 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안한 음성인식 알고리즘은 남성화자 및 여성화자를 인식하기 위하여 LPC 켑스트럼 계수를 사용하여 신경회로망에 의하여 학습된다. 본 실험에서는 백색잡음 및 자동차잡음에 대하여 총 6개의 신경회로망의 네크워크에 대한 인식결과를 나타낸다. 인식실험의 결과로부터 백색잡음에 대해서는 최대 96% 이상의 인식률, 자동차잡음에 대해서는 최대 88% 이상의 인식률을 구하였다. 마지막으로 본 실험에서는 제안하는 음성인식 알고리즘이 배경잡음 환경 하에서의 기존의 음성인식 알고리즘과 비교하여 본 방식의 알고리즘이 유효하다는 것을 실험으로 확인한다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제15권4호
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• pp.465-474
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• 1994

This study is concerned with a method which helps human to generate EMG signals accurately and consistently to make reliable design samples of function discriminator for prosthetic arm control. We intend to ensure a signal accuracy and consistency by training human as a signal generation source. For the purposes, we construct a human training system using a digital computer, which generates visual graphes to compare real target motion trajectory with the desired one, to observe EMG signals and their features. To evaluate the effect which affects a feature variance and a feature separability between motion classes by the human training system, we select 4 features such as integral absolute value, zero crossing counts, AR coefficients and LPC cepstrum coefficients. We perform a experiment four times during 2 months. The experimental results show that the hu- man training system is effective for accurate and consistent EMG signal generation and reduction of a feature variance, but is not correlated for a feature separability, The cepstrum coefficient is the most preferable among the used features for reduction of variance, class separability and robustness to a time varing property of EMG signals.

• 정보보호학회논문지
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• 제29권6호
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• pp.1393-1401
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• 2019

최근 시스템에 음성 인증 기능이 탑재됨에 따라 화자(Speaker)를 정확하게 인증하는 중요성이 높아지고 있다. 이에 따라 다양한 방법으로 화자를 인증하는 모델이 제시되어 왔다. 본 논문에서는 Short-time Fourier transform(STFT)를 적용한 새로운 화자 인증 모델을 제안한다. 이 모델은 기존의 Mel-Frequency Cepstrum Coefficients(MFCC) 추출 방법과 달리 윈도우 함수를 약 66.1% 오버랩하여 화자 인증 시 정확도를 높일 수 있다. 새로운 화자 인증 모델을 제안한다. 이 때, LSTM 셀을 적용한 Recurrent Neural Network(RNN)라는 딥러닝 모델을 사용하여 시변적 특징을 가지는 화자의 음성 특징을 학습하고, 정확도가 92.8%로 기존의 화자 인증 모델보다 5.5% 정확도가 높게 측정되었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 제13회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.153-156
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• 2000

본 논문에서는 음성 인식률 향상을 위한 여러 가지방법들 중에서 음성특징 파라미터 추출 방법에 관한 한가지 방법을 제시하였다. 본 논문에서는 청각 특성을 기반으로 한 MFCC(met frequency cepstrum coef-ficients)와 성능 향상을 위한 방법으로 GFCC (gamma-tone filter frequency cepstrum coefficients)를 제시하고 음성 인식을 수행하여 성능을 분석하였다. MFCC에서 일반적으로 사용하는 임계 대역 필터로 삼각 필터(triangular filter) 대신 청각 구조의 기저막(basilar membrane)특성을 묘사한 gammatone 대역 통과 필터를 이용하여 특징 파라미터를 추출하였다. DTW 알고리즘으로 인식률을 분석한 결과 삼각 대역 필터를 이용한 것보다 gammatone 대역 통과 필터를 이용한 추출법이 약 2∼3%의 성능 향상을 보였다.

• 전자공학회논문지B
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• 제30B권3호
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• pp.1-9
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• 1993

This paper discusses issues on the disign and implementation of real-time automatic speaker verification system, as well as the performance analysis of the implemented system. The system employs TI's TMS320C25 digital signal processor TMS320C25 and high speed SRAMs. The system is designed to be used stand-alone as well as via hand-shaking with IBM-PC. The speech parameters used for speaker verification are PARCOR and LPC-cepstrum coefficients, and the employed decision logics are those based on the generalized weighted distance comcept. The implemented system showed the performance of 5.3% error rate for the PARCOR coefficient, and 4.7% error rate for the LPG-cepstrum coefficient.

• 전자공학회논문지S
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• 제35S권4호
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• pp.118-127
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• 1998

In this paper, we propose a voice personality transformation method which makes one person's voice sound like another person's voice. In order to transform the voice personality, vocal tract transfer function is used as a transformation parameter. Comparing with previous methods, the proposed method can obtain high-quality transformed speech with low computational complexity. Conversion between the vocal tract transfer functions is implemented by a linear mapping based on soft clustering. In this process, mean LPC cepstrum coefficients and mean removed LPC cepstrum modeled by the low dimensional vector are used as transformation parameters. To evaluate the performance of the proposed method, mapping rules are generated from 61 Korean words uttered by two male and one female speakers. These rules are then applied to 9 sentences uttered by the same persons, and objective evaluation and subjective listening tests for the transformed speech are performed.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1988년도 한국자동제어학술회의논문집(국제학술편); 한국전력공사연수원, 서울; 21-22 Oct. 1988
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• pp.1037-1040
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• 1988

In this study, we performed the recognition test on Korean vowel using peripheral auditory model. In addition, for the purpose of objective comparision, the recognition test is performed by extracting LPC cepstrum coefficients from the same data. And the same speech data are mixed with the Guaussian white noise quantitatively, then we repeated the same test, too. So we verified that this auditory model has a adaptability on noise.