• 한국음향학회지
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• 제28권7호
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• pp.668-673
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• 2009

본 논문에서는 최소값 제어 음성 존재 부정확성의 추정기법을 이용한 음성 향상 기법을 제안한다. 기존의 음성 존재 부정확성 추정기법에서는 간단한 a posteriori SNR에 근거하여 프레임, 채널마다 다른 a priori음성 부재 확률값을 결정하여 음성 부재 확률 계산에 적용하였다. 본 논문에서 제안된 알고리즘은 기존 음성 존재 부정확성 추적방법과는 달리 최소값 제어방법을 이용하여 주파수성분별 최소값에 근거한 강인한 a priori음성 부재 확률값 추정방법을 통해 음성 부재 확률에 적용하여 음성을 향상시킨다. 제안된 음성 향상 기법은 ITU-T P.862 perceptual evaluation of speech quality (PESQ)를 이용하여 평가하였고 기존의 음성 존재 부정확성 추적방법보다 향상된 결과를 나타내었다.

• 한국음향학회지
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• 제27권5호
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• pp.256-261
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• 2008

본 논문에서는 기존의 최소값 제어 재귀 평균기법(minima controlled recursive averaging, MCRA) 알고리즘에 조건 사후 최대 확률 (maximun a posteriori, MAP)을 적용한 음성향상을 제안한다. 기존의 MCRA는 파워스펙트럼에 평균을 취하고 각 서브밴드에서 음성 신호 존재 확률로 조절하는 스무딩 매개변수를 사용한다. 본 논문에서 제안된 알고리즘은 현재 프레임에 들어온 신호가 이전 프레임에서의 음성의 존재와 부재에 대한 조건을 부여해 주어 음성 신호 존재확률을 수정하여 음성향상에 적용한다. 제안된 음성 향상은 ITU-T P.862 perceptual evaluation of speech quality (PESQ)와 주관적 음질평가를 이용하여 평가하였고 기존의 MCRA 방법보다 향상된 결과를 나타내었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2007년도 하계종합학술대회 논문집
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• pp.411-412
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• 2007

본 논문에서는 인간 청각 시스템의 특징을 이용한 음성명료도 향상 알고리즘을 제안한다. 기존의 연구들은 음성과 잡음이 같이 섞여 있는 Single-Channel에서의 명료도 향상의 대해 주로 다루었다. 하지만 잡음에 섞이기 전의 깨끗한 음성과 주변 잡음이 분리된 Dual-Channel에서의 명료도 향상에 관한 연구는 거의 다루어지지 않았다. 본 논문에서 음성을 잡음이 섞이기 전에 미리 강화시켜 나중에 잡음에 섞였을 때 명료도가 강화되도록 하는 방법을 제안한다. 인간 청각 시스템의 마스킹 효과를 적절히 이용하여 음성을 강화시키는 방법을 사용하였다. 실험 결과 이 방법은 단순히 볼륨만을 높이는 방법에 비해 명료도가 더 향상되는 것으로 나타났다.

• 대한음성학회:학술대회논문집
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• 대한음성학회 2003년도 10월 학술대회지
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• pp.65-68
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• 2003

본 논문에서는 대화체 연속음성인식 과정에서 사용되는 다중발음사전의 개념을 확장하여 대화체 발화에 빈번하게 나타나는 불규칙한 발음변이 현상을 포용하도록 한 확장된 발음사전의 방법을 적용하여 대화체 연속음성인식에서 인식성능의 향상을 가져오게 됨을 실험을 통해 보여준다. 대화체 음성에서 빈번하게 나타나는 음운축약 및 음운탈락, 전형적인 오발화, 양성음의 음성음화 등의 발음변이는 언어모델의 효율성을 떨어뜨리고 어휘 수를 증가시켜 음성인식의 성능을 저하시키고, 또한 음성인식 결과로 나타나는 출력형태가 정형화되지 못하는 단점을 가지고 있다. 이에 이러한 발음변이들을 발음사전에 수용할 때 각각의 대표어휘에 대한 변이발음으로 처리하고, 언어모델과 어휘사전은 대표어휘만을 이용해 구성하도록 한다. 그리고, 음성인식기의 탐색부에서는 각각의 변이발음의 발음열도 탐색하되 대표어휘로 언어모델을 참조하도록 하고, 인식결과를 출력하도록 하여 결과적으로 인식성능을 향상시키고, 정형화된 출력패턴을 얻도록 한다. 본 연구에서는 어절단위 뿐 아니라 의사형태소[2] 단위의 발음사전에도 발음변이를 포용하도록 하여 실험을 하였다. 실험을 통해 어절단위의 다중발음사전 구성을 통해 ERR 10.9％, 의사형태소 단위의 다중발음 사전의 구성을 통해 ERR 4.3％의 성능향상을 보였다.

