일본어의 전통적인 어두 폐쇄음은 파열 전에 성대 진동을 동반하는 유성음과 파열 후에 약간의 기음을 동반하는 무성음으로 이분된다. 한편 도호쿠지방의 유성음은 어느 세대나 파열 전에 성대 진동을 동반하지 않고 무성화한 유성음으로 실현되어 다른 지역과 대조를 이룬다. 무성화한 유성음은 voice onset time(VOT)이 양값으로 나타나고 그러면 기존의 무성음의 VOT와 충돌하게 되어 카테고리 구별에 영향을 미치게 된다. 이에 대해 도호쿠지방의 화자는 생성 시에 다른 지역과는 달리 폐쇄음 구별에 후속 모음의 fundamental frequency(F0)를 적극적으로 사용하는 것이 여러 연구에 의해 확인되었다. 본 연구는 인지면에서도 F0가 폐쇄음 구별에 중요한 역할을 하고 있는지를 밝히기 위해 VOT와 함께 검토한 것이다. VOT와 F0를 재합성한 자극음을 사용하여 도호쿠지방 청자를 대상으로 조건을 달리한 여러 개의 지각실험을 실시하였다. 결과에서는 무의미어의 경우 지역차(도호쿠 지방 vs.주부 지방)는 유의하지 않았으나 유의미어에서는 어휘에 따라 F0 사용에 유의한 차이가 있었으며 이러한 차이는 F0를 적극적으로 사용하는 몇몇의 청자들에게서 기인하는 것으로 밝혀졌다. 논의에서는 이들이 혁신 청자들로 여겨지며 이들을 중심으로 폐쇄음 지각에 F0 역할이 일반화되고 지각특성으로서 F0가 확립될 가능성에 대해 추론해 보았다.
음질개선에 이줄 여진(Double Excitation) 음성모델을 적용하는 방법이 있다. 유성음과 무성음 성분들로 분리하는 이 방법은 각 성분들의 고유한 성질을 이용하여 음질을 저하시키는 wideband 잡음을 제거할 수 있다. 이중 여진 음성모델을 이용한 음질개선 시스팀과 기존의 스펙트랄 제거(spectal subtraction) 알고리즘을 비공식적으로 비교한 결과 이중 여진 모델을 이용한 방법이 더 나은 성능을 보였다.
한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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pp.231-234
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1998
시간영역에서 유성음의 피치를 조절하기 위해 한피치구간의 신호 중에서 성문이 닫힌 구간의 특성을 추정한 파라미터로 성문 닫힌 구간의 신호에 연속하여 선형적으로 연장 또는 축소하므로써 고 음질을 유지하면서도 자유롭게 피치를 조절할 수 있는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 PSOLA 기법에서와 같은 window의 적용이나 신호의 겹침에 의한 영향이 최소화되므로 보다 명료한 합성음을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 퍼셉트론 신경회로망과 선형예측부호화 켑스트럼 계수를 사용한 화자인식 알고리즘을 제안한다. 제안하는 화자인식 알고리즘은 입력받은 음성신호에 대해서 유성음 구간을 추출한다. 추출된 유성음 구간에 대하여 선형예측 분석에 의하여 화자의 특성을 가지고 있는 선형예측부호화 켑스트럼 계수를 구한다. 구해진 선형예측부호화 켑스트럼 계수를 분류하기 위하여 이 켑스트럼 계수를 퍼셉트론 신경회로망의 입력으로 사용하여 네트워크의 학습을 수행한다. 본 실험에서는 선형예측부호화 켑스트럼 계수와 신경회로망을 사용하여 본 화자인식 알고리즘이 유효하다는 것을 인식률을 통하여 확인한다.
본 논문에서는 다양한 멀티미디어 서비스를 위해 가변율 half rate 음성 부호화기를 설계하였다. 유, 무성음과 묵음의 구분을 위해 본 논문에서는 프레임 에너지와 음성 파라메터들을 이용한 효과적인 voicing 결정 알고리즘을 사용하였다. 유성음을 위한 half rate 음성 부호화기는 저속에서 좋은 특성을 보이는 generalized AbS구조를 이용하였다. LPC 계수는 LSP 계수로 변환한 후 predictive 2-stage VQ를 통해서 양자화하며, 여기 신호는 음질저하를 최소화하며 복잡도를 감소시킨 shift 방식의 대수적 고정 코드북 구조를 사용하고, 적응코드북과 여기코드북의 이득은 VQ로 양자화 하였다. 무성음을 위한 부호화기는 대부분이 유성음을 위한 부호화기와 동일하지만, 무성음에서는 피치간 상관도가 매우 낮으므로 피치 보간 방법을 사용하지 않고 개루프로 피치 lag를 찾은 후 전체 프레임에 사용한다. 1 kb/s 부호화기는 묵음 구간과 주변소음 구간에 사용되며 이 구간의 신호를 피치 성분이 미약한 주변소음들로 제한하고 이에 최적인 부음성 부호화기를 설계하였다. 최종적으로 완성된 가변율 half rate 부호화기는 voice activity factor(VAF)가 0.47인 시험음성에서 약 2.6 kb/s의 평균 전송률을 보였다. 주관적 음질 평가의 일환으로 IS-96 표준 코덱인 가변율 8 kb/s QCELP와 A-B preference 시험을 실시하였다. 시험 결과 평균전송률이 약 2배인 가변율 8 kb/s QCELP 보다 우수한 음질 성능을 보였다.
