• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1995.06a
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• pp.235-238
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• 1995

극점에서 비균일 표본화된 음성 신호는 크기열과 간격열의 이중구조로 표현되어, 균일 표본화된 신호에 근거한 기존의 신호처리 방법을 그대로 적용할 수 없다. 본 논문에서는 비균일 표본화된 음성 신호에서 에너지, 크기, 영교차율, 함수의 관계를 직접 유도하고, 특징을 살펴보아 비규닝ㄹ 펴본화된 음성신호에서도 균일 표본화된 신호에 해당하는 에너지, 크기, 영교차율과 같은 전처리과정 파라미터의추정이 가능함을 확인한다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.17 no.2
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• pp.431-437
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• 2013

These days, many people live a healthy life, but suffering caused by chronic diseases. The main factors of chronic diseases are stress, blood pressure and obesity. Chronic diseases which are caused by high blood pressure are very high incidence. Therefore, this paper suggests the ways to prevent as diagnosis a phenomenon that occur rising in blood pressure consistently by analyzing the voice according th rising in blood pressure. For this, I studied some influence on voicing through rising in blood pressure by applying pitch that measure vocal fold vibration and intensity that measure voice energy size that is one of technique. That collect and analyse the voice after rising blood pressure by aerobic exercise.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• spring
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• pp.107-110
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• 2000

음성 신호는 시간에 따라 변하지만 일정 구간에서는 특성이 변하지 않는다고 가정하여 윈도우를 취해 단구간 분석을 한다. 이 때 윈도우의 적용은 필수적이다. 하지만 단구간 분석을 위해서 사용되는 윈도우에 의해 생기는 누설에너지 때문에 음성신호의 스펙트럼 정보가 왜곡되어 버린다. 본 논문에서는 스펙트럼 분석 시 발생되는 누설에너지를 최소화하는 방법을 제안하고자 한다. 음성신호에 고정된 크기의 rectangular Window를 취한 후 처음 샘플과 차이가 가장 작은 샘플을 프레임 크기의 3/4인 지점에서부터 검색하여 최소인 부분까지 시간 축 스케일링을 한 후 기존의 윈도우 크기와 같은 크기로 만든다. interpolation과 decimation을 조합하여 시간 축 스케일링을 한다. 이렇게 윈도우가 적용된 신호를 처리 후 위의 역 과정을 수행한다. 제안한 윈도우의 SNRseg는 rectangular window보다 평균 7.88dB 낮고, kaiser window보다 평균 1.65dB 높았다. 또한 제안한 윈도우의 SD는 rectangular window 보다 평균 $1.73dB^\2$ 낮았다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.13 no.10
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• pp.313-318
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• 2015

A traditional speech enhancement methods distort the sound spectrum generated according to estimation of the remaining noise, or invalid noise is a problem of lowering the speech recognition performance. In this paper, we propose a speech detection method that convergence the sound energy distribution process and sound energy parameters. The proposed method was used to receive properties reduce the influence of noise to maximize voice energy. In addition, the smaller value from the feature parameters of the speech signal The log energy features of the interval having a more of the log energy value relative to the region having a large energy similar to the log energy feature of the size of the voice signal containing the noise which reducing the mismatch of the training and the recognition environment recognition experiments Results confirmed that the improved recognition performance are checked compared to the conventional method. Car noise environment of Pause Hit Rate is in the 0dB and 5dB lower SNR region showed an accuracy of 97.1% and 97.3% in the high SNR region 10dB and 15dB 98.3%, showed an accuracy of 98.6%.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.9 no.4 s.32
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• pp.77-83
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• 2004

In this paper, the Classification of Energy Labeling has been proposed. Energy parameters of input signal which are extracted from each phoneme are labelled. And groups of labelling according to detected energies of input signals are detected. Next. DTW processes in a selected group of labeling. This leads to DTW processing faster than a previous algorithm. In this Method, because an accurate detection of parameters is necessary on the assumption in steps of a detection of speeching duration and a detection of energy parameters, variable windows which are decided by pitch period are used. A pitch period is detected firstly : next window scale is decided between 200 frames and 300 frames. The proposed method makes it possible to cancel an influence of windows and reduces the computational complexity by $25\%$.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.26 no.9A
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• pp.1451-1458
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• 2001

