• 한국음향학회지
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• 제26권8호
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• pp.397-402
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• 2007

본 논문에서는 기존의 통계적 모델 기반의 음성 검출기의 성능 향상을 위해 이진 분류에 우수한 support vector machine(SVM)을 도입한다. 기존의 통계적 모델 기반 음성 검출기의 경우 음성의 존재와 부재에 대한 가설로부터 각각의 통계적 모델을 세워 입력 데이타에 의해 결정된 각 주파수 채널별 우도비(likelihood ratio)를 단순히 기하 평균을 취하여 문턱값과 비교, 음성 검출 여부를 판단한다. 제안된 음성 검출기는 기존의 기하 평균을 이용한 결정식을 대신하여 분류 오류 확률이 최소화되도록 각 주파수 채널별 우도비를 SVM의 특징 벡터로 적용한다. 제안된 SVM 기반의 통계적 모델 음성 검출기는 기존의 LRT를 이용한 음성 검출기 및 SVM 기반의 음성 검출기들과 비교하여 다양한 잡음 환경에서 우수한 성능을 나타낸다.

• 한국음향학회지
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• 제26권4호
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• pp.153-158
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• 2007

본 논문에서는 비정상적인 잡음 환경에서 음성향상을 위한 새로운 잡음 추정 기법을 제시한다. 제안된 방법은 잡음 전력 추정을 위해 주파수 채널별 음성부재확률 (SAP, Speech Absence Probability)을 선택적 가중 파라미터로 적용하여 음성 구간에서는 기존의 Minimum Statistics (MS)에 의한 잡음전력 추정치에 비중을 두고 비음성 구간에서는 Soft Decision (SD)에 기반한 잡음전력 추정치를 선택하도록 기존의 알고리즘을 결합한다. 제안된 알고리즘의 성능은 다양한 잡음 환경에서 음성향상기법에 적용하여 주관적인 음질평가 결과에 의해 평가하여 기존의 MS 또는 SD에 기반한 방법보다 향상된 결과를 나타내었다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2000년도 하계학술발표대회 논문집 제19권 1호
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• pp.47-50
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• 2000

비상관적인 가산잡음에 오염된 음성으로부터 향상된 음성을 얻기 위한 방법 중 Soft Decision에 근거한 음성 향상 기법이 뛰어난 성능을 가진다고 알려져 있다. Soft Decision은 주파수 영역에서 음성에 가산된 잡음을 처리하며, 잡음 환경에 대한 사전정보에 의존적이다. 본 연구에서는 Soft Decision을 근거로 음성에 가산된 잡음신호를 비선형 처리를 하여 효과적으로 음성에 포함된 잡음을 추정하도록 하였으며, 잡음환경에 대한 사전 정보 없이 효율적으로 잡음을 억제하는 방법을 제안한다. 본 연구에서 제안한 음성향상 기법은 주관적인 음질평가에서 기존의 방법들보다 나은 성능을 나타내었다

• 한국음향학회지
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• 제17권7호
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• pp.22-27
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• 1998

본 논문에서는 ETRI에서 개발한 가변 어휘 음성 인식기의 어휘 독립 음향 모델링 방법을 기술하고, 이 모델의 어휘 종속, 어휘 독립 및 어휘적응 성능을 평가하기 위하여 다 양한 고립단어 및 연속음성 DB에 대하여 실험한 결과를 분석하였다. 평가를 위하여 사용한 음성 DB로는 고립단어 음성으로 POW(Phonetically Optimized Words) 3848, PBW(Phonetically Balanced Words) 445, PBW 452, 호텔예약 244 단어, 게임 제어용 단어 등이며, 연속음성으로 일반 문장 음성 및 연속 숫자음을 이용하였다. 성능 분석 결과 40개 음소 모델만으로도 비교적 높은 인식률을 보여 주었지만, 어휘독립의 경우는 어휘종속에 비 하여 성능이 크게 낮았고, 특히 대상 어휘가 숫자음, 알파벳, 연속음 등의 경우에는 POW 데이터나 PBW 데이터만 가지고는 우수한 가변 어휘 음성 인식기를 구현하기에 한계가 있 음을 알 수 있다. 또한, 훈련 데이터의 어휘와 평가데이터의 어휘가 비슷할 경우에는 변이음 모델을 사용하면 음소 모델만을 사용할 경우에 비하여 그 성능이 우수하였지만, 일반적인 어휘독립의 상황에서는 효과가 별로 없음을 알 수 있었다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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• pp.367-370
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• 1998

정보통신부 출연의 "HCI를 위한 음성 입출력 처리 기술 개발" 과제에 대하여 기술한다. 이 과제의 주 목적은 PC 윈도우 환경에서 사람과 기계 간의 음성 입출력 기술을 개발하는 것이다. 이를 위해 음성 인식 분야에서는 화자 적응, 잡음 적응, 및 인식 대상 어휘 적응 기술을 개발하며, 합성 분야에서는 시스템 메시지 합성 기술을 개발한다. 또, 음성이 기존의 입출력 수단인 키보드나 마우스를 모두 대치할 수 없으므로, 본 과제에서는 음성이 추가됨으로써 입출력이 편리해지는 다중 모드 입출력 기술의 갭라에 초점을 맞추어 기술을 개발하고 있다. 인식 분야의 주요 연구내용은 음성검출 및 비음성 제거, 인식 속도 향상, 인식 성능 향상이며, 합성 분야 주요 연구 항목은 학습형 합성기 알고리즘 및 이의 문제점 해결이다. 본 논문은 이러한 점을 정리하여 발표한다.정리하여 발표한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2003년도 정기총회 및 학술대회
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• pp.233-236
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• 2003

