본 논문에서는 이기종 음성 인식 시스템에 독립적으로 적용할 수 있는 음성 향상 기법을 제안한다. 잡음 환경 음성 인식에 효과적인 것으로 알려져 있는 특징 보상 기법이 효과적으로 적용되기 위해서는 특징 추출 기법와 음향 모델이 음성 인식 시스템과 일치해야 한다. 상용화된 음성 인식 시스템에 부가적으로 전처리 기법을 적용하는 상황과 같이, 음성 인식 시스템에 대한 정보가 알려져 있지 않은 상황에서는 기존의 특징 보상 기법을 적용하기가 어렵다. 본 논문에서는 기존의 PCGMM 기반의 특징 보상 기법에서 얻어지는 이득을 이용하는 음성 향상 기술을 제안한다. 실험 결과에서는 본 논문에서 제안하는 기법이 미지의 (Unknown) 음성 인식 시스템 적용 환경에서 기존의 전처리 기법에 비해 다양한 잡음 및 SNR 조건에서 월등한 인식 성능을 나타내는 것을 확인한다.
인터넷에서 전송 지연에 의해 발생한 패킷 손실은 인터넷이라는 공유망을 사용함으로써 불가피하게 발생하게 된다. 이러한 패킷 손실은 음성과 같이 실시간 처리가 필요한 미디어를 전송할 경우 매우 심각한 문제를 야기시킨다. 본 논문에서는 인터넷을 통한 음성통신에서 전송 지연으로 인해 발생한 패킷 손실을 time scale modification(TSM)기번을 이동하여 복원하는 방법들을 검토하였다. 청취평가 결과, 송수신단 양쪽에서 TSM을 적용할 경우 기존의 가장 우수한 접근방식인 재생성(regeneration) 방식과 거의 대등한 음질을 얻을 수 있다.
일반적임 빔 형성기는 표적의 방위탐지가 가능하지만, 구조적인 특성상 대칭적인 빔을 형성하므로 표적의 좌/우 방위 구분이 불가능하기 때문에 표적의 정확한 방위를 탐지하고자 할 때 좌/우 구분이 가능한 빔 형성기가 필수적이다. 좌/우 분리 빔 형성 기법으로는 카디오이드(Cardioid) 빔 형성기법을 일반적인 빔 형성기에 적용시키는 방법이 최적으로 알려져 왔다. 그러나 좌/우 분리 빔을 형성하기 위해서는 많은 연산량과 하드웨어 설계에 대한 고려가 있어야한다. 본 논문에서는 좌/우 분리 빔 형성을 위하여 주파수 빔 형성기법과 카디오이드 빔 형성기법을 합성하여 적용하였다. 주파수 빔 형성 기법은 짧은 수행시간 동안에 표적의 정보추출을 위하여 고려되었으며, 카디오이드 빔 형성기법은 3개의 센서를 이용하여 센서의 기울기를 보상하여 수행하는 기법을 적용하였다. 또한 방향성 있는 시뮬레이션 신호를 생성하여 좌/우 분리 빔 형성 시뮬레이션을 수행하였다.
본 논문에서는 화자 확인 시스템의 등록과 확인 과정의 채널 환경 불일치로 성능이 저하되는 문제를 해결하기 위한 새로운 정규화 방법에 대해 설명한다. 제안된 방법은 첫째, 입력 음성으로부터 효과적으로 채널을 추정$\cdot$보상하고 둘째, 스코어 정규화 과정에서 사칭자 모델로서 사용되는 world모델과의 차이를 채널 추정 및 화자 모델 생성에 효과적으로 사용하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 입력 음성의 켑스트럼과 HMM world 모델의 파라메터인 평균 켑스트럼과의 차이를 통해 음소열에 종속적인 채널 켑스트럼인 Phone-Dependent Difference Cepstrum을 추정한다. 한편 입력 음성의 음소열은 world모델의 스코어를 얻는 과정에서 함께 얻어질 수 있다. 채널 추정 실험 결과를 통해서 가장 일반적인 채널 정규화방법인 CMS에 의해 추정된 채널에 비해 실제 채널과 유사하며 화자 고유의 특성을 왜곡시키지 않는 채널 추정이 가능함을 확인할 수 있었다.
G.723.1 부호화기는 음성신호의 주기성을 피치와 피치 이득계수로, 스펙트럼 정보를 LSP(Line Spectrum Pair)로 부호화하고 있다. 그런데 주기성을 부호화 할 때 유성음의 피치가 일정한 안정구간과 피치가 변화하는 전이구간의 차이를 두지 않고 처리하여 전이구간에서의 정확한 피치검출이 이루어지지 않는다. 이러한 처리 때문에 전이구간에서의 음질의 열하가 발생하게 된다. 본 논문에서는 전이구간의 피치검출의 정확성을 높여 음질을 향상시킬 수 있는 새로운 알고리즘을 제안한다. 먼저 G.723.1 부호화기에서 검출되는 피치 이득계수를 이용하여 안정구간의 피치 이득계수의 문턱 값을 정한다. 그리고 피치 이득 계수가 문턱 값을 넘는 부분에 한하여 구해진 피치를 전후 10샘플을 조절하여 피치 이득계수를 다시 구하여 문턱 값에 가장 가까운 값을 대표피치 이득계수로 정하고 그때의 피치와 함께 부호화한다. 실험 결과 평균 0.6(dB) segmental SNR(Signal to Noise)과 평균0.12 MOS가 향상되었다.