디지털 이동통신 시스템에서 가장 빈번하게 발생하는 음성 서비스의 궁극적인 목표는 양호한 음성 품질과 높은 주파수 효율의 제공에 있다. 음성은 묵음 구간에 의하여 구분되어진 짧고 간헐적인 음성 에너지의 반복으로 표현 가능하며 실제 음성 통화중 활성 음성이 존재하는 구간은 약 40%, 나머지 60% 구간은 묵음 또는 상대방의 음성을 듣는 구간이다. 이 묵음 구간을 효율적으로 활용함에 의해 시스템의 스펙트럼 이득을 얻을 수 있다. 본 논문에서는 디지털 이동통신 시스템과 같이 다양하게 변화하는 주변 잡음 환경에서도 강건하게 동작 가능하여 10msec 프레임 크기를 갖는 음성부호화기에 적용 가능한 음성 활성도 측정 방안을 설계하였다. 설계된 알고리즘은 음성에너지, 스펙트럼 분포, 영교차율, 그리고 LPC 잔여신호의 Peakiness 측정값을 이용하였다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.31 no.3
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• pp.161-169
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• 2012

This paper presents a robust speech end-point detector using double talk detection in echoic conditioned speech recognition robot. The proposed method consists of combining conventional end-point detector result and double talk detector result. We have tested the proposed method in isolated word recognition system under echoic conditioned environment. As a result, the proposed algorithm shows superior performance of 30 % to the available techniques in the points of speech recognition rates.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• spring
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• pp.91-94
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• 2002

음성인식 시스템의 실용화를 위해서 우선적으로 해결되어야 될 문제중 하나로 잡음환경하에서의 끝점검출을 들 수 있다. 잡음이 존재하지 않는 환경에서는 기존의 에너지 파라미터만으로도 어느정도 신뢰성있는 끝점 구간을 검출할 수 있으나 도심 소음과 같은 실제 잡음환경하에서는 대부분 좋지 않은 결과를 보인다. 본 논문에서는 도심환경의 배경잡음을 제거하는 방법으로 입력되는 음성에 대하여 주변소음에 의해 손상된 음성스펙트럼의 크기 성분만을 제거하는 전처리 기법인 Bark scale에 기반한 스펙트럼 차감법을 사용하고, 인간의 청각특성을 고려하여 음성의 주파수 대역을 3개의 대역으로 분리한 후, 대역별로 세밀한 에너지 문턱치값을 설정하여 음성의 끝점을 탐색하는 방법을 제안한다. 제안한 방법의 유효성을 확인하기 위해 실제 사무실 및 지하철역 등의 잡음환경하에서 녹음된 데이터베이스를 이용하여 끝점검출을 수행한 결과 기존의 에너지와 영교차율을 이용한 방법에 비해 평균 $46\%$의 오차율 감소와 대역에너지만을 사용한 경우에 비해 평균 $17\%$의 오차율 감소를 나타내어 제안한 방법의 유효성을 확인할 수 있었다.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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• v.35S no.12
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• pp.93-102
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• 1998

In noisy environments, human speech productions are influenced by noises(Lombard effect), and speech signals are contaminated. These distortions dramatically reduce the performance of speech recognition systems. This paper proposes a method of the Lombard effect compensation and noise suppression in order to improve speech recognition performance in noise environments. To estimate the intensity of the Lombard effect which is a nonlinear distortion depending on the ambient noise levels, speakers, and phonetic units, we formulate the measure of the Lombard effect level based on the acoustic speech signal, and the measure is used to compensate the Lombard effect. The distortions of speech under noisy environments are cancelled out as follows. First, spectral subtraction and band-pass filtering are used to cancel out noise. Second, energy nomalization is proposed to cancel out the variation of vocal intensity by the Lombard effect. Finally, the Lombard effect level controls the transform which converts Lombard speech cepstrum to clean speech cepstrum. The proposed method was validated on 50 korean word recognition. Average recognition rates were 82.6%, 95.7%, 97.6% with the proposed method, while 46.3%, 75.5%, 87.4% without any compensation at SNR 0, 10, 20 dB, respectively.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2006.06a
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• pp.17-20
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• 2006

본 논문에서는 잡음이 첨가된 연속음성에서의 자동 음절분할을 위해 기존에 사용되고 있는 특징 파라미터인 단구간 에너지 이외에 잡음에 강인한 특성을 가지고 있는 새로운 특징인 스펙트럼 밀도비교척도와 의사역행렬을 이용한 선형판별함수를 제안한다. 기존에 사용되는 단구간 에너지는 잡음이 없는 환경에서는 좋은 성능을 나타내지만 잡음환경에서는 그렇지 못하다. 반면에 논문에서 제안한 척도들은 반대의 성능을 가지므로 주변잡음의 크기에 따라 각각의 파라미터를 적절한 가중치로 조합하는 음절구간 결정함수와 유한상태 머신을 추가로 사용면 무 잡음 환경뿐만 아니라, 잡음이 첨가된 연속음성에서도 일정수준 이상의 음절구간을 분리해 낼 수 있다.