GMM을 기반으로 하는 화자식별 시스템은 입력음성의 길이의 장단에 의해서 인식률에 차이가 생긴다. 이는 가우시안 모델의 파라미터를 추정할 때, 않은 데이터를 사용할수록 추정이 정확해지기 때문이다. 따라서 화자식별에 사용하는 입력데이터는 화자가 발성한 모든 음성신호에서 잡음구간만을 제거한 유,무성음을 이용하게 된다. 그러나 이 경우 데이터의 양이 많아져서 실시간 처리에 어려움이 있겠다. 본 논문에서는 전체 음성구간을 이용하는 대신 유성음 구간만을 추출하여 이 구간의 켑스트럼과 피치 값들을 특징파라미터로 이용하여 화자식별에 이용하였다. 특히 피치성분은 일반적으로 통신채널과 핸드셋의 영향에 상대적으로 강한 장점이 있다. 실험을 위하여 20대의 남성 및 여성화자 40명으로부터 얻은 음성데이터에서 유성음구간을 추출하여 GMM을 이용한 문장독립 화자식별 실험을 하였으며, 실험결과 스펙트럼정보와 함께 피치 정보가 화자식별에 유용하게 사용될 수 있음을 알 수 있었다
본 논문은 한국어 음성 인식을 위한 유성음, 무성음, 묵음 식별에 관한 연구이다. 주어진 음성 구간을 3가지 음성 신호 부류로 식별하기 위하여 패턴 인식 방법을 사용하였다. 여기에 사용한 분석 파 라메타는 음성 신호의 영교차율, 대수 에너지, 정규화 된 첫 번째 자동 상관 계수, 선형 예측 분석에서 얻은 첫 번째 예측 계수, 그리고 예측 오차의 에너지이다. 한편 측정된 파라메타들이 다차원 가우스 확 률 밀도 함수에 따라 분산되었다는 가정하에서 어어진 최소 거리 법칙에 기본을 두고 음성 구간을 결정 하였다. 측정된 파라메타들을 여러 가지 방법으로 조합하여 식별한 결과 영교차율, 첫 번째 예측계수, 예측 오차의 에너지를 측정 파라메타로 사용했을 때 1%보다 적은 식별 오차율을 얻었다.
본 논문에서는 하이드로폰으로 측정한 지진음 데이터를 가지고 20 MSVQ 알고리즘을 이용하여 자연지진음과 인공지진음을 식별하였다. 지진음 식별을 위한 특징 파라미터로는 스펙트럼 대역별 에너지, MFCC를 사용하였으며, 실험을 통하여 식별에 적합한 특징 파라미터 차수를 결정하였다. 2개의 특징 파라미터를 가지고 20 MSVQ 알고리즘으로 식별한 결과 MFCC를 사용하였을 경우에 99.9%, 스펙트럼 에너지 파라미터는 83.9%의 식별결과를 얻었다. 본 논문에서 제안한 파라미터와 알고리즘을 사용하여 지진음을 식별한 결과 성능이 매우 우수함을 확인하였다.
본 논문에서는 각 지역의 수중 음향 센서로부터 중앙의 정보 융합 센터로 전송되어진 동일한 또는 상이한 표적의 Identity 정보들을 종합해 최종적으로 표적의 Identity를 결정하는 Decision Fusion 기법을 다룬다. 기존의 연구는 표적의 속성 정보로부터 정보 융합을 통해 표적의 Identity를 선택하는 기법을 주로 다루고 있다. 그러나 본 논문에서는 기존의 연구보다 한 단계 나아가 선택된 표적의 Identity들로부터 운용자가 가장 합리적인 결정을 내릴 수 있도록 하는 표적의 Identity 결정을 위한 Decision Fusion 기법을 제안한다. 이러한 수중 음향 표적 식별 시스템에서의 Identity Decision Fusion 기법으로 Voting 기법, 센서 정보의 신뢰도를 고려한 Weighted Voting 기법, 그리고 다 기준 의사 결정 기법인 Analytic Hierarchy Process (AHP) 기법을 제안하고 그 성능을 평가한다
UAV (unmanned aerial vehicles)을 지칭하는 드론 관련 산업은 기존의 원격조종 무선모형 항공기 수준에서 벗어나 급속도로 발전하고 있으며, 현재는 자동화와 클라우드 네트워크 기술을 접목시키면서 새로운 산업으로 성장해가는 상황이다. 최근 무인 항공기의 능력은 폭발물 및 기타 위험 물질 운반 등 공공 안전에 대한 심각한 위협을 가져올 수 있으며, 불법 드론에 의한 이러한 위험을 감소시키기 위해, 음향 특징 추출 및 분류 기술에 의하여 이들 불법 드론을 탐지할 필요가 있다. 본 논문에서는 고조파 특징 추출 방법(HLA)에 의한 음향 특징벡터 추출 방법을 소개한다. HLA에 기초한 특징 벡터 추출 방법은 음향 데이터의 보다 특징적인 특성을 추출하여 무인 항공기 음향을 식별할 수 있게 한다. 실외 환경에 존재하는 음향의 식별성능을 평가하기 위해 여러 사물 및 실제 드론의 음향을 비교 분석 하였으며, 각 음원에 대한 시뮬레이션으로 드론 및 기타의 음향을 분류하였다.
