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.
본 논문에서는 배경 잡음 환경에서 배경 잡음에 의해 저하된 음성 신호의 명료도를 soft decision 기반의 음성 부재 확률을 이용하여 음성 강화 이득을 수정함으로써 음성의 명료도를 보다 향상시키는 기법을 제안한다. 배경 잡음 환경에서 저하된 음성의 명료도를 향상시키기 위한 기존의 음성 강화 기법으로써 soft decision을 이용하여 오염된 음성 신호로부터 깨끗한 음성 신호만 증폭시키는 알고리즘이 제안되었다. 기존의 음성 강화 기법 보다 음성 구간과 비음성 구간 및 전이 구간에서 강인한 음성 강화 이득을 추정하기 위하여 soft decision 기반의 음성 부재 확률 (Speech Absence Probability)을 음성 강화 이득에 통합한 음성 강화 이득 수정 알고리즘을 제안한다. 제안된 음성 강화 기법의 성능은 다양한 배경 잡음 환경에서 ITU-T P.800의 주관적인 음질 측정 방법인 (Comparison Category Rating) 테스트에 의해서 평가되었으며, 기존의 음성 강화 기법과 비교하여 향상된 성능을 보여주었다.
본 논문은 정현파 모델 기반의 코덱을 위한 매칭 퍼슈잇(Matching Pursuit)의 성능을 개선시킨 새로운 정현파 모델링을 제안한다. 제안하는 damping 요소를 첨가한 매칭 퍼슈잇 정현파 모델링은 과거와 현재 프레임에서 파라미터들간의 상관성을 이용하여 damping 요소를 정의하고 현재 프레임에서 보다 정확한 정현파 파라미터를 damping 요소에 따라 매칭 퍼슈잇 방법으로 추출한 후 합성한다. 따라서 인접 프레임과의 보간 없이 현재 프레임에서의 정현파 파라미터만으로 효율적인 모델링이 가능하다. 제안한 모델링 방법은 보간법을 사용한 일반적인 정현파 모델과 달리 추가지연을 가지지 않으면서 유성음 구간 신호뿐만 아니라 모든 구간에서 개선된 음질을 보인다. 제안한 모델링 방법의 성능을 SNR, MOS값, LR(Itakura-Saito likelihood ratio), CD(cepstral distance)를 통해 보간법을 사용한 매칭 퍼슈잇과 비교 평가한다.
본 논문은 선형예측 전처리기을 이용하여 저 전송률 환경에 적합한 HE-AAC의 구조를 제안한다. 저 전송률 환경에서는 HE-AAC의 적절하지 못한 비트 할당 알고리즘 때문에 많은 스펙트럴 홀(스펙트럼 홀)들이 발생을 하고 있으며, 그로 인해서 심각한 음질의 열화가 발생하고 있다. 이를 해결하기 위해서 선형예측 전처리기을 사용하여 저 전송률에서 비트가 적절하게 할당되도록 하였다. HE-AAC로 들어오는 입력신호는 선형예측 전처리기에 의해서 LP 계수와 레지듀얼 신호로 나눠지게 되며, AAC 부분은 분리된 레지듀얼 신호를 부호화하게 된다. 제안된 방법의 성능 평가를 위해서 지각적 잡음(Perceptual noise)의 측정을 통한 객관적인 실험과 MUSHRA 테스트를 통한 주관적인 실험을 하였고, 그 결과 저 전송률 환경에서 제안된 방법을 사용함으로써 성능을 향상시킬 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 기존에 제안한 바 있는 EHC(Efficient Harmonic-CELP) 부호화기에 기반한 이중 전송률(2.4/4.0 kbps)의 개선된 하모닉-CELP(Improved Harmonic-CELP: IHC) 음성 부호화기를 제안한다. 제안된 IHC는 유/무성음 판별에 따라 유성음에서는 하모닉 추정, 하모닉 양자화, 하모닉 합성 및 잡음 혼합을 통한 자연성 제어 등의 과정을 통해, 무성음에서는 고속 CELP 방식을 통해 음성신호를 부호화/복호화한다. 또한 제안된 IHC는 EHC의 유/무성음 판별과 하모닉 추정 성능을 개선한다. 피치 이득과 에너지 등을 이용한 유/무성음 판별은 프레임 내의 에너지 변화 등에 의해 재판별된다. 하모닉 부호화에서는 첨점 추출과 델타 조정 방법을 이용하여 정확한 하모닉 추정을 하고, 혼합하는 잡음의 대역과 양을 적절하게 조절하여 자연성을 제어한다. 제안된 IHC 부호화기에 성능평가 결과, 비교 부호화기인 HVXC 연산량의 약 40%이내의 연산량으로 우수한 음질을 보임을 확인하였다.
