본 연구에서는 음성전기변환기로서 다이나믹 마이크로폰과 디지털 신호처리기를 사용하고 성능분석을 통해 좋은 음성신호를 출력하는 방법을 다루었다. 음성음향시스템의 성능이라 함은 음성신호를 왜곡하지 않고 얼마나 원음 특성을 충실하게 증폭하여 확성하는가를 뜻한다. 마이크로폰의 주파수 응답특성을 측정한 후, 신호처리방법으로 표준마이크로폰 주파수 응답특성과 비교하여 주파수대역 별 보정치를 구하였다. 본 논문에 사용된 마이크로폰과 스피커는 일반적으로 사용되는 제품으로, 주파수응답특성을 구하고 기준치와 비교하여 필요한 보정치를 구하였다. 이와 같이 구한 마이크로폰과 스피커의 보정치는 디지털신호처리방법으로 처리하여 원신호음에 가깝게 보상하였다. 그리고 음성음원과 수음마이크 사이의 거리변화에 의한 음향특성변화보상에 관한 측정 결과도 비교적 좋은 결과를 얻었다.
본 논문은 디지털 음성통신에서 사용되는 예측부호화(predictive coding) 방식에 관하여 기술하고 있다. 특히 전송속도가 16∼48kbit/s 대역에서 많이 사용하고 있는 adaptive differential pulse code modulation(ADPCM)과 adaptive delta modulation(ADM)에 관하여 중점적으로 토의한다. 또한 variable-rate ADPCM과 ADM에 관해서 기술하고, 이들 시스템의 noisy channel에서의 효과 및 성능개선방법, 그리고 PCM과의 transcoding에서의 문제점 등을 통의한다. ADPCM은 최근 CCITT에서의 표준화 결과로 앞으로 PCM과 함께 많이 쓰여질 전망이며, ADM은 시스템이 간단하고 또한 channel error에 강한 이유로 특수통신에 많이 쓰여질 것이다.
음성 신호를 압축한 후, 주관적 왜곡 없이 복원하기 위한 부호화 연구는 대역 제한된 채널에 적용하기 위해 전송률을 더욱 낮추기 위한 연구 분야와 전송률은 높더라도 복잡도 및 성능 면에서 효과적인 연구 분야로 나눌 수 있다. 본 논문에서는 기존 시스템의 절반에 해당하는 전송률에서도 비슷한 성능을 유지함으로써 디지털 셀룰라 표준화안으로의 가능성이 가장 높은 음성 부호화 방법들에 대해 비교 설명하고, 전송률을 좀 더 낮추기 위해 진행되고 있는 새로운 연구 경햐에 대해 고찰한다. 또한, 전송률은 높더라도 기존 방법에 비해 복잡도는 매우 낮은 부호화기에 대한 설명을 통해 향후 연구 방향에 대해 언급하고자 한다.
유성음원과 무성음원을 사용하는 음성부호화 방식에 있어서, 같은 프레임 안에 모음과 무성자음이 있는 경우에 음질저하현상이 나타난다. 본 논문에서는 같은 프레임 안에 유성음과 무정자음이 같이 존재하지 않도록 Zero Crossing Rate과 개별피치 펄스를 사용하여 무성자음을 포함한 천이구간을 추출하는 방법과 주파수대역을 분할하여 TSIUVC를 근사합성하는 방법을 제안한다. 실험결과, 0.547kHz 이하 2.813kHz 이상의 주파수 정보를 사용하여 TSIUVC 음성파형을 양호하게 근사합성 할 수 있었으며, TSIUVC의 추출율은 여자와 남자음성에서 각각 $91\%$와 $96.2\%$를 얻었다. 이 방법은 음성합성, 음성분석, 새로운 Voiced/Silence/TSIUVC의 음성부호화 방식에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 웨이블렛 서브밴드 필터링기법을 이용하여 다중의사 결정기법에 기반을 둔 잡음에 강인한 화자식별 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 잡음이 첨가된 음성신호를 웨이블렛 서브밴드 필터뱅크를 이용하여 각 주파수 대역별로 신호를 분리한 후 개별적인 대역별로 인식 알고리즘을 수행하기 때문에 어떤 서브밴드에서의 노이즈 영향이 상대적으로 적으므로 대역제약된 형태로 주어지는 일반적인 주변잡음이 있는 환경하에서 우수한 성능을 보일 수 있도록 시스템을 구성하였다. 제안된 알고리즘은 화자인식 기법으로 널리 쓰이고 있는 벡터양자화 알고리즘만을 적용한 경우에 비해 15∼60%의 향상된 인식률을 보였다.
본 논문에서는 잡음 spectrum 변형 기능을 가진 APCM, ADPCM 및 ADM 음성 부호기의 성능 에 관해서 연구하였다. 잡은 SPECTRUM 변형방식은 두가지를 고려할 수 있는데, APCM과 ADPCM에 서는 C-massage weighting 된 양자화 잡음을 최소화하는 noise feedback filter를 이용하는 방법을 채택 하고, ADM에서는 in-band의 잡음의 일부를 신호대역의 밖으로 옮기는 방법을 사용하였다. APCM 과 ADPCM 부호기의 성능을 측정하는데는 주파수가 weighting이 된 신호대 잡음비와 segment된 FWSQNR를 사용하였다. 실제음성을 사용한 simulation 결과에 의하면 잡음 spectrum 변형기능을 가진 부호기가 없는 것보다 0.5 내지 3dB 가량 좋은 것으로 나타났다. 이러한 개선은 양적으로 비교적 적은 것이 사실이지만 실제로 음성을 들어보면 음질이 현저히 좋아짐을 알 수 있었다.
