본 논문에서는 고성능 CELP 음성 압축기를 위한 "Boaseline 코드벡터"와 "Implied 코드벡터"로 구성되는 새로운 구조의 코드북을 제안한다. Implied 코드벡터는 피치 주기 이 전의 합성음으로부터 구하여지며 여기(勵起)신호의 피치 구조를 강화하여 합성음의 음질을 향상시킨다. Implied 코드벡터는 전달되지 않고 인코더 및 디코더에서 각각 합성음을 이용 하여 독립적으로 구하여진다. 또한 펄스와 랜덤 성분을 모두 가지는 복합 여기방식을 이용 하여 음질을 더욱 향상시킨다. 제안된 코드북 구조를 이용하여 10msec프레임을 가지는 8kbps CELP 음성 압축기를 설계하여 하나의 DSP칩에 실시간 구현 하였고, 이것의 성능을 SNRseg와 MOS로 측정하였다. 평균 SNRseg는 12.14dB로 CS-ACELP의 SNRseg보다 6dB 높고, 조용한 환경에서의 MOS는 3.80으로 G.729 CS-ACELP의 MOS보다 0.02 높다.
주행 상태에서의 자동차 내부 음 환경은 다양한 소음 및 구조적 요인으로 인하여 음성에 대한 정상적인 전송 특성을 갖기 어렵다. 이는 음원으로부터 음성 입력 장치(Microphone)에 이르기까지의 채널 왜곡에 기인한 문제로써, 실제 주행 환경에서의 음성 인식 성능에 대해서도 심각한 악영향을 초래한다. 본 논문에서는 주행 소음의 크기에 따른 채널별 음성 왜곡 정도에 따른 명료도를 음성 전달 지수인 STI(Speech Transmission Index)를 통하여 분석하고 그 결과를 음성 인식률과 상호 비교하였다. 그리고 수음 패턴에 따른 명료도 척도와 음성 인식 성능과의 상관성을 검토하고, 이를 통해 단일 채널 환경에서 최적의 마이크로폰 위치에 대하여 고찰해 보았다. 실험 결과, 주행 중의 소음 환경에서도 음성의 명료도 척도와 인식률과의 관계는 높은 상관성이 얻어짐을 알 수 있었고, 각 채널 간의 성능 편차 패턴도 주행 환경에 따라 비슷한 양상을 보이는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 임의의 단어를 인식하기 위하여 음성학적으로 최적화된 (phonetically-optimized word) 음성 데이터베이스를 사용하여 훈련된 가변어휘 고립단위 음 성인식기의 실제 인식기 사용 환경에서의 성능을 평가하였다. 이를 위하여, 훈련 데이터베이 스에서와 상이한 환경에서 수집된 음성학적으로 균형 잡힌(phonetically-balanced word) 고 립 단어 음성을 테스트 데이터로 사용하였다. 테스트 데이터는 일반적인 사무실에서 작동하 는 노트북 PC에서 내장 마이크를 사용하여 녹음되었다. 이렇게 녹음된 음성을 사용하여 고 립단어 인식기의 인식률을 측정하였다. 이 인식기는 최대 사후(maximum a posteriori) 추정 알고리듬을 사용하여 화자의 변화에 적응하였다. 컴퓨터 모의실험 결과에 의하면 화자 적응 을 하지 않은 기본 시스템은 깨끗한 음성에 대하여 81.3%에서 사무실 환경 음성에 대하여 69.8%로 인식률이 저하되었다. 사무실 환경 음성에 대하여, 비교사 점진(unsupervised incremental) 모드에서 최대 사후 추정 화자 적응 알고리듬을 적용하였을 경우에는 화자적 응을 하지 않은 경우에 비하여 9%의 에러를 감소시키며, 50단어의 적응 단어를 사용하여 교사 묶음(supervised batch) 모드에서 최대 사후 추정 화자 적응 알고리듬을 적용하였을 경우에는 16%의 에러를 감소시켰다.
