• 한국음향학회지
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• 제27권7호
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• pp.372-378
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• 2008

음성 검출기 (VAD, Voice Activity Detector)는 이동 통신이나 음성신호처리 등에 매우 중요한 기법으로 사용된다. 일반적인 음성 검출방식은 이산 푸리에 변환 (DFT, Discrete Fourier Transform)영역에서 통계적인 모델을 기반으로 하여 우도비검정 (LRT, Likelihood Ratio Test)을 하게 된다. 그리고 이 값을 임계값과 비교하며 음성인지 아닌지 판단하게 된다. 본 논문에서는 신호 준공간 (Signal Subspace)에 기반한 새로운 통계적 음성 검출 기법을 제안하다. 확률적인 주성분 분석 (PPCA, Probabilistic Principal Component Analysis)은 신호 준공간 방법에서 잡음신호에 대한 확률적인 모델을 얻기 위해 사용된다. 제안된 기법은 신호 준공간 영역에서 우도비검정에 기반을 두는 결정규칙을 적용하였다. 음성 검출 실험 결과는 신호 준공간 모델에 근거한 음성 검출기 기법이 주파수 영역에 기반한 가우시안 (Gaussian) 음성 검출기 보다 향상된 검출 결과를 보여준다.

• 한국음향학회지
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• 제32권2호
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• pp.131-137
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• 2013

본 논문에서는 신호준공간(signal subspace) 영역에서 통계적 모델을 이용한 향상된 음성검출기법을 제안한다. 이를 위해 EP(Embedded Prewhitening) 기법에 의해 비상관적인 (uncorrelated) 신호준공간을 생성하고, 이 영역에서 잡음음성과 잡음에 대한 통계적 특성을 파악하였다. 이러한 통계적 특성에 근거하여 GGD (Generalized Gaussian Distribution)을 사용하여 보다 효율적인 음성검출 알고리즘을 제안한다. 실험을 통해 제안된 기법이 0-15dB SNR의 시뮬레이션 환경에서 기존 Gaussian을 사용한 신호준공간 기법보다 향상된 음성검출 결과를 보여준다.