본 논문에서는 잡음 환경에서 적은 연산량으로 소형 음향기기의 음질 향상을 위한 새로운 저연산 이득 제어 알고리즘을 제안한다. 대표적인 소형 음향기기인 보청기의 이득 제어 알고리즘은 입력 신호를 잡음 제거 한 후 이 신호의 파워를 기준으로 광역동범위압축 (wide dynamic range compression, WDRC)을 하기 때문에 불필요한 신호까지 증폭된다. 제안된 이득 제어 알고리즘은 음성 검출기 (voice activity detection, VAD)의 결과를 이용하여 음성의 존재 유/무에 따라 적응적으로 이득을 제어한다. 성능 평가를 위해 제안된 알고리즘은 VAD를 적용하지 않은 알고리즘과 정상 및 비정상 잡음환경에서 다양한 조건을 부과하여 비교하였으며, 실험결과 제안된 알고리즘이 전체 성능 및 잡음 구간에서 향상된 결과를 보였다.
본 논문은 적응 반향 제거기인 parametric wiener filter (PWF)의 반향신호 제거 파라미터를 구간 조건에 따라 차등적으로 적용시키는 새로운 음향학적 반향제거 (Acoustic Echo Suppression, AES) 알고리즘을 제안한다. PWF는 반향 신호 추정의 부정확성을 보상하고자 반향신호 제거 파라미터를 사용한다. 기존의 방법은 단일통화 구간과 동시통화 구간에 관계없이 동일한 반향신호 제거파라미터 값을 적용하여 동시통화 환경에서 근단 신호의 왜곡을 발생 시킨다. 본 논문에서는 상관계수 (Correlation Coefficient)를 이용한 동시통화(Double-Talk) 검출 알고리즘과 음성구간검출기 (Voice Activity Detector, VAD)의 결과로부터, 원단 화자만 있는 구간과 동시통화 구간을 구분하고 각각의 경우에 반향제거 파라미터를 달리 적용하여 동일한 반향신호 제거 파라미터를 사용함에 따른 동시통화 구간내의 근단 화자신호의 음질 저하 없이 반향신호를 보다 효과적으로 제거하는 방법을 제안한다. 제안된 방법의 결과는 객관적인 실험을 통해 비교 평가한 결과 우수한 성능을 보였다.
본 논문에서는 토널 마스커 특성을 이용한 오디오 워터마킹 기법을 제안한다. 먼저 오디오 워터마킹 특성으로서의 토널 마스커 특성을 분석한다. 기존의 심리음향 연구들에 의하여 토널 마스커를 구성하는 주파수 신호들에 대해 비지각적인 변조가 가능하다. 그리고 여러 신호처리에 대해 처리 전, 후의 톤과 좌, 우 주파수 신호의 에너지 관계를 비교하면 매우 적은 변화를 보인다. 이러한 토널 마스커 특성을 이용한 워터마킹 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 톤의 좌, 우 주파수의 에너지 차이를 변조하여 하나의 워터마크 비트를 내장하고, 원음 없이 내장시의 비밀키를 이용하여 변조된 토널 마스커를 찾은 후 내장된 워터마크 비트를 판단하는 기법이다. 제안한 기법은 잡음 삽입과 압축, 대역 통과 필터링, 샘플링 변환, 반향처리, 주파수 등화의 공격 후, 클래식과 팝에 대해 각각 평균 오류율 0.11%, 1.26%를 보였다. 그리고 주관적인 음질 평가를 통하여 평균 SDG (Subjective Diff-Grades) -0.31의 결과를 얻었다.
디지털방송 기술과 통신 기술이 융합되어 탄생한 지상파 DMB는 CD 수준의 음질을 제공하고 시속 300Km 이상의 빠른 속도로 달리는 KTX와 같은 초고속 열차에서도 TV 수신이 가능하며, 다양한 방송통신 융합형 서비스를 휴대폰, PDA, 전용단말기 등을 통해 제공이 가능한 기술로 세계 속으로 확산되고 있다. 본 논문에서는 T-DMB Total Solution에 대한 기술평가 추정 방법뿐만 아니라 베트남에 유료 T-DMB 서비스를 제공하기 위한 T-DMB 시스템 구축에 관한 마케팅 사례도 기술한다. 끝으로, T-DMB 글로벌 확산에 필요한 비즈니스 모델을 제시 하였다.
본 논문에서는 단위음소로 다이폰을 사용하여 음성을 합성하는 방법에 관하여 기술한다. 음성 합성은 기본적으로 단위음소들의 연결을 통하여 이루어지는데, 이때 발생하는 가장 큰 문제점은 두 단위음소 사이의 연결부분에서 불연속이 발생하는 것이다. 이 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 포만트 궤적뿐 아니라 스펙트럼의 분포특성과 인간의 청각적인 특성을 반영하여 스펙트럼을 완만화하는 방법을 제안한다. 즉, 제안하는 방법은 단위음소의 연결 구간에서 인간의 청각신경 특성을 고려하여 완만화의 양과 범위를 결정한 다음, 두 다이폰 경계의 스펙트럼 분포를 시간에 따라 가중치를 다르게 주어 스펙트럼 완만화를 수행한다. 이 방법은 불연속을 제거하며 완만화로 인하여 발생할 수 있는 음성의 왜곡을 최소화한다. 제안하는 방법의 성능을 평가하기 위하여 ETRI 음성 DB 샘플과 개인별로 자체 녹음한 총 20여개의 문장에서 추출한 약 500여 개의 다이폰에 대하여 실험을 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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