• 제목/요약/키워드: 음성신호 대역

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G.723.1,G.729 부호화기와 MLT 방법을 이용한 광대역 음성 부호화기 설계 (Design of Wideband Speech Coder Using the G.723-1,G.729 Combined with MLT)

  • 김정중;김종학;이인성
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
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    • 대한전자공학회 2001년도 제14회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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    • pp.939-942
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    • 2001
  • 본 논문에서는 ITU-T G.723.1, G.729 부호화기와 MLT(Modulated Lapped Transform) 방법을 이용한 광대역 음성 부호화방법을 제안한다. 제안된 광대역 음성부호화 방법은 16 kHz로 샘플링된 입력신호를 QMF(Quadrature Mirror Filter)사용하여 저대역과 고대역으로 나누며, 각 대역은 8 kHz의 샘플링을 갖는 협대역 음성 신호로 변환된다. 고대역은 MLT변환 후 벡터 양자화하며 또한 MLT를 사용한 ATC(Adaptive Transform Coding)방법을 적용하여 표현하며 저대역은 G.723.1과 G.729 부호화기를 사용한다. 설계된 광대역 음성부호화기의 성능을 평가하기 위하여 MOS (Mean Opinion score)실험을 수행하였다. MOS 실험을 통해 16 kbps G.729-MLT VQ방식이 G.722 56kbps 와 비슷한 음질을 나타내었다.

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MLT 여기신호를 이용한 광대역 음성 부호화기 설계 (Design of Wideband Speech Coder Using the MLT Residual Signal)

  • 오연선;신재현;이인성
    • 한국음향학회지
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    • 제24권5호
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    • pp.248-254
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    • 2005
  • 본 논문에서는 대역분할 광대역 음성 부호화기의 구조와 음질 향상을 위한 새로운 고대역 구조를 제안한다. 대역분할 방식에 의해 광대역 음성은 저대역 ($O\~4kHz$) 음성과 고대역 ($4\~8kHz$) 음성으로 나뉘어 지고 각각 G.729E와 MLT(Modulated Lapped Transform) 여기모델을 적용하여 서로 독립된 방식으로 부호화한다. 4kbps의 낮은 전송률로 부호화되는 고대역에서는 MLT 여기모델을 효율적으로 이용하기 위하여 유 무성음을 구별하였고 유성음에 대해서는 저대역 피치주기를 이용한 MLT peak picking 방법을 적용하였다. 즉, MLT 변환된 여기신호는 주기적인 피크를 갖는 주기신호로 나타나며 이때의 피크값을 추출하여 양자화하여 전송한다. 무성음에 대해서는 에너지 값에 따라 비트를 달리 적용하고, 선형예측 스펙트럴 응답이 가중된 MLT 벡터 양자화 방법을 적용하였다. 제안된 15.8kbps 광대역 음성 부호화기의 성능평가는 주관적인 음질평가로 선호도 테스트를 수행하였다.

시간 영역에서 개선된 파라미터 추론을 통한 효율적인 초광대역 확장 시스템 설계 (Designing of efficient super-wide bandwidth extension system using enhanced parameter estimation in time domain)

  • 전종근
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회
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    • pp.431-433
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    • 2018
  • 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.

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다중 대역기반 우도 측정을 이용한 잡음 환경에서의 음성 인식 (Speech Recognition in the Noisy Environment Using Multi-Band-Based Likelihood Measure)

  • 신원호
    • 한국음향학회:학술대회논문집
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    • 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제17권 2호
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    • pp.315-318
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    • 1998
  • 본 논문에서는 서브밴드 및 전 대역(full band)으로부터 얻은 특징 벡터를 함께 사용하여 잡음 환경에서 음성인식 시스템의 성능을 향상시키는 방법을 제안하였다. 이는 인식시 잡음에 오염된 대역에서 얻은 특징 벡터를 제거하는데 따른 정보 손실을 막기 위해 전 대역으로부터 얻은 특징 벡터를 함께 이용하며 신호 대 잡음비가 높은 대역을 강조하여 각 모델에 대한 확률 값을 계산한다. 전화망에서 수집된 데이터베이스를 이용하여 인식 실험을 수행한 결과 비교적 넓은 주파수 대역에 걸쳐 분포된 잡음의 경우에도 인식 성능을 향상시킬 수 있었다.

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웨이브렛 변환을 적용한 광대역 음성부호화 알고리즘 (Wideband Speech Coding Algorithm with Application of Wavelet Transform)

  • 이승원;배건성
    • 한국음향학회지
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    • 제21권5호
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    • pp.462-470
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    • 2002
  • 협대역 음성부호화기에 비해 훨씬 우수한 합성음의 음질을 보이는 광대역 음성부호화기는 상대적으로 높은 전송률을 가져서 협대역 음성부호화기에 비해 사용범위가 제한되었다. 광대역 음성부호화기에서 이러한 전송 속도를 협대역 음성부호화기와 비슷한 수준으로 낮출 수 있다면, 보다 나은 음질의 음성 통신 시스템을 구현할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 16㎑로 샘플링 된 입력 음성신호를 동일한 대역폭을 갖는 두부대역으로 분리하여, 저대역 부호화에는 유럽의 이동통신 표준안인 GSM-EFR 협대역 음성부호화기를 적용하고, 고대역 부호화에는 웨이브렛 변환을 이용하여 고안한 부대역 음성부화기를 적용한 광대역 음성부화기를 제안하였다. 제안한 음성부호화기는 저대역 신호와 고대역 신호의 부호화에 각각 12.2 kbps, 6.7 kbps의 전송 속도를 할당하여 18.9 kbps의 전송속도를 가지며, 합성음의 음질은 56 kbps의 전송속도를 갖는 G.722음성부호화기의 합성음과 비슷한 음질을 유지하였다.

