• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.8 no.1
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• pp.56-61
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• 2005

In this thesis, propose speech period and pitch detection for continuous speech recognition. This mathod is distinguishes between vowel and consonant to frame unit in continuous speech, for distinguishable voice. Powerful extraction of speech period could threshold energy make use of input signal to real noise environment. Also algorithm of this method distinguish between vowel and consonant at the same time in voice make use of zero crossing rate and short time energy to extractible speech period.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.08a
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• pp.454-459
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• 1998

연속된 음성의 인식을 위해서는 음성신호를 음성학적인 단위인 단어, 음절, 음소 등으로 분할하여야 한다. 이러한 분할을 위해서는 전이구간의 검출이 선행되어야 한다. 본 논문에서는 음성신호에서 전이구간을 검출하기 위해 피치동기로 된 상관관계 계수의 변화를 나타내는 파라미터를 새로이 제안하였다. 이 파라미터는 음성신호의 안정구간에서는 매우 작은 값을 나타내지만 음성의 시작이나 유성음과 무성음의 경계에서는 큰 값을 나타내어 전이구간검출용 파라미터로 매우 용이하다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2015.07a
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• pp.421-424
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• 2015

컴퓨터 기술이 발전하고 컴퓨터 사용이 일반화 되면서 휴먼 인터페이스에 대한 많은 연구들이 진행되어 왔다. 휴먼 인터페이스에서 감정을 인식하는 기술은 컴퓨터와 사람간의 상호작용을 위해 중요한 기술이다. 감정을 인식하는 기술에서 분류 정확도를 높이기 위해 특징벡터를 정확하게 추출하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 정확한 피치검출을 위하여 음성신호에서 음성 구간과 비 음성구간을 추출하였으며, Speech Processing 분야에서 사용되는 전 처리 기법인 저역 필터와 유성음 추출 기법, 후처리 기법인 Smoothing 기법을 사용하여 피치 검출을 수행하고 비교하였다. 그 결과, 전 처리 기법인 유성음 추출 기법과 후처리 기법인 Smoothing 기법은 피치 검출의 정확도를 높였고, 저역 필터를 사용한 경우는 피치 검출의 정확도가 떨어트렸다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.805-808
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• 2001

음성인식, 합성 및 분석과 같은 음성신호처리 분야에 있어서 기본주파수 즉, 피치를 정확히 검출하는 것은 중요하나 만일 음성신호의 기존주파수를 정확히 검출할 수 있다면 음성인식에 있어서 화자에 따른 영향을 줄일 수 있기 때문에 인식의 정확도를 높일 수 있고, 음성합성 시에 자연성과 개성을 쉽게 변경하거나 유지할 수 있다. 또한 분석시 피치에 동기 시켜 분석하면 성문의 영향이 제거된 정확한 성도 파라미터를 얻을 수 있다. 따라서 제안한 논문에서는 시간영역처리에서 시간영역파형에서 먼저 성도성분이 제거된 성문특성 즉 피치주기 성분을 강조하기 위해 음성신호의 기울기를 이용한 Positive 센터 클리핑를 수행하고 주파수 영역에서는 원신호의 스펙트럼과 센터클립된 신호의 스펙트럼과의 Peak-Fiting을 수행하고 선형 인터폴래이션(스무딩)을 통해 평탄화된 스펙트럼을 얻었다. 결과적으로 유성음 구간과 음성이 변하는 전이구간에서 G-peak가 강조된 더욱 정확한 Pitch를 검출할 수 있었다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• spring
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• pp.43-46
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• 2000

G.723.1 부호화기는 음성신호의 주기성을 피치와 피치 이득계수로, 스펙트럼 정보를 LSP(Line Spectrum Pair)로 부호화하고 있다. 그런데 주기성을 부호화 할 때 유성음의 피치가 일정한 안정구간과 피치가 변화하는 전이구간의 차이를 두지 않고 처리하여 전이구간에서의 정확한 피치검출이 이루어지지 않는다. 이러한 처리 때문에 전이구간에서의 음질의 열하가 발생하게 된다. 본 논문에서는 전이구간의 피치검출의 정확성을 높여 음질을 향상시킬 수 있는 새로운 알고리즘을 제안한다. 먼저 G.723.1 부호화기에서 검출되는 피치 이득계수를 이용하여 안정구간의 피치 이득계수의 문턱 값을 정한다. 그리고 피치 이득 계수가 문턱 값을 넘는 부분에 한하여 구해진 피치를 전후 10샘플을 조절하여 피치 이득계수를 다시 구하여 문턱 값에 가장 가까운 값을 대표피치 이득계수로 정하고 그때의 피치와 함께 부호화한다. 실험 결과 평균 0.6(dB) segmental SNR(Signal to Noise)과 평균0.12 MOS가 향상되었다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2000.09a
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• pp.799-802
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• 2000

