• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2010년도 하계학술대회
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• pp.150-151
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• 2010

본 논문에서는 잡음환경에서의 이중채널 음성인식을 위한 통계모델 기반 음성구간 검출 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 다채널 입력 신호로부터 얻어진 공간정보를 이용하여 음성 존재 및 부재 확률모델을 구하고 이를 통해 음성구간 검출을 행한다. 이때, 공간정보는 두 채널간의 상호 시간 차이와 상호 크기 차이로, 음성 존재 및 부재 확률은 가우시안 커널 밀도 기반의 확률모델로 표현된다. 그리고 음성구간은 각 시간 프레임 별 음성 존재 확률 대비 음성 부재 확률의 비를 추정하여 검출된다. 제안된 음성구간 검출 방법의 평가를 위해 검출된 구간만을 입력으로 하는 음성인식 성능을 측정한다. 실험결과, 제안된 공간정보를 이용하는 통계모델 기반의 음성구간 검출 방법이 주파수 에너지를 이용하는 통계모델 기반의 음성구간 검출 방법과 주파수 스펙트럼 밀도 기반 음성구간 검출 방법에 비해 각각 15.6%, 15.4%의 상대적 오인식률 개선을 보였다.

• 대한음성언어의학회:학술대회논문집
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• 대한음성언어의학회 1995년도 제4회 학술대회 심포지움 및 워크샵
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• pp.63-78
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• 1995

음성의 생성기전은 폐의 호기에 의하여 성대가 진동하여 원음이 발생하고, 원음이 하인두, 구인두, 비인두, 구강 등의 성도를 통과하면서 공명이 일어나며, 혀와 입술의 운동에 의하여 조음이 일어나서 결국은 음성이 생성되게 된다. 저자는 음성을 생성하는 후두 및 성도의 음성외과학적 구조 및 생리에 대하여 주로 언급하고, 성도에 발생하는 다양한 질환중 음성에 영향을 주는 질환만을 선택하여 간략히 설명하고자 한다. (중략)

• 융합신호처리학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.116-121
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• 2006

본 논문에서는 다양한 잡음환경에서의 실시간 적응화 기법을 적용하기 위한 선결 과제로 다차원 음성 특정 벡터를 저차원으로 축소하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 특징 벡터를 확률 우도 값으로 매핑시켜 비선형적으로 축소하는 방법으로 음성 / 비음성의 분류는 우도비 검증 (Likelihood Ratio Test; LRT) 을 이용하여 분류하였다. 실험 결과 고차원 특징 벡터를 이용하여 분류한 결과와 대등하게 분류됨을 확인할 수 있었다. 그리고, 제안된 방법에 의해 검출된 음성 데이터를 이용한 음성인식 실험에서도 10차 MFCC(Mel-Frequency Cepstral Coefficient)를 사용하여 분류한 경우와 대등한 인식률을 보여주었다.

• 한국음향학회지
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• 제26권5호
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• pp.194-198
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• 2007

본 논문에서는 음성의 통계적 모델에 기반한 음성검출기의 성능향상을 위해 변별적 가중치 학습(discriminative weight training) 기반의 최적화된 우도비 테스트(Likelihood Ratio Test, LRT)를 제안한다. 먼저, 기존의 통계모델기반의 음성검출기를 분석하고, 이를 기반으로 MCE(minimum classification error)방법을 도입하여, 각 주파수 채널별로 다른 가중치를 가지는 우도비 기반의 음성검출 결정법(decision rule)을 제시한다. 제안된 알고리즘은 비정상(non-stationary)잡음환경에서 기존의 동일 가중치를 가지는 기하 평균 기반의 음성검출기와 비교하였으며, 우수한 성능을 보인다.

• 한국음향학회지
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• 제21권6호
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• pp.531-542
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• 2002

본 논문에서는 AMR과 EVRC 음성 부호화기간의 비탠덤 (Tandemless) 방식을 이용한 상호 부호화 방법이 제안되었다. 제안된 방법은 기존의 탠덤 (Tandem) 방식의 상호 부호화 방법과 달리 음성 신호를 다시 복호화했다가 부호화하지 않고, CELP 계열의 음성 부호화기들이 공통적으로 사용하는 파라미터들을 직접 변환한다. 상호 부호화는 LSP 변환, 적응 코드북을 위한 피치 지연 값 및 적응 코드북 이득 변환, 고정 코드북 벡터 및 고정 코드북 이득 변환으로 구성되어 있다. 제안된 방법을 객관적, 주관적 방법으로 평가한 결과 기존의 탠덤 방식에 비하여 적은 계산량과 지연 시간으로 탠덤 방식과 최소 동등, 혹은 우월한 음질을 얻을 수 있다는 것을 확인했다.

