• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2006.06a
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• pp.401-402
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• 2006

음성인식, 합성 및 분석과 같은 음성신호처리 분야에 있어서 기본주파수 즉, 피치를 정확히 검출하는 것은 중요하다. 그러나 포만트의 영향과 천이진폭의 영향 때문에 음성신호에서 피치를 정확히 구하는 것은 매우 어렵다. 더구나 노이즈가 포함된 신호에서는 더 더욱 어려워진다. 따라서 본 논문에서는 켑스트럼영역에서 포만트의 영향 을 제거하고 밴드 필터링 한 후 기본 피치 정보를 강조 보상하여 피치주기를 검출하는 방법을 새로이 제안한다.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2001.06a
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• pp.285-288
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• 2001

In this paper, we proposed new method of speech feature extraction using ICA(Independent Component Analysis) which minimized the dependency and correlation among speech signals on purpose to separate each component in the speech signal. ICA removes the repeating of data after finding the axis direction which has the greatest variance in input dimension. We verified improvement of speech recognition ability with training and recognition experiments when ICA compared with conventional mel-cepstrum features using HMM. Also, we can see that ICA dealt with the situation of recognition ability decline that is caused by environmental noise.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.7 no.6
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• pp.1175-1179
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• 2006

In a speech coding system using excitation source of voiced and unvoiced, it would be a distortion of speech waveform in case of exist a voiced and an unvoiced consonants in a frame. In this paper, I propose a new method of TSIUVC(Transition Segment Including Unvoiced Consonant) approximate-synthesis by using Least Mean Square. As a result, a method by using Least Mean Square was obtained a high quality approximation-synthesis waveform . The important thing is that the frequency signals in a maximum error signal can be made with low distortion approximation-synthesis waveform. This method has the capability of being applied to a new speech coding of Voiced/Silence/TSIUVC, speech analysis and synthesis.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.105-106
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• 2004

음성인식, 합성 및 분석과 같은 음성신호처리 분야에 있어서 피치검출이나 포만트검출은 매우 중요하다. 주파수 영역의 스펙트럼 신호는 잡음이 부가되는 경우에도 고조파정보와 포만트 포락선 정보를 유지하기 때문에 음성신호처리분야에서 매우 유용하다고 할 수 있다. 고조파 정보나 포만트 포락선 정보는 피치검출과 포만트 주파수 검출에 직접 이용된다 하지만 두 성분을 분리하는 방법에 따라 피치검출이나 포만트 주파수 검출에 영향을 미칠 수 있으므로 기존의 방법보다 두 성분을 더 잘 분리할 수 있는 방법이 필요한 것이다. 본 논문에서는 스펙트럼 신호를 최대한 평탄화시킴으로써 포만트의 영향을 제거하고 고조파 성분을 분리해 내어 이를 피치검출에 사용한다. LSP를 이용하여 적응적 밴드에서 평탄화를 시도하고 이를 피치 검출에 이용하였다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.08a
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• pp.392-395
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• 1998

기존의 DP 알고리즘을 이용하여 화자를 인식할 경우 시스템에 등록되어 있는 화자의 수가 증가할수록 처리해야할 데이터의 양이 많아진다. 그러므로 인식률이 저하되고 처리시간이 증가한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위해 화자가 발성한 음성신호에서 안정구간내의 일정 파형을 삭제한 후 전이구간을 위주로 DP 알고리즘을 적용하여 화자를 인식한다. 제안한 방법으로 시험한 결과 시스템의 전체 인식률은 기존의 DP 알고리즘을 이용한 결과에 비해 1%의 향상을 보였고 처리시간은 21.6% 감소함을 볼 수 있다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.27 no.7
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• pp.372-378
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• 2008

Voice activity detectors (VAD) are important in wireless communication and speech signal processing, In the conventional VAD methods, an expression for the likelihood ratio test (LRT) based on statistical models is derived in discrete Fourier transform (DFT) domain, Then, speech or noise is decided by comparing the value of the expression with a threshold, This paper presents a new statistical VAD method based on a signal subspace approach, The probabilistic principal component analysis (PPCA) is employed to obtain a signal subspace model that incorporates probabilistic model of noisy signal to the signal subspace method, The proposed approach provides a novel decision rule based on LRT in the signal subspace domain, Experimental results show that the proposed signal subspace model based VAD method outperforms those based on the widely used Gaussian distribution in DFT domain.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2000.08a
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• pp.181-184
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• 2000