본 논문에서는 차량용 음성명령어기의 사용을 위한 전처리 과정으로 음성개선 방법을 다룬다. 특히 DMB 사용환경에서 보다 주위 소음에 자유롭고 단말 조작에 있어 안정성을 보장하기 위하여 일반적 단인 마이크로폰으로 처리되는 잡음뿐만 아니라 음성명령어를 제외한 오디오 신호 등 비정적 통계적 특성을 갖는 소음들도 제거 될 수 있도록 음성개선 방법을 제안한다. 우리는 2개의 마이크로폰을 가지고 BSS 알고리즘을 적용하여 비정적 신호들을 분리하고, 분리된 신호에 대하여 Kalman Filter를 이용하여 시간상 단구간 정적 잡음을 제거한다. 본 논문의 인식 실험 결과를 통하여 공간적, 시간적 음성개선 방법이 순차적으로 적용될 때, 실제 차량 환경에서 음성 개선 알고리즘으로 적용될 수 있음을 보였다

• 한국음향학회지
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• 제38권6호
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• pp.651-660
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• 2019

본 연구는 소음 환경에서 화자의 음성 레벨이 어느 정도일 때 한국어에 대한 청자의 음성명료도 변화를 파악하고자 시행되었다. 이를 위해 잔향시간이 다른 교실 환경을 모형화하여 가청화시재를 제작한 후 피실험자 27명을 대상으로 청감실험을 실시해 음성명료도를 평가하였다. 음성명료도에 대한 평가는 한국어 음성명료도 평가법 중 음절법과 단어법을 이용하였으며 잔향시간과 신호대잡음비를 5dB씩 변화시키면서 정답률의 변화를 관찰하였다. 실험결과 음절법의 경우 신호대잡음비가 커질수록 이에 비례해 음성명료도 평가점수 또한 높아짐을 알 수 있었다. 단어법의 경우 잔향시간이 1.5 s인 경우에는 음성명료도 평가점수가 신호대잡음비와 비례적인 관계를 보이지만, 잔향시간이 0.8 s로 짧은 상황에서는 비례관계를 찾을 수 없었다. 이원변량분석 결과 한국어 음성명료도 평가법 중 음절법과 단어법에 공통적으로 유의한 영향 인자는 신호대잡음비라는 것으로 확인되었다. 따라서, 한국어 교실의 적정 잔향시간 기준인 0.8s 이하를 만족하는 경우 소음에 따른 영향을 제어할 수 있으나, 잔향시간이 기준보다 긴 경우에는 신호대잡음비가 커야만 높은 음성명료도를 확보할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제17권 1호
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• pp.17-22
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• 1998

본고에서는 음성인식기술의 최근동향을 알아보고 국외의 실용화사례를 통신사업자와 비통신사업자 주축으로 이루어지고 있는 응용사례를 소개한다. 현재의 음성인식 기술중 최근 주목을 받고 있는 발화 확인기술과 탐색기술을 소개하고 외국의 실용화 사례를 통신분야와 비통신 분야로 나누어서 기술한다. 그리고 실용화 전망에 대해 고찰한 후 결론을 맺는다.

• 정보와 통신
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• 제29권4호
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• pp.10-14
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• 2012

본고에서는 스마트폰 환경에서 음성 통신에 필요한 가변 전송률 음성 부호화기를 위한 음성 검출 기술을 알아본다. 소개할 음성 검출 기술은 통계적 모델(statistical model)을 기반으로 한 우도비 테스트(likelihood ratio test, LRT)를 이용하여 음성 존재 여부를 판단하는 결정법을 유도한다. 이후 통계적 모델을 기반으로 한 음성 검출 방법의 신뢰도를 높이기 위해 새로운 방법들이 연구되었으며 최근까지 연구가 진행 중인 통계적 모델 기반의 음성 검출 방법을 소개한다.

• 대한음성언어의학회:학술대회논문집
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• 대한음성언어의학회 2003년도 제19회 학술대회
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• pp.159-161
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• 2003

일상생활 중에 많은 사람들이 과도한 음성을 사용하게 되어 자신도 모르는 사이에 발성기관의 이상이 생기는 경우를 본다. 이러한 병적인 음성을 분석하기 위해서는 정상적인 음성의 특징을 먼저 객관적으로 분석하고 이들의 기준치를 잡은 다음 병적인 음성의 특징이 그 기준에서 얼마나 벗어났는지를 밝히는 과정이 필요하다. 사람의 음성을 지문과 같이 나타내는 음성분석 소프트웨어가 다양하게 개발되어 왔다. 시중에는 너무 간단하여 사용하기는 편하나 학술 논문을 작성할 때 사용할 만큼 정확한 데이터를 제공하지 못하는 프로그램이 있고, 반면에 매우 복잡한 기능들이 들어가 있어서 단순한 분석을 위해 그 모든 기능들을 익혀야 하는 불편한 프로그램도 나와 있다. 특히, 비싼 하드웨어를 동반한 소프트웨어들은 가격에 비해 사용자의 편의를 고려하지 않는 프로그램들도 있다. (중략)