본 논문에서는 성문파에서 화자특성 계수를 추출하여 화자 인식기에 적용하고자 한다. 공분산 방법으로 음성의 잔류신호를 추정하고 이를 적분하여 성문파를 얻어낸다. 하나의 성문파 구간을 성문닫힘순간 사이가 아닌 잔류신호의 오차가 최대가 되는 순간 사이로 잡았다. 구해진 성문파를 M개의 데이터로 다시 샘플링하여 특성 벡터로 삼고 VQ기반 인식기를 사용하여 인식률을 측정하였다. 4초의 test data와 30차의 특성벡터를 사용한 경우 남성의 경우 평균 $96.08\%$, 여성에 대하여 $93.61\%$의 평균 인식률을 얻었다.
男性話者가 發音한 韓國語 母音/아, 에, 이, 오, 우/의 聲門波를 직접 抽出하여 音聲에 따라 성문파가 각각 다르다는 것을 확인하였다. 具現한 5가지의 성문파로 母音을 다시 合成하여 聲門波形이 音聲合成에 미치는 영향을 波形的으로 비교하였다. 상문파의 모양, 개방시간과 폐쇄기간에 따라 合成音聲波形은 變化가 있었으며, 聲門波形이 合成音質向上의 중요 factor로 作用함을 알 수 있었다.
한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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pp.238-241
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1998
성문파 신호로부터 음원변수들을 추출하는 방법과 그 전 단계에서 역 필터링 방법에 의해 구한 미분성문파 신호로부터 고주파 잡음을 제거하기 위해 음원구간에 따라 필터의 대역폭을 달리함으로서 음원변수 추출과정에서 저역통과 필터에 의해 발생할 수 있는 오차를 최소화하기 위한 선택적 저역통과 필터링 방법을 제안한다. 이 방법은 음원모델중 하나인 LF-model 펄스를 합성하여 필터링 함으로서 그 성능을 비교, 평가하였다.
본 연구에서는 성문파에 의한 음원 특성과 입술에서 음성이 방사될 때 발생하는 방사 특성을 효과적으로 제거하기 위하여 성문파의 음원 특성과 입술에서의 방사 특성은 근사적으로 음파의 에너지와 비례한다고 가정하고, 정규화된 단구간 에너지를 이용하는 에너지 의존 프리엠퍼시스 기법을 제안하며, 이를 이용하여 비안정 구간인 발음의 시작 부분과 천이구간에 대하여 음성 신호 분석 성능을 개선하고자 한다. 제안된 프리엠퍼시스 기법을 이용하여 5개 한국어 단모음의 스펙트럼 및 형성음 주파수 추출 등의 음성 신호 분석을 수행하고, 기존에 널리 이용되던 두 가지 프리엠퍼시스 기법과 성능을 비교하여 본 결과, 제안된 방법에 의한 스펙트럼의 형태가 기존의 방법에 비하여 상당히 개선되었고, 보다 더 정확한 형성음 주파수를 나타내며, 인접한 두 형성음 주파수가 증첩되는 현상이 제거되었음을 알 수 있었다.
전기성문전도는 발성시에 성문의 진동이 전기적 임피던스를 이용하여 검출되는 신호이다. 본 연구는 이러한 전기성문전도를 기록하기 위한 장비를 구현하고 음성분석 및 후두질환 진단에 대한 적용생을 평가하고자 하였다. 전기성문전도의 하드웨어는 2 쌍의 링전극, 동조증폭기, 검파기, 저역통과필터, 자동이득조절부 등으로 구성되며, 2.7MHz의 반송파 신호를 이용하고 진폭 변조 방식의 검파를 통해 임피던스 신호를 추출하도록 하였다. 추출된 신호는 PC 사운드 카드의 라인 입력을 통해 샘플링되고 양자화되었다. 검출 신호를 분석하기 위한 파라미터는 패래 시간을(CQ), 개폐 속도율(SQ), 개폐속도지수(SI), 성대진동 주파수(F0), 성대진동 주파수변동지수(Jitter), 성대진동 진폭변동지수(Shimmer) 등을 추출하였다. 전기성문전도를 분석한 결과, F0가 증가할수록 CQ는 커지고, SQ와 SI는 작아지는 경향을 보였으며, 전기성문전도와 음성 선호의 기본주파수가 일치함을 알 수 있었다. CQ, SQ, SI는 정상인과 후두암 환자를 비교한 결과 유의한 차이를 보였다. 이러한 결과는 성대의 운동을 관찰할 수 있는 휴대용 전기성문전도 계측기의 구현이 가능하게 하였고, 성대 기능 이상 검사가 가능함을 시사하였다.