본 논문에서는 영한 음차 변환을 이용한 음성인식 및 합성기를 구현하였다. 음성인식의 경우 CV(Consonant Vowel), VCCV, VCV, VV, VC 단위를 사용하였다. 위의 단위별로 미리 구축된 모델을 결합함으로써 무제한 음성인식 시스템을 구축하였다. 따라서 영한 음차 변환을 이용하게 되면 인식 대상이 영어단어일 경우에도 이를 한글 발음으로 변환한 후 그에 해당하는 모델을 생성함으로써 인식이 가능하다. 음성 합성기의 경우 합성에 필요한 한국어 음성 데이터 베이스를 구축하고, 입력되는 텍스트에 따라 이를 연결하여 합성음을 생성한다. 영어가 입력될 경우 영한 음차 변환을 이용하여 입력된 영어발음을 한글로 바꾸어 준 후 입력하게 되므로 별도의 영어 합성기 없이도 합성음을 생성할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.07a
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• pp.271-274
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• 2012

음성 신호처리에서 많이 쓰이는 음성구간 검출은 주로 음향신호의 분석을 통하여 음향 신호에 음성이 존재하는지 여부를 판단한다. 그러나 음향신호를 이용한 방법은 음성 또는 비음성 잡음이나 주위 음향 환경에 의하여 성능이 결정된다는 단점이 있다. 음향 환경 변화에 강인한 음성구간 검출을 수행하기 위하여, 영상정보를 이용한 음성구간 검출 방법들이 최근에 연구되어 왔는데 기존 방법들은 입술 모양의 변화를 추정하기 위하여 입술 모델 등을 이용하거나 구강(oral cavity) 영역에 해당하는 픽셀 수의 변화를 이용하여 음성 구간을 검출하였다. 위 방법들은 입술의 모양을 추정하는 데 복잡한 계산이 필요하거나, 입술 모양 추정 없이 구강 영역픽셀 수만 이용하기 때문에 다소 정확도가 떨어진다는 단점이 있다. 본 논문에서는, 입술 모양의 변화를 추정하기 위해 밖으로 드러나는 구강 영역의 모양을 타원 근사법으로 추정하고, 타원의 넓이와 높이의 변화를 이용하여 음성 구간을 검출하는 방법을 제안하였다. 비교 실험 결과, 제안하는 방법은 구강영역 픽셀 수의 변화만 이용하는 방법에 비해 우수한 성능을 보임을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2010.11a
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• pp.53-54
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• 2010

본 논문에서는 단일 채널 디지털 오디오 신호에서 스펙트로그램과 영상 처리 기법을 이용하여 크래클 잡음을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 오디오 신호의 주파수 특성을 효율적으로 분석하기 위해 스펙트로그램을 특정 컬러맵을 이용하여 컬러 영상으로 변환한 후 영상 처리 기법을 적용하여 크래클 잡음이 존재하는 구간을 검출하여 디지털 오디오 복원에 이용한다. 특히 고전영화에 나타나는 크래클 잡음은 에너지와 신호 길이가 음성이나 음악 신호와 유사하여 기존의 스펙트럴 음성 검출 기법으로는 검출에 어려움이 있다. 이에 비해 스펙트로그램 영상에서는 크래클 잡음이 다른 신호들과 구분되는 특성을 나타내므로 영상 처리 기법을 적용하여 경계 검출과 Hough 변환에 의한 선 검출을 이용하여 크래클 잡음을 검출한다. 제안된 알고리즘은 고전 영화 디지털 오디오 복원에 적용하였으며 크래클 잡음 검출에 우수한 성능을 보여준다.

• 정보화사회
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• s.101
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• pp.25-34
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• 1996

음성처리(Voice Processing) 시장은 원격통신 산업에서 지속적으로 가장 빠르게 성장하고 있는 분야중 하나로, 지금까지는 전화망에 기초한 통신 관련 음성응용 기술이었다. 그러나 이제는 데이타 네트워크와 PC터미날까지를 포함한 기술로 그 범위가 확대되고 있으며 그 정의도 재정립되어야 한다. 음성프로세싱 기술은 음성 메시지와 자동전화 프로세싱, 디지탈음성 데이타의 기억장치와 검색을 위해 기본 기술을 사용하는 정보엑세스 응용프로그램, 인지와 통합, 전화화된 신호체계, 컴퓨터와 전화의 통합(CTI)등을 포함한다.