• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1995년도 제12회 음성통신 및 신호처리 워크샵 논문집 (SCAS 12권 1호)
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• pp.216-220
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• 1995

음성 신호처리분야의 기반을 이루고 잇는 선형예측기법으로 성대폐쇄구간 분석이 가능해질 경우 특히 음성합성가 부호화 시스템의 상당한 성능개선을 기대할 수 있기 때문에 최근 관련 분야에서 높은 신뢰도를 갖는 GCI 검출 알고리즘 개발에 많은 관심을 보이고 있다. 성대폐쇄구간 검출에서 가장 중요한 것은 성대폐쇄시점에 관한 정보이며, 본 논문에서는 이에 대응될 수 있는 정보인 epoch를 음성신호에서 직접 추출할 수 있는 기법을 제안하였다. 제안된 방법은 프레임 단위별 평균 피치를 참조하여 저역통과된 유성음 신호에서 3구간 영교차점별 평균진폭 변동율에 의해 pseudo-epoch를 검출한다. 대역 통과된 유성음 신호를 이용하여 pseudo-epoch 부근에 존재하는 보다 정밀한 실제 epoch을 최종적으로 결정하였다. 제안된 방법은 단계적으로 epoch가 존재할 수 있는 연역을 좁혀 나아가면서 처리하므로 검출오차를 줄일 수 있었고, 시간영역에서 처리되어 계산량이 적으므로 고속 처리가 가능하였다. 성능평가를 위해 처리결과를 EGG 신호와 비교한 결과 약 2샘플 정도의 오차만을 갖는 우수한 성능을 나타내었다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2000년도 학술발표대회 논문집 제19권 2호
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• pp.201-204
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• 2000

음성신호에 섞인 잡음을 처리하기 위해서 단 일 마이크로폰을 이용한 방법이 많이 연구되고 있는데, 그 중에서 Kalman 필터를 이용한 방법은 먼저 음성신호의 모델을 검출하고 잡음이 섞인 신호에서 표준 Kalman 필터를 이용해서 음성신호 성분만을 검출하게 된다. 본 논문에서는 음성신호에 섞인 유색잡음을 백색화하는 방법을 적용하여 Kalman 필터의 잡음제거 성능을 향상시키는 방법을 제안하였다.

• 한국음향학회지
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• 제21권2호
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• pp.173-181
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• 2002

일반적으로 음성활동 구간 검출기 (Voice Activity Detector)의 가장 큰 문제점은 어떠한 배경 잡음에 대해서도 음성 신호를 검출할 수 있어야 한다는 것이다. 이런 문제를 해결하기 위해서 G.723.1에서는 스펙트럼 특성과 입력 신호의 주기성을 이용하고 있지만 신호대 잡음비가 낮은 신호에 대해 정확한 판정을 한다는 것은 상당히 어렵다. 따라서 본 논문에서는 에너지, LSP (Line Spectrum Pair) 분산을 이용하는 새로운 방법을 제안한다. 제안한 알고리즘에 대한 처리시간 및 음질 평가를 측정한 결과 묵음구간이 정확하게 판정되므로 G.723.1에 비해 감소하였으며 주관적인 음질평가의 경우 기존의 G.723.1에 비해 차이가 거의 없었다. 마지막으로 전송률 측정을 위해 신호대 잡음비 5 dB에서 10 dB 사이의 음성 신호의 경우 최적의 전송률 감소 효과를 얻을 수 있었으며 처리시간의 비교 결과 평균 8% 정도의 처리시간 감소 효과를 얻을 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2012년도 추계학술대회
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• pp.597-599
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• 2012

음성인식 및 음성신호처리 분야에서 신경회로망은 음성인식의 카테고리 분류에 주로 이용되고 있다는 점에 착안하여, 본 논문에서는 신경회로망의 입력신호로 음성의 진폭 스펙트럼 및 위상 스펙트럼을 사용한 잡음억제를 위한 신경회로망을 제안한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 고속 푸리에 변환(Fast Fourier Transform, FFT)에 의한 진폭 스펙트럼 및 위상 스펙트럼을 사용한 잡음억제 신경회로망을 이용하여 각 프레임에서 FFT 스펙트럼을 추정한다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제41권5호
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• pp.49-56
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• 2004

