• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2007년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.123-126
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• 2007

본 논문은 음성신호를 이용한 감정인식에 관한 연구이다. 감정인식에 관한 연구는 휴먼 인터페이스(Human Interface) 기술의 발전에서 인간과 기계의 상호작용을 위한 것이다. 본 연구에서는 음성신호를 이용하여 감정을 분석하고자 한다. 음성신호의 감정인식을 위해서 음성신호의 특정을 추출하여야한다. 본 논문에서는 개인에 따른 음성신호의 감정인식을 하고자하였다. 그래서 화자인식에 많이 사용되는 음성신호 분석기법인 Perceptual Linear Prediction(PLP) 분석을 이용하여 음성신호의 특정을 추출하였다. 본 연구에서는 PLP 분석을 통하여 개인화된 감정 패턴을 생성하여 간단하면서도 실시간으로 음성신호로부터 감정을 평가 할 수 있는 알고리즘을 만들었다.

• ETRI Journal
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• 제6권2호
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• pp.39-44
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• 1984

애널로그 신호인 음성신호를 디지틀값으로 변환하여 컴퓨터의 mass storage device에 저장하거나 또는 저장된 디지틀 음성 데이터를 애널로그 신호로 재생하는 기술은 디지틀 음성신호처리의 가장 중요한 토대를 마련해 준다. 본고에서는 음성변경시스팀과 같은 저장형 통신시스팀의 구현에 있어서 반드시 구비되어야 할 기술인 음성신호의 실시간 디스크 저장문제를 NOVA 4/X 미니컴퓨터에서 해결한 것을 간단히 기술하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1998년도 하계종합학술대회논문집
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• pp.595-598
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• 1998

본 논문의 목적은 한국어 모음의 음성 신호에 대하여 2차 및 3차 비선형서의 존재에 대한 정량적인 분석을 수행함에 있다. 음성 신호의 비선형성을 분석하기 위하여 표본화한 음성 신호에 대하여 bicoherence 및 tricoherence를 측정하였다. 실험 결과에 의하면 한국어 모음의 음성 신호의 발생과정에 상당히 강한 2차 및 3차 비선형성이 존재함을 알수 있었다. 특히 음성신호의 3차 비선형성에 대한 연구는 처음 수행되는 것으로 음성 신호 분석에 있어서 매우 중요한 결과로 사료된다.

• 한국음향학회지
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• 제28권4호
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• pp.383-391
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• 2009

음성 신호처리 환경에서 잡음이 섞인 신호를 개선할 목적으로 음성향상 기법이 많이 이용되고 있다. 잡음추정 알고리즘은 변화하는 환경에 빠르게 적응할 수 있어야 하며 음성신호의 영향을 줄이기 위해 음성신호가 존재하지 않는 구간에서만 잡음의 파워를 갱신한다. 이러한 방법은 음성구간검출이 선행되어야 한다. 그러나 잡음에 열화된 음성신호에 묵음구간이 존재하지 않을 경우, 위와 같이 음성검출을 통한 묵음구간에서의 잡음 추정 방법 및 SNR 추정 방법이 적용될 수 없다. 본 논문에서는 묵음구간이 존재하지 않는 연속음성신호에서 SNR을 추정하는 기법을 제안한다. 유성음의 안정구간에서는 단구간 내 피치의 변화가 매우 작아 피치주기에 따른 음성신호의 파형이 유사하게 나타난다. 따라서 잡음이 음성에 부가되었을 때 피치주기에 따른 인접파형의 유사도를 통해 SNR을 추정한다. 무성음에서는 잡음의 영향이 수신신호의 성도성분 추정에 영향을 미치기 때문에 잡음환경에서 추정된 성도성분과 수신신호 스펙트럼 간의 거리를 이용하여 SNR을 추정한다. 마지막으로, 음성신호의 에너지가 유성음에 대부분 분포하기 때문에, 부가성 잡음 환경에서 유성음의 에너지를 음성신호의 에너지로 근사화하여 SNR을 추정할 수 있다.

• 한국음향학회지
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• 제29권2호
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• pp.148-153
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• 2010

음성 신호처리 환경에서 잡음이 섞인 신호를 개선할 목적으로 음성향상 기법이 많이 이용되고 있다. 잡음추정 알고리즘은 변화하는 환경에 빠르게 적응할 수 있어야 하며 음성신호의 영향을 줄이기 위해 음성신호가 존재하지 않는 구간에서만 잡음의 파워를 갱신한다. 이러한 방법은 음성구간검출이 선행되어야 한다. 그러나 잡음에 열화된 음성신호에 묵음구간이 존재하지 않을 경우, 위와 같이 음성검출을 통한 묵음구간에서의 잡음 추정 방법 및 SNR 추정 방법이 적용될 수 없다. 본 논문에서는 묵읍구간이 존재하지 않는 연속음성신호에서 SNR을 추정하는 기법을 제안한다. 음성신호는 MBE(Multi-Band Excitation) 발성 모델에 따라 유 무성음으로 구분할 수 있다. 그리고 에너지가 유성음에 대부분 분포하기 때문에, 부가성 잡음환경에서 유성음의 에너지를 음성신호의 에너지로 근사화하여 SNR을 추정할 수 있다. 제안하는 방식은 연속음성신호를 IMBE (Improved Multi-Band Exciation) 보코더를 이용해 유 무성음 대역으로 구분하고, 각각 대역의 에너지 정보를 아용하여 단구간 음성신호의 SNR을 계산한다. 전체 음성구간의 SNR은 단구간 SNR의 평균값을 통해 추정한다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1984년도 추계학술발표회 논문집
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• pp.70-72
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• 1984