본 논문은 주거공간에서 고령자 청력손실을 고려한 소음 및 잔향에 따른 음성 전송 성능을 청취실험을 통해 평가하였다. 주거환경 소음으로 바닥충격음, 교통소음, 공기전달음과 배수소음을 대상으로 하였으며, 공동주택의 잔향환경을 모사하기 위해 실내음향 컴퓨터시뮬레이션을 실시하여 충격응답를 추출하였다. 청취실험 음원은 고령자 청력손실(65세 남성)을 반영하기 위해 소음 및 단어 음원의 고주파대역의 음압레벨을 저감시킨 음원(고령자 음원)과 정상청력을 반영한 원음(청년 음원)을 대상으로 하였다. 청취실험은 각각 3개의 소음레벨($L_{Aeq}$ 30, 40, 50 dB)과 잔향시간(0.5, 1.0, 1.5 s)을 갖는 음환경 조건에서 제시된 단어($L_{Aeq}$ 55 dB)의 음성요해도(speech intelligibility)와 듣기 어려운 정도(listening difficulty)를 평가하는 것으로 하였다. 청취실험 결과, 음성레벨이 55 dB($L_{Aeq}$)일 때 잔향시간 1.0 s 이하 조건에서 충격소음(점핑음) 50 dB($L_{i,Fmax,AW}$)와 정상소음(도로, 음악, 배수 소음) 40 dB($L_{Aeq}$) 이하의 소음레벨에서는 고령자 및 청년 음원 모두 90 % 이상의 음성요해도와 30 % 이하의 듣기 어려운 정도를 확보할 수 있을 것으로 판단된다. 고령자 청력손실을 반영한 고령자 음원의 경우 청년 음원 보다 음성요해도는 0 % ~ 5 % 낮았고 듣기 어려운 정도는 2 % ~ 10 % 높은 것으로 나타났다.
우리나라의 교회는 점점 신도수가 늘어나면서 점차 대형화되어가고 있으며 많은 첨단 설비를 갖추고자 하는 교회도 적지 않다. 하지만, 교회설계에 있어서, 대체로 그 형태와 규모만 중요시될 뿐, 그 기능에 적합한 건축물을 짓는데 소홀해 왔던 것이 사실이다. 교회의 예배공간에서 이루어지는 음향적인 매개체는 찬양과 설교인데, 이 두가지의 물리적 특성이 다르기 때문에 교회건축에 있어 실내음향은 어려운 과제라고 할 수 있다. 즉, 성가는 긴 잔향시간과 음의 따뜻함(Warmth)과 친밀감(Intimacy)등이 중시되는 반면, 설교는 소리의 명료도, 요해도(intelligibility) 등이 중시되는 등 그 음향적인 특성이 달라, 각기 다른 음환경을 요구하기 때문에 강당이나 음악당보다 교회음향이 건축적으로 난점이 있다고 하겠다. 본 연구는 최근에 시뮬레이션을 통해 음향설계를 실시한 규모가 각기 다른 예배실의 제원과 음향성능을 조사하고 그 특성을 비교, 분석하여 일반적인 음향성능을 개선하기 위한 방안을 모색하여 교회 음향설계단계에 자료를 제공하고자 한다. 이를 위하여 예배실의 규모에 따라 5개의 교회를 선정하였으며 시뮬레이션을 통해 얻어낸 각 교회의 성가시, 설교시 실내음향인자값(SPL, RT, C80, RASTI)과 마감재료 등을 조사하고, 비교하였다. 대체로 규모가 큰 교회에서 음압레벨이 작게 나타났고, 잔향시간도 실의 체적이 클수록 크게 나타났지만 마감재료와 형태에 따라 차이를 보였다. 또, 대형교회의 음향적 결함을 보완하기 위해서는 건축의 형태, 재료는 물론, 전기음향설비의 보강이 중요하다고 하겠다.
