• 한국전자통신학회논문지
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• 제8권9호
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• pp.1293-1298
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• 2013

본 논문에서는 음성신호를 개선할 목적으로 잡음으로 오염된 음성신호로부터 잡음성분을 제거하기 위한 위너 필터를 사용한 잡음제거 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 먼저 잡음 복원 및 제거 방법에 기초하여 잡음으로 오염된 신호로부터 각 프레임에서 백색잡음의 잡음 스펙트럼을 제거한다. 또한 본 알고리즘은 선형예측 분석 방법에 기초한 위너 필터를 사용하여 음성신호를 강조한다. 본 실험에서는 일본 남성화자에 의한 음성과 잡음데이터를 사용하여 본 알고리즘의 실험 결과를 나타낸다. 백색잡음에 의하여 오염된 음성신호에 대하여 스펙트럼 왜곡률 척도를 사용하여 본 알고리즘이 유효하다는 것을 확인한다. 실험으로부터 백색잡음에 대하여 이전의 위너 필터와 비교하여 최대 4.94 dB의 출력 스펙트럼 왜곡률이 개선된 것을 확인할 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제14권3호
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• pp.49-60
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• 1995

본 논문은 소규모 시스템에 적용 가능한 한국어 문자-음성 변환 시스템의 설계 및 구현에 대한 연구를 목적으로 한다. 본 논문에서 채택한 음성합성 방법은 파라메터 합성법으로서 LPC(linear Predictive Coding)계열의 PARCOR(PARtial autoCORrelation) 계수를 음향 파라메터로 사용하였으며, 음성합성 단위로는 가장 기본적인 단위인 음소를 채택하였다. 합성 파라메터로는 유성음의 경우 PARCOR계수, 피치, 진폭을 무성음의 경우 잔차신호와 PARCOR계수를 사용하였다. 특히 무성음의 경우 LPC합성시 음질이 떨어진다는 단점이 있었으나, 본 논문에서는 LPC분석시 얻어지는 잔차신호를 무성음의 여기신호로 사용하여 단어 단위의 합성에서 60%의 이해도를 얻을 수 있었다. 합성결과 단어 단위의 합성에 적용 가능하였고, 문장단위의 합성을 위해서는 음소 지속시간 조절에 대한 연구가 진행되어야 할것이다. 본 논문의 구현환경으로는 486 PC상에서 음성의 입,출력을 위해 70[Hz]-4.5[KHz] 대역통과 필터와 증폭기, 그리고 TMS320C30 디지털 신호처리 프로세서를 장착한 DSP 보드를 사용하였다.

• 한국해양공학회지
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• 제26권4호
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• pp.57-63
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• 2012

In this paper, a Bayesian classifier based on PCA (principle component analysis) is proposed to classify underwater transient signals using $16^{th}$ order LPC (linear predictive coding) coefficients as feature vector. The proposed classifier is composed of two steps. The mechanical signals were separated from biological signals in the first step, and then each type of the mechanical signal was recognized in the second step. Three biological transient signals and two mechanical signals were used to conduct experiments. The classification ratios for the feature vectors of biological signals and mechanical signals were 94.75% and 97.23%, respectively, when all 16 order LPC vector were used. In order to determine the effect of underwater noise on the classification performance, underwater ambient noise was added to the test signals and the classification ratio according to SNR (signal-to-noise ratio) was compared by changing dimension of feature vector using PCA. The classification ratios of the biological and mechanical signals under ocean ambient noise at 10dB SNR, were 0.51% and 100% respectively. However, the ratios were changed to 53.07% and 83.14% when the dimension of feature vector was converted to three by applying PCA. For correct, classification, it is required SNR over 10 dB for three dimension feature vector and over 30dB SNR for seven dimension feature vector under ocean ambient noise environment.

• 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.