• 한국음향학회지
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• 제17권3호
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• pp.47-51
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• 1998

잡음 환경에서의 음성인식을 위해서는 일반적으로 전처리 과정에서 잡음의 스펙트 럼을 잘 추정할 필요가 있다. 본 논문에서는 시변잡음 환경에서 히스토그램 처리방법에 의 해 잡음의 스펙트럼을 추정하고 이를 제거하는 방법으로 스펙트럼 차감법을 사용하였다. 히 스토그램 처리방법은 음성/비음성 구간의 구분을 할 필요가 없으며 서서히 변화하는 잡음의 스펙트럼도 추정할 수 있다는 점에서 기존 방식에 비해 장점을 지닌다. 다양한 SNR 조건하 에서 시간에 따라 에너지, 그리고 주파수가 변화하는 유색 가우시안 잡음을 부가시킨 음성 에 대해, 화자독립 고립단어 인식실험을 수행하였다. 실험결과, 히스토그램 처리방법에 기반 을 둔 스펙트럼 차감법을 적용할 경우가 기존의 잡음 스펙트럼 추정방법에 비해 인식성능이 우수하였다.

• 한국음향학회지
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• 제33권2호
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• pp.139-145
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• 2014

본 논문에서는 WPD (Wavelet Packet Decomposition) 계수에 Teager 에너지를 적용한 특징 계수를 임계값 알고리듬에 적용하여 잡음에 강인한 VAD 알고리듬을 제안하였다. 임계값은 비음성 구간의 평균과 표준편차를 추산하여 설정하였다. TIMIT 음성과 NOISEX 잡음 데이터베이스를 사용한 실험 결과, 제안된 알고리듬이 기존의 대표적인 비교 대상 알고리듬보다 우수함을 보였다. 정확도는 SNR 10 dB부터 -10 dB까지 ROC (Receiver Operating Characteristics) 곡선을 사용하여 비교하였다.

• 한국음향학회지
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• 제34권4호
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• pp.310-315
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• 2015

본 논문에서는 비정체성(nonstationary) 잡음 환경을 위한 단일 채널 VAD(Voice Activity Detection) 알고리듬 제안하였다. VAD 판별을 위한 특징계수의 임계값은 과거 비음성 프레임들의 평균과 표준편차를 추산하여 적응적으로 갱신하였다. 특징계수로는 SPD-TE(Spectral Power Difference-Teager Energy)를 사용했는데, 이것은 WPD(Wavelet Packet Decomposition) 계수에 Teager 에너지를 적용한 것으로서 잡음에 강인한 것으로 보고된 바 있다. TIMIT 음성과 NOISEX-92 잡음을 사용하여 10 dB부터 -10 dB까지의 SNR에 대한 실험 결과, 제안된 알고리듬이 표준을 포함한 기존의 알고리듬과 비슷한 정확도를 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.1345-1347
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• 2015

본 논문에서는 응급상황이 신고되는 상황에서 수보자에게 전달되는 신고자의 주변음향신호로부터 신고자의 주변상황을 추정하기 위하여 음향의 주파수적 특성 및 변화특성의 모델링 성능이 뛰어난 Gabor 필터뱅크 기반의 특징벡터 추출 기술 및 분류 성능이 뛰어난 심화신경망을 도입한다. 제안하는 Gabor 필터뱅크 기반의 특징벡터 추출 기법은 비음성 구간 검출기를 통하여 음성/비음성을 구분한 후에 비음성 구간에서 23차의 Mel-filter bank 계수를 추출한 후에 이로부터 Gabor 필터를 이용하여 주변상황 추정을 위한 특징벡터를 추출하고, 이로부터 학습된 심화신경망을 통하여 신고자의 장소적 정보를 추정한다. 제안된 기법은 여러 가지 시나리오 환경에서 평가되었으며, 우수한 분류성능을 보였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.121-128
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• 2008

정확한 음성 구간 검출은 음성 인식 및 음성 코딩 그리고 음성 통신 시스템 등과 같은 음성 어플리케이션의 성능에 큰 영향을 미친다. 본 논문에서는 실제 운전하고 있는 상태에서 다양한 차량 노이즈 환경의 음성 구간 검출 방법을 제안한다. 기존의 음성 구간 검출은 시간 에너지, 주파수 에너지, 영 교차율, spectral entropy 등 다양한 방법을 사용하였으며 잡음 환경에서 급격하게 성능이 저하되는 단점이 있었다. 본 논문에서는 기존의 spectral entropy를 기반으로 하여 MFB(Mel-frequency Filter Banks) spectral entropy, 기울기 FFT(Fast Fourier Transform) spectral entropy, 기울기 MFB spectral entropy를 이용한 음성 구간 검출 방법을 제안한다. MFB는 멜 스케일과 FFT를 곱한 것으로 멜 스케일은 인간이 소리를 인지할 때 주파수에 대해 비선형적인 스케일이며 음성의 특징을 잘 반영한다. 제안한 MFB spectral entropy 방법은 다양한 차량 잡음 환경에서 음성 및 비음성 분별 능력을 향상시킬 수 있으며 실험 결과 93.21%의 음성 구간 검출율을 나타내었다. 이는 기존의 spectral entropy 방법과 비교할 때 MFB를 이용한 음성 구간 검출 방법이 3.2%의 검출율이 향상되었다.