• 한국음향학회지
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• 제23권7호
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• pp.540-547
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• 2004

칼만/위너 필터에 근거한 음성향상 알고리즘은 잡음의 선험적 지식을 요구하고, 음성신호와 추정신호의 오차분산을 최소화하는데 중점을 두고 있어, 잡음에 대한 통계적 추정에 오류가 있을 경우 결과에 악영향을 미칠 수 있다. 그러나 H/sub ∞/필터는 잡음에 대한 어떠한 가정이나 선험적 지식을 요구하지 않으며, 최소상계 (Least Upper Bound)를 적용하여 추정된 모든 신호들로부터 최소에러 신호를 갖는 최상의 추정신호를 찾아내므로 칼만/위너 필터보다 잡음의 변화에 강인하다. 본 논문에서는 학습 신호로부터 은닉 마코프 모델의 파라미터를 추정한 후, 오염된 신호를 고정된 개수의 H/sub ∞/필터를 통과시켜 각 출력에 가중된 합으로 향상된 음성 신호를 구하는 다중 H/sub ∞/필터에 의한 강인한 음성향상 방법을 제안한다. 제안된 방법의 성능 평가를 위하여 음성 향상 시간과 신호 대 잡음비를 비교한 결과, 기존의 방법에 비해 계산량은 다소 증가하지만 신호 대 잡음비는 약 1∼2dB 향상 되었다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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• pp.51-55
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• 1998

한국통신이 개발하여 현재 700-3000번으로 서비스되고 있는 음성 인식 증권정보시스템을 소개하고, 음성인식 성능을 향상시키기 위한 한국통신의 연구현황을 기술하고자 한다. 현재 운용중에 있는 서비스 시스템은 120명이 동시에 사용할 수 있는 시스템이며 S/W 와 H/W를 분리시켜 S/W의 버전을 갱신하더라고 H/W의 변경이 최소화 되도록 설계되었다. 현재 고려하고 있는 성능 향상 방법은 연속음성 인식 기술을 이용하여 고립단어 인식을 시도하는 것과 거절기능 구현 및 tied-state에 의한 문맥종속 음소를 구하는 것이다. 또한 연속 HMM 모델 방식으로의 변경도 연구중에 있다.

• 한국음향학회지
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• 제37권6호
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• pp.512-517
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• 2018

음성 품질의 향상은 통신 분야의 주요 관심사이다. 본 논문에서는 VoIP(Voice-over-IP) 수신부에서의 배경잡음 및 패킷손실에 강인한 음질향상 방식을 제안한다. 제안된 방식에서는 하이브리드 마르코프 체인 기반 네트워크 지터추정, 추정된 지터를 이용한 적응적 플레이아웃 스케줄링, 그리고 진폭 및 위상 복원 기반의 음성 향상 방식 등을 결합하여 IP 네트워크를 통해 VoIP 수신부에 도착하는 음성신호의 품질을 향상시킨다. 실험결과는 제안된 방식이 송신부의 인코딩 전에 음성신호에 추가된 잡음을 제거하고 불안정한 네트워크 환경에서 양질의 음성을 제공하는 것을 확인할 수 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2008년도 제20회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.140-144
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• 2008

