• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2003년도 하계학술대회 논문집
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• pp.78-81
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• 2003

본 논문은 SVM(support vector machine)을 이용한 음성인식기에 대해 효과적인 특징 파라메터를 제안한다. SVM은 특징 공간에서 비선형 경계를 찾아 분류하는 방법으로 적은 학습 데이터에서도 좋은 분류 성능을 나타낸다고 알려져 있으며 최적의 특징 파라메터를 선택하기 위해 본 논문에서는 SVM을 이용한 음성인식기를 사용하여 PCA(principal component analysis), ICA(independent component analysis) 알고리즘을 적용하여 MFCC(met frequency cepstrum coefficient)의 특징 공간을 변화시키면서 각각의 인식 성능을 비교 검토하였다. 실험 결과 ICA에 의한 특징 파라메터가 가장 우수한 성능을 나타내었으며 특징 공간에서 각 클래스의 분포도 또한 ICA가 가장 높은 선형 분별성을 나타내었다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2000년도 하계종합학술대회논문집
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• pp.177-180
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• 2000

기존의 제한적 단어 인식과는 달리 무제한 단어 음성인식에 있어서는 방대한 용량의 단어 모델을 참조로 인식이 이루어지게 되어, 참조모델과 입력패턴과의 비교를 위한 탐색시간이 너무 길어지게 된다. 본 논문에서 제한하는 방법은 무제한 단어 음성인식 시스템을 구축하기 위해 선행되어야 하는 모음열 사전을 구축하는 것이다. 음성인식시 입력패턴과 참조모델에 속한 모든 단어와의 비교를 수행하지 않고, 입력패턴의 모음열을 인식한 후, 인식된 모음열 단어들만을 참조모델에서 인식 후보로 두어 인식을 수행하게 하여 시간적인 측면에서의 효율성을 기하는 것이다. 결과적으로 본 연구 방법은 무제한 단어 음성인식에서의 실시간 처리라는 점에 주 목적을 두었다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2000년도 하계종합학술대회논문집
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• pp.181-184
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• 2000

본 논문에서는 영한 음차 변환을 이용한 음성인식 및 합성기를 구현하였다. 음성인식의 경우 CV(Consonant Vowel), VCCV, VCV, VV, VC 단위를 사용하였다. 위의 단위별로 미리 구축된 모델을 결합함으로써 무제한 음성인식 시스템을 구축하였다. 따라서 영한 음차 변환을 이용하게 되면 인식 대상이 영어단어일 경우에도 이를 한글 발음으로 변환한 후 그에 해당하는 모델을 생성함으로써 인식이 가능하다. 음성 합성기의 경우 합성에 필요한 한국어 음성 데이터 베이스를 구축하고, 입력되는 텍스트에 따라 이를 연결하여 합성음을 생성한다. 영어가 입력될 경우 영한 음차 변환을 이용하여 입력된 영어발음을 한글로 바꾸어 준 후 입력하게 되므로 별도의 영어 합성기 없이도 합성음을 생성할 수 있다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2000년도 하계종합학술대회논문집
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• pp.153-156
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• 2000

본문에서는 예측형 회귀신경망과 HMM의 하이브리드 네트워크인 회귀신경망 예측 HMM을 구성하였다. 회귀신경망 예측 HMM은 예측형 회귀신경망을 HMM의 각 상태마다 예측기로 정의하여 일정치인 평균벡터 대신에 과거의 특징벡터의 영향을 받아 동적으로 변화하는 신경망에 의한 예측치를 이용하므로 학습패턴 설정자체가 시변성을 반영하는 동적 네트워크의 특성을 가진다. 따라서 음성과 같은 시계열 패턴의 인식에 유리하다. 회귀신경망 예측 HMM은 예측형 회귀신경망의 구조에 따라 Elman망 예측 HMM과 Jordan망 예측 HMM으로 구분하였다. 실험에서는 회귀신경망 예측 HMM의 상태수를 4, 5, 6으로 증가시켜 각 상태 수별로 예측차수 및 중간층 유니트 수의 변화에 따른 인식성능을 조사하였다. 실험결과 평가용. 데이터에 대하여 Elman망예측 HMM은 상태수가 6이고, 예측차수가 3차, 중간층 유니트의 수가 15차원일 때, Jordan망 예측 HMM의 경우 상태수가 5이고, 예측차수가 3차, 중간층 유니트의 수가 10차원일 때 각각 99.5%로 우수한 결과를 얻었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제7권9호
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• pp.1233-1239
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• 2004

유성음원과 무성음원을 사용하는 음성부호화 방식에 있어서, 같은 프레임 안에 모음과 무성자음이 있는 경우에 음질저하 현상이 나타난다. 본 논문에서는 음질을 개선하기 위해 V/S/TSIUVC 스위칭, 개별피치 펄스와 TSIUVC 근사합성 방법을 사용한 새로운 멀티펄스 음성부호화 방식을 제시한다. TSIUVC는 영교차율과 개별피치 펄스에 의하여 추출되며, TSIUVC의 추출율은 여자와 남자음성에서 각각 91%와 95.2%를 얻었다. 여기에서 중요한 사실은 양질의 TSIUVC 합성 파형을 얻기 위해서는 0.547kHz 이하와 2.813kHz 이상의 주파수 정보를 사용하여야 한다. V/UV를 이용한 MPC와 V/S/TSIUVC를 이용한 FBD-MPC의 비교평가를 하였다. 실험결과, FBD-MPC의 음질이 MPC의 음질에 비하여 상당히 개선되었음을 알 수 있었다.

