초록
음성신호의 프리-엠퍼시스 과정은 고주파 영역의 약화된 성분을 보상하기 위해 사용되어진다. 프리-엠퍼시스 필터의 일반적인 형태는 y(n)=s(n)-A${\cdot}$s(n-1)이고, A 값은 유성음의 경우$0.9{\sim}1.0$ 사이의 값이다. 그리고, A 값은 프리-엠퍼시스의 기울기 값을 반영하고 기존의 방법에서는 R(1)/R(0)를 사용한다. 본 논문에서는 성문특성으로 인해 고주파 특성이 약화되는 것을 보상하기 위하여 새로운 평탄화 기법을 제안한다. 우선 신호 왜곡의 최소화를 위하여 QMF를 사용하였다. QMF를 사용한 후, 각 프레임별 자기상관계수를 사용하여 평탄화 과정을 수행하였다. 실험결과에서는 제안한 방법이 자기상관 방법보다 약화된 고주파 성분을 효과적으로 보상하는 평탄화 특성이 우수한 것으로 나타났다. 그러므로 평탄화 알고리즘은 음성 인식, 음성 분석 및 합성 등과 같은 음성 신호 처리 분야에 광범위하게 적용되어질 수 있다.
Pre-emphasizing the speech compensates for falloff at high frequencies. The most common form of pre-emphasis is y(n)=s(n)-A${\cdot}$s(n-1), where A typically lies between 0.9 and 1.0 in voiced signal. And, this value reflects the degree of pre-emphasis and equals R(1)/R(0) in conventional method. This paper proposes a new flattening method to compensate the weaked high frequency components that occur by vocal cord characteristic. We used QMF(Quardrature Mirror Filter) to minimize the output signal distortion. After using the QMF to compensate high frequency components, flattening process is followed by R(1)/R(0) at each frame. Experimental results show that the proposed method flattened the weaked high frequency components effectively than auto correlation method. Therefore, the flattening algorithm will apply in speech signal processing like speech recognition, speech analysis and synthesis.