음성 오디오 검색 시스템을 구축하기 위해서는 몇 가지 과정이 필요하다. 첫 번째 과정이 음성 인식기를 이용하여 음성 오디오를 텍스트 형태로 표현하는 것이다. 하지만, 음성 인식기에서 수반되는 음성 인식 오류를 피할 수는 없다. 음성 인식 오류를 최소화하기 위해서 음성 인식 출력의 lattice를 색인(index)해야 하는데, 보다 효과적인 처리를 위하여 압축된 형태를 사용한다. 본 연구에서는 특별히 한국어 강의를 대상으로 검색 시스템을 구축했다. 강의에서는 특별히 관련된 자료를 쉽게 구할 수 있는 데, 이런 자료를 언어 모델에 이용하여 음성 인식 성능을 향상 시킬 수 있다. 또한, 강의 자료를 이용한 추가 색인 테이블(index table)을 생성하여 검색 성능 향상에 도움을 준다. 실험에서 고등학교 과정 수학 강의 동영상을 이용하여 자동화된 강의 검색 시스템을 구축하고, 보조 자료를 이용해 성능을 향상 시키는 것을 보인다.

• 대한음성학회:학술대회논문집
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• 대한음성학회 2003년도 5월 학술대회지
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• pp.211-214
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• 2003

일반적으로 음성 인식에서의 성능은 잡음의 영향으로 인하여 저하된다. 전화망을 통한 한국어 연속 숫자음 인식은 음성인식 분야에 있어서 어려운 영역에 속하는데, 이는 조음 현상으로 인한 인식률 저하되는 점과 전화망 채널의 영향으로 인하여 스펙트럼 포락이 왜곡되며 음성신호의 대역폭이 제한되기 때문이다. 본 논문에서는 잡음의 영향을 줄이기 위하여, 2WF(2-stage Wiener Filter) 와 SWP (SNR-dependent Waveform Processing) 그리고 CMN(Cepstrum Mean Normalization)을 사용하였다. 2WF는 음성 신호의 포만트 구조를 적게 왜곡시키면서 전체적인 가산잡음 뿐만 아니라 동적 가산잡음도 줄여준다. SWP는 음성파형에서 SNR값이 상대적으로 큰 부분을 강조하여 전체적인 SNR을 향상시킬 수 있다. 또한, CMN은 특징벡터로부터 채널잡음의 영향을 정규화하여 음성 인식 성능을 향상시킨다. 이러한 방법들을 전화망 한국어 연속 숫자음 DB를 이용하여 실험한 결과, 음성신호의 왜곡을 최소화하면서 잡음의 영향을 줄여 전화망에서의 숫자음 인식 성능을 향상시킬 수 있었다.

• 전자공학회논문지
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• 제54권5호
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• pp.85-89
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• 2017

본 논문에서는 향상된 연산 능력을 가진 하드웨어와 알고리즘의 혼합을 통하여 음성 향상을 위한 정확한 음성 검출기 구현을 목적으로 하였다. 음성은 음소의 나열로 구성되어있으며 음성 모델을 세우는데 적합한 방법은 이전의 정보를 이용하는 순환 신경망 (recurrent neural network, RNN)을 사용하는 것이다. 실제 존재하는 모든 잡음에 대하여 학습한 모델을 제시하는 것은 사실상 불가능 하므로 이를 극복하고자 음소기반 학습을 진행하였다. 학습의 결과로 세워진 모델을 기반으로 새로운 음성 신호에서 음성을 검출하고 그 결과를 이용하여 음성 향상을 진행하였다. 순환 신경망과 음소기반 학습은 프레임 별 높은 상관성을 가진 음성 신호에서 좋은 성능을 얻을 수 있었으며 음성 검출기의 성능을 검증하기 위하여 라벨 데이터와 음성 검출결과를 비교하고 다양한 잡음 환경에서 객관적 음질 평가를 진행하여 기존의 음성 향상 알고리즘과 비교하였다.