• 음성과학
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• 제10권4호
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• pp.117-124
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• 2003

Speaker recognition is the technology that confirms the identification of speaker by using the characteristic of speech. Such technique is classified into speaker identification and speaker verification: The first method discriminates the speaker from the preregistered group and recognize the word, the second verifies the speaker who claims the identification. This method that extracts the information of speaker from the speech and confirms the individual identification becomes one of the most efficient technology as the service via telephone network is popularized. Some problems, however, must be solved for the real application as follows; The first thing is concerning that the safe method is necessary to reject the imposter because the recognition is not performed for the only preregistered customer. The second thing is about the fact that the characteristic of speech is changed as time goes by, So this fact causes the severe degradation of recognition rate and the inconvenience of users as the number of times to utter the text increases. The last thing is relating to the fact that the common characteristic among speakers causes the wrong recognition result. The silence parts being included the center of speech cause that identification rate is decreased. In this paper, to make improvement, We proposed identification rate can be improved by removing silence part before processing identification algorithm. The methods detecting speech area are zero crossing rate, energy of signal detect end point and starting point of the speech and process DTW algorithm by using two methods in this paper. As a result, the proposed method is obtained about 3% of improved recognition rate compare with the conventional methods.

• 한국음향학회지
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• 제32권6호
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• pp.509-517
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• 2013

본 연구에서는 음성전기변환기로서 다이나믹 마이크로폰과 디지털 신호처리기를 사용하고 성능분석을 통해 좋은 음성신호를 출력하는 방법을 다루었다. 음성음향시스템의 성능이라 함은 음성신호를 왜곡하지 않고 얼마나 원음 특성을 충실하게 증폭하여 확성하는가를 뜻한다. 마이크로폰의 주파수 응답특성을 측정한 후, 신호처리방법으로 표준마이크로폰 주파수 응답특성과 비교하여 주파수대역 별 보정치를 구하였다. 본 논문에 사용된 마이크로폰과 스피커는 일반적으로 사용되는 제품으로, 주파수응답특성을 구하고 기준치와 비교하여 필요한 보정치를 구하였다. 이와 같이 구한 마이크로폰과 스피커의 보정치는 디지털신호처리방법으로 처리하여 원신호음에 가깝게 보상하였다. 그리고 음성음원과 수음마이크 사이의 거리변화에 의한 음향특성변화보상에 관한 측정 결과도 비교적 좋은 결과를 얻었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제6권12호
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• pp.89-95
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• 2006

독립성분분석을 사용한 암묵신호분리의 성능은 잔향이 존재하는 환경에서 잔류 누설 성분 (cross-talk) 때문에 현저히 저하된다. 본 논문에서는 잔류 누설 성분을 제거하기 위한 후처리 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 주파수 영역에서의 변형된 NLMS(normalized least mean square) 필터를 사용하며 필터의 역할은 잔류 누설 성분을 유발하는 누설 경로를 추정하는 데 있다. 특정 채널에서 잔류하는 누설 성분은 상대 채널의 직접 성분에 해당되므로 관측되는 상대 채널의 입력신호를 이용하여 누설 경로를 추정할 수 있다. 변형된 NLMS 필터는 필터 입력 신호의 전력과 추정 오차 신호의 전력을 함께 고려하여 정규화한다. 특정 채널의 직접 신호 성분은 적응 필터에서 잡음처럼 동작하여 결국 적응필터가 오조정되기 때문에 제안하는 방법을 통해 적응필터의 오조정을 방지할 수 있다. 음성 신호를 사용한 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 통해 제안하는 방법이 후처리를 사용하지 않은 경우에 비해 잡음 제거 성능(NRR)이 약 3dB 정도 개선되는 것을 확인 할 수 있다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제8C권1호
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• pp.105-112
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• 2001

본 논문에서는 이동통신 시스템에서 사용할 수 있는 잡음에 강인하면서 음질이 개선된 QCELP 코드북 검색을 제안한다. 기존 QCELP는 고정 코드 북을 한 번 검색하지만, 본 논문에서는 두 번에서 다섯 번까지 검색을 하고 이를 실험해 본 결과 두 번 검색이 전송률에 따른 음질향상이 최적임을 알게 되었다. 따라서 본 논문에서는 두 번의 정밀 양자화를 통해 여기신호를 상세히 나타내므로써 음질을 향상시키는 개선된 QCELP 부호화기를 제안한다. 실험에서 잡음을 고려하지 않은 환경(강의실, 가정집, 거리, 연구실 등)에서 얻은 음성을 입력자료로 사용하고, 음질은 SNR과 segSNR을 이용하여 측정하였다. 실험 결과, 개선된 QCELP는 기존 QCELP 보다 SNR, segSNR에서 각각 38.35%, 65.51% 향상되었다.

• 한국음향학회지
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• 제11권4호
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• pp.14-21
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• 1992

음성신호의 합성기법들 중에서 파형부호화법은 음질이 우수하기 때문에 분석에 의한 합성법으로 많이 사용되고 있다. 그렇지만 음원과 성도의 특성을 분리하지 않고 파형의 잉여분만을 제거한 후에 파형자체를 저장하기 때문에 규칙에 의한 합성기법으로 사용하기에는 어려움이 많다. 본 논문에서는 파형부호화법 중에서 선형 PCM부호화법으로 저장된 음성파형에 대해 피치주기를 조절할 수 있는 켑스트럼 분석법을 제안하여 파형자체의 음원을 분리하지 않고 피치주기를 변경시킬 수 있는 새로운 피치 변경법을 제안하였다. 따라서 음질이 우수한 파형부호화 합성법으로 규칙에 의한 합성을 수행할 수 있다.