잡음환경 하에서의 음성의 SNR 개선 (Improvement of Signal-to-Noise Ratio for Speech under Noisy Environment)

  • 최재승
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제17권7호
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    • pp.1571-1576
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    • 2013
  • 본 논문에서는 잡음 환경 하에서 음성신호에 대한 신호대잡음비(SNR)를 개선하기 위한 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 백색잡음 및 자동차잡음 등과 같은 배경잡음으로부터 음성신호의 SNR을 개선할 목적으로 먼저 저역, 중역, 고역 SNR 대역에서 SNR을 추정한다. 다음으로 본 알고리즘은 각 대역에서 스펙트럼을 강조함으로써 잡음으로 오염된 음성신호 속에서 잡음신호를 차감한다. 백색잡음, 자동차잡음에 의하여 오염된 음성에 대하여 본 논문에서 제안한 알고리즘이 스펙트럼 차감 방법과 비교하여 양호한 신호대잡음비 값을 구하였다. 실험결과로부터 스펙트럼 차감 방법과 비교하여 백색잡음에 대하여 최대 4.2 dB, 자동차잡음에 대하여 최대 3.7 dB의 출력 신호대잡음비가 개선된 것을 확인할 수 있었다.

Wavenet을 이용한 음성 신호의 대역폭 확장 (Speech Bandwidth Extension using Wavenet)

  • 서은미;유정찬;임유진;박호종
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송∙미디어공학회 2021년도 하계학술대회
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    • pp.63-64
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    • 2021
  • 본 논문은 wavenet을 이용하여 음성 신호의 대역폭을 확장하는 새로운 모델을 제안한다. 기존의 대역폭 확장은 주로 주파수 영역에서 진행되며, 확장 대역의 주파수 크기는 높은 성능으로 복원하지만 위상 정보를 정확히 복원할 수 없다는 문제점을 가진다. 이를 해결하기 위해 wavenet 모델을 기반으로 시간 영역에서 저대역과 고대역의 상관관계를 이용하여 고대역 성분을 생성하도록 한다. 제안하는 방법은 모든 동작을 시간 영역에서 수행하며, 제안 방법으로 생성한 고대역 성분이 원음의 고대역 성분과 유사한 것을 확인하였다.

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시간 영역 오토인코더의 성능 개선을 위한 다중 대역 손실 함수 (A Multi-band Loss Function for Improving Time-Domain Autoencoder)

  • 임유진;유정찬;서은미;박호종
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송∙미디어공학회 2021년도 추계학술대회
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    • pp.78-79
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    • 2021
  • 본 논문에서는 시간 영역 오토인코더의 성능 개선을 위한 다중 대역 손실 함수를 제안한다. 기존의 시간 영역 오토인코더를 사용하는 압축 및 복원 모델은 저 대역 손실에 치중되어 고 대역 신호를 생성하지 못하고 다운 샘플링된 신호를 결과로 출력하는 문제점을 가진다. 이를 해결하기 위해 대역별로 손실을 분리하여 가중치를 조절할 수 있는 다중 대역 손실 함수를 제안한다. 제안하는 손실 함수가 적용된 오토인코더에 음성 신호를 입력하여 학습을 진행한 결과, 다운 샘플링이 발생하지 않으며 고 대역 신호가 복원되는 것을 스펙트로그램을 통해 확인하였다.

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스마트 스피커 대상 가청 주파수 대역을 활용한 적대적 명령어 공격 방법 제안 (Proposal of Hostile Command Attack Method Using Audible Frequency Band for Smart Speaker)

  • 박태준;문종섭
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제23권4호
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    • pp.1-9
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    • 2022
  • 최근 스마트 스피커의 기능이 다양해지면서 스마트 스피커의 보급률이 증가하고 있다. 보급이 증가함에 따라 스마트 스피커에 대해 비정상적인 행위를 발생시키는 기법이 제안되고 있으며 여러 가지 공격 중 Voice Controllable System(VCS)에 대해 비정상적인 행위를 발생시키는 DolphinAttack은 초음파(f>20kHz)를 이용하여 사용자의 인식 없이 VCS를 제3자가 제어하는 방법이다. 하지만 기존의 제어 방법은 초음파 대역을 사용하기 때문에 초음파 신호를 출력할 수 있는 초음파 스피커나 초음파 전용 장비의 설치가 필요했다. 본 논문에서는 추가적인 장비, 즉, 초음파 장비의 설치 없이 사람의 가청 주파수 대역이지만 노화에 의해 듣기 힘든 주파수(18k~20kHz)로 변조된 음성신호를 출력하여, 스마트 스피커를 제어하는 방법을 제안한다. 스마트 스피커의 경우 마이크가 내장되어 있어, 변조된 음성신호를 수신할 수 있다. 본 논문에서 제안한 방법으로 수행한 결과, 가청 대역임에도 불구하고 사람은 음성명령을 인식하지 못하였으며, 스마트 스피커에 대해 82~96%의 확률로 제어가 가능했다.

Multi-band Power Subtraction과 Wavelet Packets Decomposition을 이용한 개선된 음성 향상 방법 (Unproved Speech Enhancement Algorithm employing Multi-band Power Subtraction and Wavelet Packets Decomposition)

  • 이윤창;곽정훈;안상식
    • 한국통신학회논문지
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    • 제31권6C호
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    • pp.589-602
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    • 2006
  • 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.