• 한국음향학회지
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• 제31권3호
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• pp.161-169
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• 2012

본 논문에서는 반향이 큰 로봇 환경에 강인한 음성 끝점 검출 방법을 제안한다. 양방향 대화 로봇과 같이 반향대 신호 비가 -5 dB 이하인 반향환경에서는, 반향제거기의 성능이 저하되어 사용자 음성 에너지와 비슷한 크기의 에너지를 갖는 잔여반향이 생긴다. 잡음에 강인한 기존의 음성 끝점검출 방법이라도, 사용자 음성과 비슷한 수준의 에너지를 갖는 잔여반향은 음성으로 오검출하기 때문에 정확한 음성 끝점검출이 어렵다. 반향 환경에 강인한 끝점검출을 위해, 본 논문에서는 음성/반향 구간 판별에 좋은 성능을 보이는 동시통화검출의 결과를 기존의 음성끝점검출 방법과 AND 연산하여 음성끝점검출기를 구성하였다. 제안하는 방법의 평가를 위해 반향이 큰 환경에서 고립단어 인식을 실험하였고, 다양한 실험환경에서 기존 음성 끝점검출 방법보다 평균 30 % 이상의 인식 성능 향상을 확인할 수 있었다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1994년도 제11회 음성통신 및 신호처리 워크샵 논문집 (SCAS 11권 1호)
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• pp.129-132
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• 1994

본 논문에서는 윈도우즈용 음성인식 software "voice access"를 개발하여 연구한 실시간 음성검출 알고리즘에 관해 소개한다. 이 음성검출 알고리즘은 200 sample 단위의 프레임 에너지, 프레임 영교차율, 음성의 길이를 음성검출의 파라메타로 사용한다. 각 파라메타의 문턱값은 신호의 평균값, 잡음의 표준편차, 미디안 표준편차와 한국어의 음성적 특성을 고려하여 설정하였으며 주변의 환경에 적응해 가며 문턱값을 조정하므로 주변 잡음환경의 변화에 대해서도 강인한 음성검출 결과를 보여준다. 또한 실시간으로 음성을 검출하므로 실용성이 높다. 음성의 검출은 일반사운드 카드를 통해 16-bit의 8KHz로 샘플링된 신호를 사용한다. 음성검출을 위한 분석은 200 sample 씩 하고 100 sample 씩 overlap 하면서 수행한다. 음성검출을 위한 모든 분석은 특별한 DSP의 도움없이 486D 이상에서 실시간으로 구현했다.시간으로 구현했다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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• pp.465-469
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• 1998

가변 전송율 음성 부호화기를 위한 음성 검출기를 통계적 모델을 적용하여 설계한다. 제안된 음성 검출기는 음성 파라미터를 decision-directed 방식으로 추정함으로써 LRT를 이용하여 동작 특성이 우수한 판정 규칙을 유도한다. 또한 음성 발생 사건들을 1차의 Markov process 로 모델링 함으로써 과거의 관찰들을 현재 프레임의 음성 검출 과정에서 고려할 수 있는 행오버 알고리즘을 개발한다. 개발된 음성 검출기는 고려된 실험환경에서 ITU-T 표준인 G.729 Annex B 음성 검출기보다 맹 우수한 성능을 나타내었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2010년도 하계학술대회
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• pp.150-151
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• 2010

본 논문에서는 잡음환경에서의 이중채널 음성인식을 위한 통계모델 기반 음성구간 검출 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 다채널 입력 신호로부터 얻어진 공간정보를 이용하여 음성 존재 및 부재 확률모델을 구하고 이를 통해 음성구간 검출을 행한다. 이때, 공간정보는 두 채널간의 상호 시간 차이와 상호 크기 차이로, 음성 존재 및 부재 확률은 가우시안 커널 밀도 기반의 확률모델로 표현된다. 그리고 음성구간은 각 시간 프레임 별 음성 존재 확률 대비 음성 부재 확률의 비를 추정하여 검출된다. 제안된 음성구간 검출 방법의 평가를 위해 검출된 구간만을 입력으로 하는 음성인식 성능을 측정한다. 실험결과, 제안된 공간정보를 이용하는 통계모델 기반의 음성구간 검출 방법이 주파수 에너지를 이용하는 통계모델 기반의 음성구간 검출 방법과 주파수 스펙트럼 밀도 기반 음성구간 검출 방법에 비해 각각 15.6%, 15.4%의 상대적 오인식률 개선을 보였다.