음성신호처리 분야에서 음성신호의 기본 주파수를 정확히 검출 할 수 있다면 음성인식을 할 때 화자에 따른 영향을 줄일 수 있으므로 인식의 정확도를 높일 수 있고, 음성합성을 할 때 자연성과 개성을 쉽게 변경하거나 유지할 수 있다. 또한 분석을 할 때 피치에 동기시켜 분석하면 성문의 영향이 제거된 정확한 성도 파라미터를 얻을 수 있다. 위와 같은 피치검출의 중요성 때문에 피치검출에 대하여 다양한 방법 이 제안되었다〔1〕. 본 논문에서는 음성신호의 분석 시 불안정한 구간에 대해 피치 시점을 검출하는 방법을 연구하였다. 음성신호의 분석에 있어서 기존의 자기상관함수법(Autocorrelation Function)은 주기성을 강조할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 그러나 자기상관함수는 위상성분을 보존하지 못한다는 단점을 가지고 있다. 따라서, 자기상관함수를 사용하면서 위상성분을 보존할 수 있는 알고리즘을 제안하고자 한다. 실험결과 피치시점을 수동으로 찾은 경우와 비교하였을 때 약 98% 정도의 정확도를 얻을 수 있었다. 위의 결과와 같이 위상 성분이 보존된 자기상관함수를 사용할 경우 음성합성, 코딩, 인식에서 유용하게 쓰일 수 있다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• spring
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• pp.149-152
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• 2000

음성신호처리분야에서 피치시점 검출은 음성 합성시에 여기원의 특성을 나타내어 음질의 자연성을 결정한다. 이에 본 논문에서는 음색 변경시에 운율조절에 필요한 피치시점 검출법을 제안한다. 제안한 방법은 시간영역에서 직접 처리하기 때문에 피치동기분석이 용이하고 다른 영역으로의 변환과정이 불필요하다. 또한 기존의 피치시점검출 방법에서는 결정논리를 실험적인 문턱 값이나 무게치를 적용하여 처리하는 반면에 제안한 방법은 분석구간별로 얻어지는 주기적인 성문특성을 적용하여서 정확한 피치시점을 검출할 수 있었다

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.18 no.2
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• pp.270-278
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• 1993

This paper is presented the phonetic segmentation alg9rithm of the Korean speech signals which is finded the exact pitch using the super resoluton pitch determination and is compared corss-correlation to threshold each pitch period. The features of the proposed algorithm are infinite resolution and high reliability, and also can separate transient or silent segment. The algorithm is instrumental to speech processing applications which require vector quantization and speech recognition. The presented algorithm is implemented by 386-MATLAB on PC 386/DX and is verified the exact pitch period and the phonetic segmentation of speech signals.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1994.06c
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• pp.125-128
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• 1994

선형예측기법으로 피치동기식 분석을 하기 위해 우선적으로 필요한 정보로서 유성음 신호의 영교차 구간별 평균 진폭변동율 추출에 의한 주기별 피치를 검출할 수 있는 기법을 제안하였다. 유성음의 제1포먼트 성분에 대한 각 영교차 구간에서의 평균진폭값은 성대 폐쇄시점에서 주기별 최대치를 나타내며, 평균진폭변동율은 "+" 영역의 평균진폭값과 선행하는 "-" 영역 값의 차로 표시한다. 이 평균 진폭 변동율은 성대파형의영향이 반영되어 주기성이 더욱 강조되므로 분석구간에 대한 구간별 평균피치와 변화의 정도를 이용하여 주기별피치정보를 추출할 수 있다. 검출결과는 구간별 평균피치와 비교하였으며, 좋은 결과가 나타나는 것을 확인할 수 있다.과가 나타나는 것을 확인할 수 있다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.28 no.4
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• pp.383-391
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• 2009

In speech signal processing, speech signal corrupted by noise should be enhanced to improve quality. Usually noise estimation methods need flexibility for variable environment. Noise profile is renewed on silence region to avoid effects of speech properties. So we have to preprocess finding voice region before noise estimation. However, if received signal does not have silence region, we cannot apply that method. In this paper, we proposed SNR estimation method for continuous speech signal. The waveform which is stationary region of voiced speech is very correlated by pitch period. So we can estimate the SNR by correlation of near waveform after dividing a frame for each pitch. For unvoiced speech signal, vocal track characteristic is reflected by noise, so we can estimate SNR by using spectral distance between spectrum of received signal and estimated vocal track. Lastly, energy of speech signal is mostly distributed on voiced region, so we can estimate SNR by the ratio of voiced region energy to unvoiced.