본 논문은 HMM(Hidden Markov Model)을 이용하여 인식을 수행할 경우의 오류를 최소화 할 수 있는 후 처리 과정으로 신경망을 결합시켜 HMM 단독으로 사용하였을 때 보다 높은 인식률을 얻을 수 있는 HMM과 신경망의 하이브리드시스템을 제안한다. HMM을 이용하여 학습한 후 학습에 참여하지 않은 데이터를 인식하였을 때 오인식 데이터를 정인식으로 인식하도록 HMM의 출력으로 얻은 각 출력확률을 후 처리에 사용될 MLP(Multilayer Perceptrons)의 학습용으로 사용하여 MLP를 학습하여 HMM과 MLP을 결합한 하이브리드 모델을 만든다. 이와 같은 HMM과 신경망을 결합한 하이브리드 모델을 사용하여 단독 숫자음과 4연 숫자음 데이터에서 실험한 결과 HMM 단독으로 사용하였을 때 보다 각각 약 $4.5\%$, $1.3\%$의 인식률 향상이 있었다. 기존의 하이브리드 시스템이 갖는 많은 학습시간이 소요되는 문제점과 실시간 음성인식시스템을 구현할 때의 학습데이터의 부족으로 인한 인식률 저하를 해결할 수 있는 방법임을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 전화망 환경에서 음성 인식 성능을 개선하기 위한 특징 벡터 추출 단계에서의 처리 방법들을 연구하였다. 먼저, 고립 단어 인식 시스템에서 채널 왜곡 보상 방 법들을 단어 모델과 문맥 독립 음소 모델에 대하여 인식 실험을 하였다. 켑스트럼 평균 차 감법, RASTA 처리, 켑스트럼-시간 행렬을 실험하였으며, 인식 모델에 따른 각 알고리즘의 성능을 비교하였다. 둘째로, 문맥 독립 음소 모델을 이용한 인식 시스템의 성능 향상을 위하 여 정적 특징 벡터에 대하여 주성분 분석 방법(principal component analysis)과 선형 판별 분석(linear discriminant analysis)과 같은 선형 변환 방법을 적용하여 분별력이 높은 벡터 공간으로 변환함으로써 인식 성능을 향상시켰다. 또한 선형 변환 방법을 켑스트럼 평균 차 감법과 결합하여 더욱 뛰어난 성능을 보여주었다.
본 논문에서는 보상기를 채용하여 안정성을 확보한 적응순환필터인 ACHARF(Adaptive Compensated Hyperstable Adaptive Recursive Filter)를 사용하여 잡음제거를 통한 음성의 음질개선을 DSP 프로세서를 통하여 구현하였다. 실험에서는 TI사의 최신 DSP 프로세서인 TMS320C6413와 스테레오 오디오 코덱인 TLV320AIC23을 탑재한 Evaluation board를 사용하였다. 2개의 입력마이크를 이용하여 음성신호와 기준 잡음신호를 별도로 수집하여 알고리즘을 수행하였으며, 실험 결과로 음질개선 효과를 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해서 시스템의 성능개선의 핵심은 입력으로 들어오는 음성신호와의 상관도가 가능한 적은 잡음신호를 수집하는 방법이라 생각되며 앞으로 이에 대한 연구가 필요하겠다.
본 논문의 목적은 이동통신 환경 하에서 음성 인식과 음성 부호화를 성능의 저하 없이 동시에 수행하기 위한 기법을 개발하는 것에 있다. 이를 구현하기 위해 통신상에서 전송되는 음성 특징 파라미터는 기존 음성 부호화기의 LPC 대신 음성 인식 파라미터인 MFCC를 사용하였다. 따라서 음성 인식 성능은 향상된다 하지만 음성 재생을 위해 MFCC를 LPC로 변환하는 과정에서 오차가 발생하여 전송되는 bit 수에 비해 만족할만한 음질을 얻을 수 없다. 따라서 이 오차를 보상하여야 하며 이를 위한 변수를 추가하여 음질을 개선시켰다. 그 결과 음질과 음성 인식에서 안정된 성능을 보이는 음성 부호화기를 개발하였다.
본 논문에서는 음성정보기술산업지원센터(SiTEC)에서 현재 배포중인 고소음 환경 음성 DB를 이용하여 air-conducted 음성과 body-conducted 음성의 인식 성능을 비교 실험하였다. 소음 환경에서 일반적인 마이크로폰으로부터 수집된 air-conducted 음성은 잡음의 영향을 받기 쉬우며 이는 인식률을 저하시킨다. 반면에 진동 픽업 마이크로폰에서 수집된 body-conducted 음성은 소음에 보다 강인한 특성을 보인다. 이러한 특성에 근거하여 소음 환경에서 일반 다이나믹 마이크로폰 음성에 음질 개선 방법과 채널 보상 방법을 적용한 인식 결과와 3종류의 진동 픽업 마이크로폰에서 수집된 음성과의 인식 성능을 비교 분석하여 body-conducted 음성 인식 시스템의 환용 가능성을 살펴보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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