본 논문에서는 음파가 다중 경로를 통하여 수신되는 경우 음파의 도달시간을 보다 정확하게 파악하기 위한 방법으로 웨이브렛 패킷을 기반으로 한 신호 처리 기법을 제안하였다. 그 식별 성능 분석을 위해 제안된 방법과 기존의 정합 필터 방법을 모의 실험하였고, 또한 실측 신호에 대해 적용하여 비교 및 분석하였다. 그 결과 제안된 웨이브렛 패킷 기반의 신호처리 방법이 정합 필터 방법을 적용한 경우보다 많은 도달 시간을 식별하였고, 기존의 정합 필터 방법으로 식별하기 어려운 다중경로 환경에서의 도달시간을 보다 효율적으로 추정할 수 있는 가능성을 확인하게 되었다.
본 논문에서는 환자의 음성을 정상, 양성종양, 악성종양으로 분류하는 실험을 켑스트럼 파라미터를 통한 음원분리와 신경회로망을 이용하여 수행하고 그 결과를 보고한다. 기존의 장애음성 데이터베이스에는 정상음성과 양성종양의 경우만 수록되어 있었고 외국의 환자들을 대상으로 한 경우만 있었기 때문에 국내의 환자들에게 직접 적용할 경우 어떠한 결과가 나올지 예측하기가 어려웠다. 최근 부산대학교 이비인후과팀에서 수집한 국내의 정상, 양성, 악성종양의 경우에 대한 데이터베이스를 분석하고 신경회로망에 의해 분류함으로써 사람의 음성신호만에 의한 후두질환이 식별이 가능하였다. 본 실험에서는 식별 파라미터로 음성신호의 선형예측오차신호에 관한 켑스트럼으로부터 음원비인 HNRR을 구하여 Jitter, Shimmer와 함께 사용하였다. 신경회로망은 입, 출력 층과 한 개의 은닉층을 갖는 다층신경망을 이용하였으며, 식별은 두단계로 나누어 정상과 비정상을 분류한 후 다시 비정상을 양성과 악성으로 분류하였다[1].
본 논문에서는 음성 데이터에서 동일한 화자의 음성 구간을 찾아내는 화자 인덱싱(Speaker Indexing) 기술 중 사전 화자 모델링 과정을 통한 인덱싱 방법을 제안하고 실험하였다. 제안한 인덱싱 방법은 문장 독립(Text Independent) 화자 식별(Speaker Identification)에 사용할 수 있는 모음(Vowel)에 대해 특징 파라미터를 추출하고, 이를 바탕으로 화자별 모델을 구성하였다. 인덱싱은 음성 구간에서 모음의 위치를 검출하고, 구성한 화자 모델과의 거리 계산을 통하여 가장 가까운 모델을 식별된 결과로 한다. 그리고 식별된 결과는 화자 구간 변화와 음성 데이터의 특성을 바탕으로 필터링 과정을 거쳐 최종적인 인덱싱 결과를 얻는다. 화자 인덱싱 실험 대상으로 방송 뉴스를 녹음하여 10명의 화자 모델을 구성하였고, 인덱싱 실험을 수행한 결과 $91.8\%$의 화자 인덱싱 성능을 얻었다.
현재까지 어종식별에 이용되어진 방법으로는 크게 4가지로 나눌수 있다. 1) 주파수특성법: 광대역 혹은 복수주파수에 의한 어군의 음향산란의 주파수특성의 차이를 이용하는 방법(Madureira et at., 1993; Simmonds et at., 1996),2) 분포특징법 :어군형태와 분포특성에 근거한 방법 (LeFeuvre et at., 2000), 3) 신호특징법: 어군에코의 포락선등의 신호의 특징에 근거한 방법Rose and Leggett, 1988; Scalabrin et at., 1996), 4) 음향결과법: SV, TS, 에코트레스해석에 의한 유영속도 등 과학어탐에 의해서 얻어진 정보를 이용한 방법이 있다 (Richards et al., 1991). (중략)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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