• 대한후두음성언어의학회지
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• 제10권2호
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• pp.119-123
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• 1999

Background and Objectives : Conditions such as muscle atrophy, stretching of strap muscles, and continued craniofacial growth factors have been cited as contributing to the changes observed in the vocal tract structure and function in elderly speakers. The purpose of the present study is to compare F$_1$ and F$_2$ frequency levels in elderly and young adult male and female speakers producing a series of vowels ranging from high-front to low-back placement. Material and Methods : The subjects were two groups of young adults(10 males, 10 females, mean age 21 years old range 19-24 years) and two groups of elderly speakers(10 males, 10 females, mean age 67 years : range 60-84 years). Each subject participated in speech pathologist to be a speaker of unimpared standard Korean. The headphone was positioned 2 cm from the speakers lips. Each speaker sustained the five vowels for 5 s. Formant frequency measures were obtained from an analysis of linear predictive coding in CSL model 4300B(Kay co). Results : Repeated measure AVOVA procedures were completed on the $F_1$ and $F_2$ data for the male and female speakers. $F_2$ formant frequency levels were proven to be significantly lower fir elderly speakers. Conclusions : We presume $F_2$ vocal cavity(from the point of tongue constriction to lip) lengthening in elderly speakers. The research designed to observe dynamic speech production more directly will be needed.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권7호
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• pp.957-963
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• 2007

본 연구에서는 비선형 지속 모음 모델링을 위한 최소 제곱 서포트 벡터 회귀 기반 비선형 자귀회귀 방법을 소개하고 분석하였다. 비주기적인 파형 특성을 갖는 양성 후두 질환자 43명의 지속 모음을 대상으로 한 실험에서 제안된 비선형 합성기는 거의 완벽하게 혼란한 지속 모음을 생성하고 선형 예측 코딩은 할 수 없는 주파수 변동과 같은 자연스러운 음의 특성 또한 보존할 수 있었다. 하지만 일부 모음의 합성 결과 실제 원음과 다른 차이점을 보였다. 이러한 결과들은 단일 밴드 모델이 음의 고주파 성분을 조정, 분해 못하기 때문에 발생한 것이라 가정된다. 그러므로 웨이블릿 필터 뱅크를 이용한 멀티 밴드 모델을 단일 밴드 모델과 대치하여 실험을 수행한 결과 향상된 안정성을 보였다. 결과적으로 최소 제곱 서포트 벡터 회귀 기반 비선형 자귀회귀 방법은 성공적으로 원음에 가까운 합성음을 생성할 수 있다는 것을 확인 할 수 있었다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.43-48
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• 2017

수중천이신호는 복잡하고 시변, 비선형 및 짧은 지속성의 특성을 지니고 있어서 기준패턴으로 모델링하기가 어렵다. 본 논문에서는 이러한 신호들을 프레임간의 중첩을 허용하는 일정한 짧은 신호로 잘라서 분석한다. 더빈 알고리듬을 이용하여 20차의 선형예측계수(LPC)를 프레임마다 추출하여 2층 은닉신경망회로의 입력신호로 사용한다. 추출된 선형예측계수들의 65%는 신경망구조의 학습에 이용되고 35%는 시험용 입력신호로 사용된다. 고래소리 분류에 사용된 고래 종류는 대왕고래, 들쇠고래, 귀신고래, 혹등고래, 밍크고래, 북방긴수염고래 등이다. 결과적으로 이러한 시험용의 신호들로부터 83%이상의 고래 소리 평균 분류율을 얻을 수 있었다.

• 대한후두음성언어의학회지
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• 제5권1호
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• pp.44-58
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• 1994

The formants of the 9 Korean standard vowels(which used by the average people of Seoul, central-area of the Korean peninsula) were measured by analysis with the linear predictive coding(LPC) and fast Fourier transform(FFT). The author already had reported the constriction area for the Korean standard vowels, and with the existing data, the distance from glottis to the constriction area in the vocal tract of each vowel was newly measured with videovelopharyngograms and lateral Rontgenograms of the vocal tract. We correlated the formant frequencies with the distance from glottis to the constriction area of the vocal tract. Also we tried to correlate the formant frequencies with the position of tongue in the vocal tract which is divided into 2 categories : The position of tongue in oral cavity by the distance from imaginary palatal line to the highest point of tongue and the position in pharyngeal cavity by the distance from back of tongue to posterior pharyngeal wall. This study was performed with 10 adults(male : 5, female : 5) who spoke primary 9 Korean standard vowels. We had already reported that the Korean vowel [i], [e], $[{\varepsilon}]$ were articulated at hard palate level, [$\dot{+}$], [u] were at soft palate level, [$\wedge$] was at upper pharynx level and the [$\wedge$], [$\partial$], [a] in a previous article. Also we had noted that the significance of pharyngeal cavity in vowel articulation. From this study we have concluded that ; 1) The F$_1$ is related with the oral cavity articulated vowel [i, e, $\varepsilon$, $\dot{+}$, u]. 2) Within the oral cavity articulated vowel [i, e, $\varepsilon$, $\dot{+}$, u] and the upper pharynx articulated vowel [o], the F$_2$ is elevated when the diatance from glottis to the constriction area is longer. But within the lower pharynx articulated vowel [$\partial$, $\wedge$, a], the F$_2$ is elevated when the distance from glottis to the constriction area is shorter. 3) With the stronger tendency of back-vowel, the higher the elevation of the F$_1$ and F$_2$ frequencies. 4) The F$_3$ and F$_4$ showed no correaltion with the constriction area nor the position of tongue in the vocal tract 5) The parameter F$_2$- F$_1$, which is the difference between F$_2$ frequency and F$_1$ frequency showed an excellent indicator of differenciating the oral cavity articulated vowels from pharyngeal cavity articulated vowels. If the F$_2$-F$_1$ is less than about 600Hz which indicates the vowel is articulated in the pharyngeal cavity, and more than about 600Hz, which indicates that the vowel is articulated in the oral cavity.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권7호
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• pp.23-35
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• 2013