• 정보와 통신
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• 제29권4호
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• pp.10-14
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• 2012

본고에서는 스마트폰 환경에서 음성 통신에 필요한 가변 전송률 음성 부호화기를 위한 음성 검출 기술을 알아본다. 소개할 음성 검출 기술은 통계적 모델(statistical model)을 기반으로 한 우도비 테스트(likelihood ratio test, LRT)를 이용하여 음성 존재 여부를 판단하는 결정법을 유도한다. 이후 통계적 모델을 기반으로 한 음성 검출 방법의 신뢰도를 높이기 위해 새로운 방법들이 연구되었으며 최근까지 연구가 진행 중인 통계적 모델 기반의 음성 검출 방법을 소개한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권1호
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• pp.169-174
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• 2010

이 논문은 잡음환경에서 음성인식률 향상을 위한 끝점 검출 방법에 대해 소개한다. 제안된 방법은 엔트로피와 음성의 하모닉 검출을 이용해 음성 구간과 비음성 구간을 검출한다. 음성의 스펙트럴 에너지에 대한 엔트로피를 사용하여 끝점검출을 하게 되면 비교적 높은 SNR 환경(SNR 15dB)에서는 성능이 우수하나 잡음환경의 변화에 따라 음성과 비음성의 문턱값이 변화 하여 낮은 SNR환경(SNR 0dB)에서는 정확한 끝점 검출이 어렵다. 본 논문은 낮은 SNR 환경(0dB)에서도 정확한 끝점을 검출할 수 있도록 음성의 스펙트럴 엔트로피와 하모닉 성분을 검출하여 끝점을 검출하는 방법을 제안한다. 실험결과 기존의 엔트로피만을 이용한 방법보다 개선된 성능을 보였다.

• 한국음향학회지
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• 제29권1호
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• pp.76-81
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• 2010

본 논문에서는 음성의 통계적 모델에 기반한 음성 검출기 (voice activity detection, VAD)의 성능 향상을 위해 2차 조건 사후 최대 확률 (second-order conditional maximum a posteriori, second-order CMAP)기법을 적용한 우도비 테스트 (likelihood ratio test, LRT)를 제안한다. 제안된 알고리즘은, 기존의 통계적 모델에 기반한 음성 검출기와 CMAP 기반의 음성 검출기를 분석한 다음, 직전 2 프레임에서 음성의 존재와 부재에 대한 조건부 확률에 따라 실시간으로 적응형 문턱값을 구하여 기하 평균한 우도비와 비교하는 음성검출 결정법 (decision rule)을 제시한다. 제안된 알고리즘을 비정상 (non-stationary) 잡음환경에서 기존의 통계적 모델에 기반한 음성 검출기, CMAP 기반의 음성 검출기와 비교하였으며, 향상된 성능을 보였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 제13회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.795-798
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• 2000

연속음 인식과 음성 합성을 위해서는 정밀한 음성학적 모델과 연속 음성에 적용 가능한 언어 모델의 개발이 중요하다. 이를 위해서는 음성 데이터 베이스에 대한 인식 단위, 혹은 합성 단위의 분할이 필요한데, 수동음성 분할은 일관성의 유지가 어렵고 긴 시간이 소요되므로 최근에는 자동 분할 기술이 많이 연구되고 있다. 자동 음성 분할 기법으로는 시간 영역이나 주파수 영역특징 벡터의 천이를 분석하는 방법과 특징 벡터간의 상관도를 구하여 경계를 추출하는 방법이 있다. LPC smoothed log amplitude spectra는 음성의 주파수 영역의 특징을 잘 나타내며, 동일 음소 내의 상관도가 서로 다른 음소의 상관도보다 더 크고, 음소의 경계구간에서 급격한 상관도의 변화를 보인다. 이 특성을 이용하여 이웃 프레임에 대한 상관도의 방향성이 특정조건을 만족하는가를 검사하여 음소의 경계를 구하는 방법을 찾았다. 또한 LPC. 이득 인자만으로 묵음 구간을 검출하는 방법을 제시한다. 이렇게 하면 묵음 구간검출과 음소 경계 검출의 일관성을 향상시키고 수행 시간을 단축시킬 수 있다. 제안한 기법으로 허용 오차 20ms 이내에서 연속음성에 대한 음소 경계 검출 실험을 수행한 결과, 수작업으로 행한 경계 검출 지점의 약 88%를 정확히 검출하였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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• pp.454-459
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• 1998

연속된 음성의 인식을 위해서는 음성신호를 음성학적인 단위인 단어, 음절, 음소 등으로 분할하여야 한다. 이러한 분할을 위해서는 전이구간의 검출이 선행되어야 한다. 본 논문에서는 음성신호에서 전이구간을 검출하기 위해 피치동기로 된 상관관계 계수의 변화를 나타내는 파라미터를 새로이 제안하였다. 이 파라미터는 음성신호의 안정구간에서는 매우 작은 값을 나타내지만 음성의 시작이나 유성음과 무성음의 경계에서는 큰 값을 나타내어 전이구간검출용 파라미터로 매우 용이하다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.56-61
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• 2005

본 논문은 연속음성인식을 위한 음성구간과 피치를 검출하는 알고리즘을 제안한다. 이것은 연속음성을 입력받아 프레임 단위로 자/모음을 구분하며, 구분된 유성음에서 피치를 검출하는 방법이다 실제 잡음 환경에서 음성을 입력받아 적당한 문턱치 에너지를 사용함으로써 잡음환경에서 강인한 음성구간 추출이 가능하였고 추출한 음성구간에서 프레임단위로 영교차율과 단구간에너지를 이용한 알고리즘으로 유성음의 피치를 검출함과 동시에 자/모음을 구분하는 개선된 방식이다.