음성신호를 관찰하였을 때 성문특성으로 인해서 고주파쪽 특성이 약화되는 경향이 있다. 약화된 고주파 특성을 보상하기 위하여 프리 엠퍼시스 필터를 통해 보상하고 있다. 프리 엠퍼시스 필터를 간단한 수식으로 표현하면 y(n)=s(n)-As(n-1)와 같이 차분 방정식으로 나타낼 수 있다. 여기서 A값은 보통 0.9에서 1사이의 값을 사용한다. 본 논문에서는 QMF 필터를 이용하여 입력신호를 고주파와 저주파의 2개의 대역으로 분할하여 각 밴드에 프리 엠퍼시스 필터를 적용하여 약화되어진 특성을 정확히 보상하는 방법을 제안한다.
음성신호를 관찰하였을 때 성문특성으로 인해서 고주파 쪽 특성이 약화되는 경향이 있다. 약화된 고주파 특성을 보상하기 위하여 프리 엠퍼시스 필터를 통해 보상하고 있다. 프리 엠퍼시스 필터를 간단한 수식으로 표현하면 y(n)=s(n)-As(n-1)와 같이 차분 방정식으로 나타낼 수 있다. 여기서 A값은 보통 0.9에서 1사이의 값을 사용한다. 본 논문에서는 QMF 필터를 이용하여 입력신호를 고주파와 저주파의 2개의 대역으로 분할하여 각 밴드에 프리 엠퍼시스 필터를 적용하여 약화되어진 특성을 정확히 보상하는 방법을 제안한다.
음성신호는 성문특성으로 인해 고주파 특성이 약화되는 경향이 있다. 이를 보상하기 위해 Pre-emphasis filter를 사용한다. 수식으로 표현하면 y(n)=s(n)-As(n-1) 와 같이 차분방정식으로 나타낼 수 있다. 여기서 A값은 보통 0.9에서 1사이의 값을 주로 사용한다. 그러나 Pre-emphasis filter는 고주파 특성을 보상하는 과정에서 극점과 같이 영점도 왜곡된다. 본 논문에서는 음성특성에 따른 LSP(Line Spectrum Pairs) 분포특성을 이용하여 영점을 보존하고 vocoder 및 coding에 필연적인 고주파 특성 혹은 저주파 특성을 강조한다.
본 논문에서는 화자 인식의 성능을 개선하기 위해서 glottal flow로부터 source mel-frequency cepstral coefficient (SMFCC), 왜도, 첨도를 추출하여 활용하였다. 일반적으로 glottal flow의 고주파 대역은 응답의 크기가 평탄하므로 미리 정한 차단주파수 미만에 대해서만 SMFCC를 추출한다. 추출된 SMFCC, 왜도, 첨도는 종래의 특징 파라미터와 결합된 후 종래의 화자인식 시스템과 동등한 조건에서의 성능 비교를 위하여 principal component analysis (PCA) 및 linear discriminiat analysis (LDA)를 통한 차원축소가 행해진다. 대용량의 화자인식 실험결과를 통해서 제안된 인식 시스템이 종래의 화자인식 시스템 보다 더 좋은 성능을 나타냄을 확인할 수 있었으며, 특히 가우시안 혼합이 낮을 때 더 높은 성능향상을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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