본 논문은 고장 분류 시스템을 위해 진동 신호로부터 특징 벡터를 자동적으로 추출하는 효과적인 기법을 제안한다. 기존의 멜-주파수 캡스트럼 계수는 진동신호의 노이즈에 민감하여 분류 정확도를 감소시키는 단점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문은 4단계 필터 뱅크로 구성된 스펙트럴 엔벨로프 캡스트럼 계수 분석을 제안하며, 4단계는 (1) 모든 진동 신호의 스펙트럴 엔벨로프를 기술하기 위한 선형 예측 코딩 알고리즘 사용 단계, (2) 일반적인 스펙트럴 모양을 얻기 위해 모든 엔벨로프의 평균화 단계, (3) 평균 엔벨로프와 그 주파수의 최대값을 찾기 위한 기울기 하강 방법 사용 단계, (4) 엔벨로프의 주파수 사이의 거리로부터 계산된 중앙값을 얻는데 사용되는 비 중첩 필터 뱅크 단계로 구성된다. 이4-단계필터뱅크는 특징벡터를 추출하기위해 캡스트럼 계수 계산에 사용된다. 마지막으로 유도전동기의 결함 형태를 구분하기 위해 이러한 특수 파라미터를 사용하는 다중 계층 서포트 벡터 머신을 사용한다. 모의실험 결과, 제안하는 방법은 약 99.65%의 분류 성능을 보이며, 동시에 기존 방법들보다 우수한 성능을 보인다.

• 한국통신학회논문지
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• 제26권12A호
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• pp.2027-2035
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• 2001

본 논문에서는 ETSI와 3GPP에서 차세대 이동통신 IMT-2000 서비스의 음성부호화기의 표준으로 채택한 AMR을 인터넷을 통한 멀티미디어 서비스에서 사용하기 위해 부가 정보를 이용한 손실 패킷 복구 방법이 첨가된 전송방법을 제시한다. 인터넷과 같은 패킷 교환 망에서의 음성 통신에서 과도한 패킷 손실은 급격한 음질 저하를 유발한다. 본 논문에서는 음성 패킷 데이터를 순방향 오류정정(FEC)의 부가 정보로 사용하고 연속 패킷 손실이 발생하였을 경우 오류 은닉방법을 사용하여 패킷 손실에 의한 음질 저하를 개선하는 방법을 제안한다. 순방향 오류정정방법 중 부가 음성 정보를 원래의 음성정보와 함께 보냄으로써 손실된 음성은 부가 음성 정보를 이용해 복구할 수 있다. 본 연구에서 사용한 AMR 음성 부호화기는 CELP기반의 음성 부호화기 이므로 음성 부호화기의 특징을 이용해 2개 이상의 군집오류가 발생했을 경우 패킷 손실이 일어나기 전후의 데이터를 이용해서 손실된 패킷으로 인한 영향을 최소로 하는 오류은닉 방법을 사용하였다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해 AMR 부호화기의 고음질 압축 방법인 12.2 kbit/s 모드로 전송하는 방법과 ITU-T 표준안인 CS-ACELP로 전송하는 방법을 SNR과 MOS 측정을 통해 비교하였다. 제안된 방법이 10%의 평균 패킷 손실률에서 부호화기 자체의 오류은닉 기술을 적용한 AMR - 12.2 kbit/s 모드보다 MOS값에서는 1.1, SNR값은 5.61 dB 높았으며, 제안된 방법은 20%의 손실률에서도 통신 가능한 음질을 유지하였다.