완전 이식형 인공중이 시스템을 위한 음성 신호처리 및 제어 모듈을 소형 마이크로컨트롤러를 사용하여 저전력형으로 설계 하였다 설계된 모듈은 입력되는 음성신호를 난청자의 역치에 맞추어 이득을 조정하는 등의 신호처리를 수행함과 동시에 체내 이식부의 제어를 수행하게 된다. 설계된 마이크로컨트롤러는 전원이 켜지면 사용자의 청력 손실에 맞추어서 주파수별로 차등 되는 이득을 주도록 실시간으로 음성신호를 처리하게 된다. 그러나 체외에서 제어신호가 입력될 경우 수신된 제어 신호에 의해 마이크로컨트롤러는 인터럽트 서브루틴을 수행하여 전원 제어, 볼륨 조절과 같은 제어 명령을 수행한 후 다시 음성 신호를 처리하도록 하였다. 설계된 모듈을 구현한 후 구현된 시스템의 동작을 실험을 통하여 확인하였다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2005년도 추계학술대회 논문집
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• pp.246-249
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• 2005

음향 시스템에 있어서 하울링 현상은 음성 레벨을 제한함으로써 음성의 명료도를 저하시키는 주된 요인이다. 그리고 이를 해결하기 위한 방법으로 하울링 주파수 대역의 게인을 낮추어 음향신호의 피드백을 최소화 하는 것이 일반적이기 때문에 하울링 주파수를 찾아내는 것이 하울링 제어에 있어서 가장 핵심적인 요소가 된다. 그래서 본 논문에서는 하울링 주파수를 자동으로 검출할 수 있는 기법을 제시하였다. 이는 외부로부터 입력된 오디오신호가 하울링 신호 특성을 만족하는 정도를 ‘하울링 지수’라는 파라메터로 정의한 후 이를 기준으로 하울링 발생여부를 판단하고 하울링으로 판별된 신호의 최대 진폭을 갖는 주파수를 하울링 주파수로 출력하는 기법이다. 본 하울링 신호 자동 검출기법의 내용을 검증하기 위하여 하울링 자동 검출 프로그램을 제작하여 실험을 수행한 결과 전체 하울링 신호의 95% 이상을 검출할 수 있었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 1999년도 학술대회
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• pp.187-191
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• 1999

비디오 프로그램에서 영상 내에 포함되어 있는 문자정보는 동영상의 내용 검색 및 색인을 위한 비디오 분할에 사용될 수 있다. 일반적으로 장면 내에 포함되어 있는 문자들은 해상도가 낮고 글자 크기와 형태가 다양하기 때문에 추출과 인식이 어려울 뿐만 아니라 의도하지 않은 배경화면의 문자인 경우도 많기 때문에 내용기반 검색에는 사용되기가 어렵다. 그러나 비디오 내에 포함된 문자정보가 나타나는 시작 프레임과 끝나는 프레임을 검출하여 비디오 프로그램을 분할함으로써 내용기반요약정보를 만들 수 있으며, 동영상의 내용 검색 및 색인에 사용할 수 있다. 일반적으로 문자정보의 추출에 의해서 비디오를 분할할 때 음성정보는 전혀 고려되지 않으므로 분할된 비디오 정보를 재생할 경우음성신호가 단어 또는 어절/음절의 임의의 점에서 시작되고 끝나게 되어 듣기에 부자연스럽게 된다 따라서 본 논문에서는 뉴스방송의 비디오 프로그램에서 문자정보가 포함되어 는 비디오의 시작 프레임과 끝 프레임을 중심으로 그에 대응되는 구간의 음성신호를 검출한 후 이를 적절히 처리하여 분할 된 비디오를 재생할 때 음성신호가 보다 자연스럽게 들릴 수 있도록 하는 방법에 대해 연구하였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2000년도 하계학술발표대회 논문집 제19권 1호
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• pp.131-134
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• 2000