기존의 AR HMM(auroreg ressive hidden morkov model)에 의한 화자인식 방법은 그 성능이 우수하나, 잡음에 대한 것이 고려되지 않아 실제 환경에 적용시 성능저하가 문제가 된다. 본 논문에서는 실제 환경에 맞추기 위하여 관측 신호 모델에서 잡음을 고려하고, 화자인식 성능을 개선하고자 지속시간항 (duration-term)을 포함하는 AR HMM을 이용하여 잡음환경에서의 강인한 화자인식 시스템을 제안한다. 100명의 화자 (남자 77명, 여자 23명)가 2주에 걸쳐 6번 발성한 숫자음 데이터베이스을 가지고, 백색잡음 및 자동차 잡음하에서 실험한 결과, 제안된 방법으로 성능이 향상됨을 확인하였다.
본 논문에서는 헤드폰 재생 환경에서의 머리 밖 음상정위를 위한 음상 외재화(externalization) 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 기존의 머리전달함수(HRTF) 또는 초기 반사음 등을 이용한 외재화 기법들에서 발생하는 정위된 음성의 음색 왜곡을 줄이는 것에 그 초점을 맞춘다. 즉, 제안된 음상 외재화 기법은 모델 기반의 HRTF와 잔향 기법을 결합하고, 전방 음상 외재화의 성능 향상을 위하여 decorrelation 및 spectral notch 필터링 기법 등을 포함한다. 제안된 음상 외재화 기법의 성능을 평가하기 위하여 백색잡음, 효과음, 음성 및 오디오 등 다양한 장르의 음원을 이용하여, 평가자의 주관에 의한 청취평가를 수행하였다. 제안된 음상 외재화 알고리즘은 성능평가 결과에서 기존의 방법에 비해 더 좋은 외재화 거리 성능을 보였다.
실내 환경에서 음성인식 기술을 이용한 무선 홈 네트워크 시스템 구현에 있어, 잡음과 실내 잔향음은 시스템 성능 저하의 주요 원인이다. 본 연구에서는 실내 인식환경에서 스펙트럼 엔트로피(Spectral entropy) 기반의 음성 구간검출법을 이용하여 잔향음(reverberation) 및 실내잡음에 강인한 음성인식 홈 네트워크 시스템을 구현하고자 한다. 스펙트럼 차감법(Spectral Subtraction)은 잔향으로 인해 왜곡된 신호를 스펙트럼 상에서 제거하여 잔향의 효과를 줄일 수 있고 음성신호와 독립적인 잡음을 제거 할 수 있다. 효과적인 스펙트럼 차감을 위해서는 음성과 비음성 구간의 정확한 구분이 수반되어야 하며 이를 위해서 엔트로피 기반의 음성 구간 검출법을 적용하여 성능을 향상시킨다. 모의 및 실내환경 실험 결과 Spectral entropy 기반의 음성 구간 검출법을 이용할 경우 실내 잔향 및 잡음환경에서 명령어 인식률의 향상이 증명되었다.
본 연구에서는 정적지도적응알고리즘을 기초로 한 스펙트럼사상학습을 이용하여 잡음환경에서의 한국어숫자음인식방법을 제시하였다. 제시한 인식방법에서 잡음이 섞인 음성스펙트럼 공간을 잡음이 없는 음성스펙트럼 공간으로 사상한 결과, 잡음이 섞인 음성스펙트럼의 왜곡이 개선되어 잡음처리를 행하지 않은 기존의 VQ(vector quantizaton)와 DTW(dynamic time warping)를 이용한 방법보다 높은 인식율을 얻을 수 있었으며 , 0 dB의 SNR 레벨에서도 기존방법의 인식율을 10배 정도 향상시키므로써, 스펙트럼사상학습이 잡음환경의 음성에 대한 인식성능을 향상시킬 수 있는 방법임을 확인하였다.
The residents' demand for the comfortable life is promoting development of wall and window which has high sound insulation performance. To develop wall system, various aspects should be considered on the environment, material, construction and structure. Especially focusing on the acoustical view, the economical solution is one of the most critical point. Recently the interest on the partition wall is being increased, because it is useful for the Rahmen type apartment which is considered as an alternative to reduce floor impact sound. This study examines simplified measurement method of airborne sound insulation applied small size specimen, in order to save money to be used for the standard specimen then to promote the development process. The results showed that the simplified method could be effective for the wall system the sound insulation performance upto Rw 50 dB, and for the judgement of rank order of sound insulation performance of the similar wall type while developing.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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