본 논문에서는 음성신호에 섞인 잡음을 효과적으로 제거하기 위해 Two-sided Transversal Filter를 이용하는 방법을 제시하였다. 이 방법은 기존의 방법과는 달리 신호의 단기자기상관관계(short-term autocorrelation)을 충분히 이용하기 위해 적응 필터의 입력으로, 지연된 신호뿐만 아니라 미래의 신호도 이용하도록 하였다. 이 결과 음성신호에 섞인 잡음(백색잡음, 유색잡음)을 아주 효과적으로 제거함을 알 수 있다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2004년도 추계학술발표대회논문집 제23권 2호
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• pp.65-68
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• 2004

이동통신 기술의 발전으로 이동통신 사용이 폭발적으로 증가하였고 그에 따라 이동통신망을 이용한 많은 서비스가 제공되고 있다. 이동통신망에서의 음성 인식 서비스에서 음성 인식기에 입력되는 음성신호는 통신망을 통해 음성 압축기를 거치게 되고 이에 음성신호가 왜곡되어 인식기의 인식성능이 저하된다. 본 논문에서는 무선통신 환경에서 음성인식기의 성능을 개선하기 위한 보상 방법을 제안한다. 기존의 제안된 방법은 음성 데이터에 의존하는 방법을 사용하나 본 논문에서는 음성 데이터와는 독립적 방법인 음성 압축기에 의해 손상된 입력 신호의 스펙트럼 보상방법과 Cepstrum 보정방법을 통해 인식률을 향상시키는 방법을 제안한다. 즉, 음성 압축기에 의하여 왜곡된 스펙트럼을 단계적 방법으로 보상하고 그를 토대로 왜곡된 신호에서 만들어진 Cepstrum을 보정하여 음성 인식기의 성능을 향상시키는 방법을 연구하였으며, 그 견과 손상된 음성신호의 인식률 $64.88\%$에 대하여, 본 논문에서 제안하는 보상 방법을 적용한 음성신호의 인식률은 $79.73\%$로서 $14.85\%$가 향상된 결과를 얻을 수 있었다.

• 대한음성언어의학회:학술대회논문집
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• 대한음성언어의학회 1994년도 제2회 학술대회 심포지움
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• pp.128-137
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• 1994

신호처리의 목적은 신호를 변형하여 우리가 원하는 형태로 만드는 것으로 신호를 변환시키는 장치 즉 시스템이 신호에 응답하여 다른 형태의 신호를 만들어 내는 것을 신호처리라 한다. 현재는 음성신호 처리시에 대부분 입력시호인 아날로그 신호(Analog Signal)를 표본화(Sampling)하고 양자화(Quantizing)하여 디지털 신호(Digital Signal)로 변환한 후 필요한 신호처리를 수행한다. 디지털 신호를 처리하므로써 정확성, 신뢰성, 처리속도를 증가시키게 되고 전자시스템(Electronic System)의 크기를 줄일 수가 있다. (중략)

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제11권1E호
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• pp.73-78
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• 1992

시벼형 신호인 음성 신호의 분석에 칼만필터를 이용하였다. 일반적인 음성 분석은 프레임단위의 처리방법인 선형 예측 부호화 기법을 주로 이용하지만 음성의 시변 특성을 파악하는데에는 적절하지 못 하다. 따라서 순차적인 추정기법으로 많이 이용되는 칼만 필터를 음성 분석에 적용하였다. 또한 음성과 같은 시변신호에서는 과거 신호의 잡음의 분산값에 적당한 가중치를 부가하므로써 과거의 신호에 의해 서 현재의 추정값에 미치는 영향을 줄였으며 이를 음성의 천이 구간에서의 파라메타 추정에 사용하였 다. 그리고 음성신호 모델에서 생기는 모델링 오차는 일반적으로 백색 가우시안 잡음으로 가정하고 있 으나 이는 자음과 같은 무성음에서 특징 파라메타 푸정에는 오차가 적지만 모음등의 유성음에서는 음성 발생시의 여기신호인 펄스열에 의해서 많은 모델링 오차를 생기게 한다. 따라서 모델링 오차신호는 Non-Gaussian 확률분포로 가정한 후 로버스트 칼만 필터를 사용하여 합성으멩 대해 특징 파라메터를 추출하였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제17권 1호
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• pp.393-398
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• 1998

본 논문에서는 음성신호처리의 기초적인 해석법인 FFT와 LP분석법에 대하여 기본적인 이론과 함께 분석과정에서 알아두어야 할 사항들을 정리한다. 아울러 이러한 분석을 실제 음성신호를 대상으로 행함에 있어서 주의해야 할 점들을 실제음성을 처리한 그림과 함께 설명한다.