음성신호처리에서 스펙트럼 분석은 매우 중요하다. 하지만 스펙트럼 분석을 위해서 사용되는 윈도우에 의해 생기는 누설에러지 때문에 음성신호의 스펙트럼 정보가 왜곡된다. 본 논문에서는 스펙트럼 분석 시 발생되는 창함수 사용에 의해 생기는 누설에너지를 최소화하기 위한 새로운 창함수를 제안하고자 한다. 그 형태는 전체 창함수크기의 반을 방형창으로 나머지 반을 해밍창으로 하고 창의 처음 부분은 $\pm$20표본에서 영점을 찾아주는 것이다. 이 창함수의 특징은 신호분석에 있어서 왜곡은 크지만 그 형태에 있어서 가장 이상적인 방형창함수의 장점과 side lobe가 작아 비교적 왜곡이 적은 해밍창함수의 장점을 취한 것이라 하겠다. 실제 음성 신호에의 적용에 있어서 방형창과 해밍창의 적용비는 신호의 종류 및 용도에 따라 달리할 수 있다. 제안한 창함수는 해밍창함수 보다는 좁은 main lobe 특성으로 음성신호의 단구간 스펙트럼 분석시 음성의 빠른 변화특성을 적절히 보여줄 수 있고 방형창보다는 side lobe의 영향을 줄일 수 있다.

• 한국음향학회지
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• 제28권4호
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• pp.383-391
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• 2009

음성 신호처리 환경에서 잡음이 섞인 신호를 개선할 목적으로 음성향상 기법이 많이 이용되고 있다. 잡음추정 알고리즘은 변화하는 환경에 빠르게 적응할 수 있어야 하며 음성신호의 영향을 줄이기 위해 음성신호가 존재하지 않는 구간에서만 잡음의 파워를 갱신한다. 이러한 방법은 음성구간검출이 선행되어야 한다. 그러나 잡음에 열화된 음성신호에 묵음구간이 존재하지 않을 경우, 위와 같이 음성검출을 통한 묵음구간에서의 잡음 추정 방법 및 SNR 추정 방법이 적용될 수 없다. 본 논문에서는 묵음구간이 존재하지 않는 연속음성신호에서 SNR을 추정하는 기법을 제안한다. 유성음의 안정구간에서는 단구간 내 피치의 변화가 매우 작아 피치주기에 따른 음성신호의 파형이 유사하게 나타난다. 따라서 잡음이 음성에 부가되었을 때 피치주기에 따른 인접파형의 유사도를 통해 SNR을 추정한다. 무성음에서는 잡음의 영향이 수신신호의 성도성분 추정에 영향을 미치기 때문에 잡음환경에서 추정된 성도성분과 수신신호 스펙트럼 간의 거리를 이용하여 SNR을 추정한다. 마지막으로, 음성신호의 에너지가 유성음에 대부분 분포하기 때문에, 부가성 잡음 환경에서 유성음의 에너지를 음성신호의 에너지로 근사화하여 SNR을 추정할 수 있다.

• 한국음향학회지
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• 제29권2호
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• pp.148-153
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• 2010

음성 신호처리 환경에서 잡음이 섞인 신호를 개선할 목적으로 음성향상 기법이 많이 이용되고 있다. 잡음추정 알고리즘은 변화하는 환경에 빠르게 적응할 수 있어야 하며 음성신호의 영향을 줄이기 위해 음성신호가 존재하지 않는 구간에서만 잡음의 파워를 갱신한다. 이러한 방법은 음성구간검출이 선행되어야 한다. 그러나 잡음에 열화된 음성신호에 묵음구간이 존재하지 않을 경우, 위와 같이 음성검출을 통한 묵음구간에서의 잡음 추정 방법 및 SNR 추정 방법이 적용될 수 없다. 본 논문에서는 묵읍구간이 존재하지 않는 연속음성신호에서 SNR을 추정하는 기법을 제안한다. 음성신호는 MBE(Multi-Band Excitation) 발성 모델에 따라 유 무성음으로 구분할 수 있다. 그리고 에너지가 유성음에 대부분 분포하기 때문에, 부가성 잡음환경에서 유성음의 에너지를 음성신호의 에너지로 근사화하여 SNR을 추정할 수 있다. 제안하는 방식은 연속음성신호를 IMBE (Improved Multi-Band Exciation) 보코더를 이용해 유 무성음 대역으로 구분하고, 각각 대역의 에너지 정보를 아용하여 단구간 음성신호의 SNR을 계산한다. 전체 음성구간의 SNR은 단구간 SNR의 평균값을 통해 추정한다.