기존의 CELP 보코더에서, 무성음에 대한 별도의 처리 없이 유성음과 동일하게 처리하였다. 유성음과 무성음은 발성모델측면에서 임펄스열과 랜덤 잡음으로 각각 다름에 도 불구하고 동일하게 처리함으로써 합성음에서 음질의 저하 및 계산량과 전송률 측면에서 손실을 가져왔다. 또, U/V(Unvoiced /voiced) 분류기를 사용하는 경우에는 U/V 분류기의 성능에 따라 합성음의 음질저하의 정도의 차이가 심하다. 본 논문에서는 에러율과 전처리 계산량을 쳐소로 할 수 있는 U/V 분류기를 사용하여 CELP 보코더에서 전송률을 감소시키는 방법을 제안한다. CELP 보코더에서는 스펙트럼 정보를 LPC 파라미터로 추출한 후 다시 전송형 파라미터인 LSP(Line Spectrum Frequency)로 변환한다 새로운 린/V 분류기는 이 LSP 파라미터를 이용한다. LSP 파라미터의 주파수영역 분포도와 간격정보를 이용하여 U/V를 결정하게 된다 제안한 방법을 5.3kbps ACELP에 적용하여 성능 평가를 실시하였다 실험결과 음질의 저하 없이 $5.6\%$ (280bps)의 전송률을 감소할 수 있었다.
본 연구에서는 연속음성에서 무성자음을 포함한 천이구간을 탐색, 추출하고 주파수대역에서 근사합성하는 새로운 멀티펄스 음성부호화 방식 (FBD-MPC)를 제안하였다. 실험결과, 여자 음성의 경우 TSIUVC 추출율은 84.8%(파열음), 94.9%(마찰음), 92.3%(파찰음), 남자 음성의 경우는 88%(파열음), 94.9%(마찰음), 92.3%(파찰음)의 결과를 얻었다. 아울러, 0.547kHz 이하 2.813kHz 이상의 주파수 정보를 사용하여 TSIUVC 음성파형을 양호하게 근사합성할 수 있었으며, 유성음/무성음 선택정보를 이용한 MPC와 유성음/무음/TSIUVC를 이용한 FBO-MPC를 평가한 결과, FBO-MPC의 음질이 MPC의 음질에 비하여 개선되었음을 알 수 있었다.
중간 주파수 대역(8kbps) 이하에서 적은 지연을 갖는 벡터여기 선형예측 음성 부호화기(LD-CELP)에 대하여 고려한다. 합성필터를 입력 프레임의 종류에 따라 변화시켜 음성 부호화기의 성능을 향상시키고자 한다. 먼저 프레임을 유성음과 무성음 그리고 개시 프레임으로 분류한다. 유성음과 무성음 프레임에서는 합성필터의 스펙트럼 포락을 음운의 특성에 적합하도록 변화시킨다. 개시 프레임에서는 합성필터의 성격을 바꾸어주기 위하여 바이어스 필터를 이용한다. 제안된 부호화기는 다른 적은 지연을 갖는 벡터여기 선형예측 음성 부호화기들에 비하여 비슷한 지연시간을 갖으면서 더 나은 음질을 제공하였다.
잡음은 음성과 관련된 시스템의 성능을 제한하는 주된 원인이기 때문에 음성향상과 관련된 연구는 꾸준히 계속되어왔다. 전통적인 음성향상 방법은 무성음과 잡음을 구분하지 알기 때문에 잡음제거 과정에서 무성음이 함께 제거되는 단점이 있으며, 웨이블릿 기반의 전통적인 잡음제거 방법은 각 대역마다 동일한 문턱값을 사용하기 때문에 시변 환경에서 성능이 떨어지는 단점이 있다. 이 단점들을 개선하기위해 다중대역 파워 차감법과 Perceptual 웨이블릿 패킷 분해를 이용한 웨이블릿 기반의 개선된 음성향상 방법을 제안한다. 전처리 과정으로 다중대역 파워 차감법을 사용하여 광대역 잡음을 제거하고 뮤지컬 잡음의 발생을 줄이며, psycho-acoustic 모델 기반 Perceptual 웨이블릿 패킷으로 신호를 분해한 후 각 웨이블릿 노드의 엔트로피 비율과 음성검출을 이용하여 무성음/유성음/잡음을 구분한다. 구분된 신호에 따라 각 웨이블릿 노드마다의 문턱값을 기준으로 웨이블릿 Shrinkage를 적용하여 잡음을 제거하고 무성음이나 파워가 작은 유성음이 제거되는 오류를 최소화한다. 또한 잡음 파워 추정 과정에 적응적으로 망각 계수를 선택하여 잡음 파워 추정 오류를 최소화한다.
유성음의 피치주파수 궤적을 추정할 수 있는 새로운 방법을 제시하였다. 이 방법은 에너지연산자[1]를 두 번 적용하는데 기초하고 있다. Kaiser의 에너지연산자는 정현파의 진폭과 주파수 정보를 추출하는 기능을 가지고 있다. 변조모형에 의하면 유성음은 피치 신호로 변조된 포만트들의 합성으로 파악될 수 있으므로 이 파형의 진폭 포락선을 추출해서 피치 신호와 유사한 파형을 얻는다. 이 파형의 평균 주파수를 검출하여 피치 주파수를 구하는 것이다. 앞부분은 Gopalan의 접근법[9]과 마찬가지이나, 뒷부분의 LPC-스펙트럼 분석등의 과정 대신 또 한번 에너지 연산자를 적용하도록 하여 매우 단순화되고 온라인 적용이 가능한 알고리듬을 얻었다. 추정 결과는 거친 편이지만 온라인으로 피치 궤적의 일반적 스케치를 얻는데 유용할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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