본 논문에서는 입 주변에 방사한 초음파 신호가 반사되어 돌아올 때 발생하는 초음파 도플러 신호를 LSTM(Long Short Term Memory) 순환 신경망 (Recurrent Neural Networks, RNN)을 이용해 음성 패러미터를 추정하는 방법을 소개하고 다층 퍼셉트론 (Multi-Layer Perceptrons, MLP) 신경망을 이용한 방법과 성능 비교를 하였다. 본 논문에서는 LSTM 순환 신경망을 이용해 초음파 도플러 신호로부터 음성 신호의 푸리에 변환 계수를 추정하였다. LSTM 순환 신경망을 학습하기 위한 입력 및 기준값으로 초음파 도플러 신호와 음성 신호로부터 각각 추출된 멜 주파수 대역별 에너지 로그값과 푸리에 변환 계수가 사용되었다. 테스트 데이터를 이용한 실험을 통해 LSTM 순환 신경망과 MLP의 성능을 평가, 비교하였고 척도로는 평균 제곱근 오차(Root Mean Squared Error, RMSE)가 사용되었다.각 실험의 RMSE는 각각 0.5810, 0.7380로 나타났다. 약 0.1570 차이로 LSTM 순환 신경망을 이용한 방법의 성능 우세한 것으로 확인되었다.
오디오 부호화 기술에서 SBR은 고대역의 시판-주파수 정보를 저대역으로부터 구하고 보정 파라미터를 이용하여 고대역 정보를 보정하여 고대역 신호를 합성하는 기술이다. SBR은 고대역 정보의 부호화를 위하여 보정 파라미터만 전달하므로 매우 적은 비트로 오디오 신호를 압축할 수 있도록 하며, MPEG-4 HE-AAC의 핵심 모듈로 사용되고 있다. SBR은 원래 오디오 신호를 기반으로 개발되었기 때문에 음성 입력에 대하여 성능이 저하되는 문제점을 가지며, 성능 저하의 대표적인 이유는 톤 성질이 부정확하게 계산되어 잡음 레벨이 높게 설정되고 복원된 고대역 정좌에 과도한 잡음이 포함되기 때문이다. 본 논문에서는 음성 신호에 대한 SBR 성능 저하 문제를 해결하기 위하여 잡음 레벨을 입력 음성 신호의 특성에 맞게 가변적으로 적용하는 기술을 제안한다. 제안하는 SBR은 기존의 SBR과 호환성을 유지하며, 주관적 평가를 통하여 기존 SBR에 비하여 남성 음성에 대한 성능이 향상된 것을 확인하였다.
기존의 마이크로파 대역의 전송 용량이 포화상태가 됨에 따라, 더 넓은 주파수 대역의 초 광대역에 대한 시스템의 요구가 커져가고 있다. 따라서, UWB(Ultra Wide Bnd)를 이용한 기술은, 향후 무선 통신망에서의 멀티미디어 통신을 가능하게 할 광대역 무선 통신 시스템의 기술로 발전하고 있다. 이러한 UWB 기술과 fiber-optic 기술과의 접속은, 더 넓은 주파수 대역의 제공, 다 많은 전소 용량 및 저잔송 손실이라는 측면에서 큰 장점을 가지고 있다. 그래서, Radio-on-fiber 시스템을 위한 연구가 많이 진행되고 있는 추세이다. 최근들어, 음성, 데이터, 영상을 포함한 멀티미디어 통신에 대한 요구가 증가되고 있다. 이러한 요구에 부응하기 위한 방법이 광대역 통신인데, 광통신이 하나의 방법으로 대두되고 있으며, 기존의 마이크로파 대역의 전송량이포화 상태로 됨에 따라, 더 넓은 주파수 대역의 UWB 대역의 시스템에 대한 요구가 커져가고 있다. 따라서, HS 논문에서는 이러한 UWB의 신호 생성을 위한 광 주입 방법을 제안하고 시스템의 평가를 위해 전송거리에 대한 CNR(Carrier-to-Noise Ratio)에 대한 페널티를 분석하였다.
음성부호화의 주요목적은 대역 제한된 전송 대역폭에 전송을 하기위한 음성압축, 명료성과 자연성을 유지하는 고음질 음성합성, 그리고 처리 속도등의 요소에 따라 달라진다. 일반적으로 음성 부호화 방법은 파형 부호화범, 신호원 부화화법, 그리고 혼성 부호화법으로 나누어질 수 있다. 이러한 방법으로 전송되어진 음성은 다시 합성을 하게되는데, 이때 고음질을 유지할 수 있는 PSOLA법을 사용하였다. 본 논문에서 제안한 방법으로 전송되어진 음성은 다시 합성을 하게되는데, 이때 고음질에 유지 할 수 있는 PSOLA법을 사용하였다. 본 논문에서 제안한 방법은 기존의 PSOLA 합성법에서 사용되어지는 hanning 윈도우가 음성이 갖는 golttal wave shape의 특성에 적합하지 않다는 것을 이용하여 기존의 hanning 윈도우가 아닌 비대칭성을 가진 새로운 형태의 비대칭 윈도우(asymmetry window)를 제안하였다. 비대칭 윈도우의 형태는 위도우를 중심으로 왼쪽편은 기울기가 심하고, 오른쪽은 기울기가 완만하여 음성의 기울기에 적합한 웨이팅을 갖는 형태이다. 제안한 비대칭 윈도우를 사용하여 PSOLA 합성을 하였을 경우 SNR 2~3dB 정도 향상되었음을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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