본 연구에서는 상보적인 빔형성에 기반한 대수적 마이크로폰 배열을 이용한 음성개선 시스템을 제안한다. 사람들이 많이 모여있는 회의실이나 사무실 환경에서는 백색잡음 보다 음성잡음, 즉, 다른 화자의 음성신호가 더 큰 영향력을 가질 수 있다. 따라서 대수적인 마이크로폰 배열을 사용함으로써 기존의 빔형성 기법에 비하여 저주파 영역에서의 성능을 향상시키고자 하였다. 모의실험 결과, 백색 가우시안 잡음에 대해서는 별다른 성능저하 없이 저주파 성분이 강한 음성잡음에 대해서는 우수한 성능을 가짐을 알 수 있었다.
음성 인식 시스템의 지속적인 발전으로 음성에 대한 인식율은 급속도로 발전되었지만 사용 환경에서의 잡음과 여러 음성이 혼합되어 발생하는 잡음으로 정확한 음성을 인식할 수 없는 단점을 가진다. 환경 잡음이 있는 음성을 처리할 때 음성 인식률을 높이기 위해서는 잡음을 제거해야 하며, 기존의 HMM, CHMM, GMM, 그리고 AI 모델이 적용된 DNN에서도 예상치 못한 잡음이 발생하거나 기본적으로 디지털 신호에 양자화 잡음이 추가되면 소스 신호가 변경되거나 손상되어 인식률이 저하된다. 이를 해결하기 위해 각 음성 프레임에 대한 음성 신호의 특징을 효율적으로 추출하기 위해 MFCC를 개선하여 처리하였으며, 음성 신호에 대한 잡음을 제거하기 위해 가우시안 모델을 적용한 잡음 편차 추정을 이용한 잡음 제거 방법을 개선하여 적용하였다. 제안된 모델에 대한 성능 평가는 음성에 대한 정확성 평가를 위해 교차 상관 계수를 사용하여 처리하였으며, 제안하는 방법의 인식률을 평가한 결과 이들에 대한 상관 계수에 대한 평균값 차이는 0.53 dB 개선된 것을 확인하였다.
본 논문에서는 음성신호처리 기법을 이용하여 장애음성을 진단, 개선하는 데 필요한 다양한 신호처리방법에 대하여 다루고자 한다. 음성장애중 성대장애를 중심으로 신호에 나타나는 현상과 이를 이용한 신호처리 방법들을 소개하며 응용사례로 음성을 이용한 성대질환의 진단에 관한 내용을 소개한다.
음성 다이얼링 시스템은 화자의 음성을 인식하여 원하는 전화번호로 자동으로 전화를 걸어주는 시스템으로 주로 이동 전화나 휴대형 통신 장비에 유용하게 사용된다. 개인 음성 다이얼링 시스템의 경우, 다이얼링에 사용되는 모든 구문은 사용자가 선택하고 사용자의 음성을 사용하여 학습되어 음성 인식을 위한 HMM을 생성한다. 이러한 시스템은 화자독립 시스템 보다 매우 적은 메모리 공간과 계산량으로 구현이 가능하다. 그러나 이러한 시스템은 학습시 각 단어당 2-3개의 음성만을 사용하므로 음성인식 시스템의 성능을 개선하기 위한 각 상태에서의 상태지속분포을 추정하기는 매우 어렵다. 따라서 본 논문에서는 성능개선을 위한 후처리기를 제안하였다. 전화선을 통하여 구성된 데이터베이스를 이용한 실험에서 제안된 후처리기가 인식 시스템의 성능을 향상시킴을 확인하였다.
유성음원과 무성음원을 시용하는 음성부호화 방식에 있어서, 같은 프레임 안에 모음과 무성자음이 있는 경우에 음성 파형에 일그러짐이 나타난다. 이것을 해결하기 위하여 본 논문에서는 개별피치와 LMS(Least Mean Square)를 적용한 LMS-MPC를 제시하였으며, 기존의 MPC와 LMS-MPC의 SNRseg를 평가한 결과, LMS-MPC의 남자음성에서 1.5dB, 여자음성에서 1.3dB 개선된 것을 확인할 수 있었다. 결국, MPC에 비해 LMS-MPC의 SNRseg가 개선되어 음성파형의 일그러짐을 제어할 수 있었으며, 본 방법은 셀룰러폰이나 스마트폰과 같이 Low Bit Rate의 음원을 사용하여 음성신호를 부호화 하는 방식에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
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.
성대구는 성대점막 고유층의 일부 결손 또는 위축성 함입으로 유리연이 내함되어 성대궁형(bowing cord)이 형성되기 때문에 발성시 정상점막 파동이 소실되고 성문폐쇄부전을 보이며 그 결과 애성을 초래하게 된다. 이러한 성대의 내함을 교정하기 위하여 구절제술, 성대 상하순(upper and lower lip) 점막의 위치조절 둥이 시행되고 있으나 성대궁형이 교정되지 않아 음성개선에 실패하는 경우가 많다. 저자들은 구절제술 후 성대궁형을 교정할 목적으로 연골막을 포함한 연조직을 성대근 내측으로 삽입하여 음성을 개선하는데 도움을 얻고자 하였다. 이러한 방법으로 음성수술을 시행한 5례의 경험과 그 효과 및 문제점을 문헌고찰과 더불어 보고하고자 한다.
본 논문은 광대역 음성의 음질 향상을 위해 시간 영역에서 인공대역 확장 기술을 사용하여 초광대역 음성신호를 출력하여 사용자에게 개선된 음질의 음성을 제공하는 시스템을 제안한다. 시간 영역에서 소스필터 모델에 기반하여 광대역 여기신호 및 LSP를 추출하고, 각각의 대역폭 확장 알고리즘을 적용였고, 초광대역 여기신호 및 LSP를 추론하여 초광대역 음성신호를 합성한다. 주관적인 테스트를 통해 광대역 음성신호보다 초광대역 음성신호의 음질을 더 선호하는 결과를 도출하였다.
본 연구는 잡음을 포함한 음성 환경에서의 음성인식을 개선방안에 관한 것이다. 우리는 음성인식에서 잡음 섞인 음성으로부터 얻은 스펙트럴 envelope에서 곡들의 스펙트럴 subtraction 및 복원이 보다 더 효과적임을 알 수 있었다. 본 연구에서, 평균화된 스펙트럴 envelope은 모음 스펙트럼으로부터 추출하여 곡들의 강조에 사용하였다. 낮은 주파수 영역에서의 모음 스펙트럴 정보는 강조되어지고 자음으로부터 얻은 스펙트럼은 변하지 않는다. 시뮬레이션으로 살펴보면, 강조계수는 켑스트럴 영역에서 변한다. 이 방법으로 잡음석인 숫자음성 인식에서 적용하였으며 인식결과가 개선됨을 알 수 있었다.
일상생활에서도 불편함을 겪는 시각 장애인들을 위해 기초적인 생활을 보완할 수 있는 음성인식 다용도 계량기를 개발하고자 하였다. 본 제품은 API를 통해 저울의 측정값을 한국어 음성으로 변환하여 출력하는 음성 저울과 음성인식을 통해 슬라이드 포트로 정수기를 제어하는 작동 기기로 구성되어 있다. 현재 음성인식 다용도 계량기 개발을 완료했으며, Web, APP 등의 개선 방안을 연구 및 적용하는 중에 있다. 본 계량기를 통하여 시각장애인·시력저하자의 일상생활 및 삶의 질 향상뿐만 아니라 병원 등의 공공시설 개선에도 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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