• 전자공학회논문지CI
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• 제48권1호
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• pp.101-107
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• 2011

음성인식의 실용화에 가장 저해되는 요소는 배경잡음과 채널에 의한 왜곡이다. 일반적으로 잡음은 음성인식 시스템의 성능을 저하시키고 이로 인해 사용 장소의 제약을 많이 받고 있다. DSR(Distributed Speech Recognition) 기반의 음성인식 역시 이 같은 문제로 성능 향상에 어려움을 겪고 있다. 이 논문은 잡음환경에서 DSR기반의 음성인식률 향상을 위해 정확한 음성구간을 검출하고, 잡음을 제거하여 잡음에 강인한 특징추출을 하도록 설계하였다. 제안된 방법은 엔트로피와 음성의 하모닉을 이용해 음성구간을 검출하며 멀티밴드 스펙트럼 차감법을 이용하여 잡음을 제거한다. 음성의 스펙트럼 에너지에 대한 엔트로피를 사용하여 음성검출을 하게 되면 비교적 높은 SNR 환경 (SNR 15dB) 에서는 성능이 우수하나 잡음환경의 변화에 따라 음성과 비음성의 문턱 값이 변화하여 낮은 SNR환경(SNR 0dB)에시는 정확한 음성 검출이 어렵다. 이 논문은 낮은 SNR 환경(0dB)에서도 정확한 음성을 검출할 수 있도록 음성의 스펙트럴 엔트로피와 하모닉 성분을 이용하였으며 정확한 음성 구간 검출에 따라 잡음을 제거하여 잡음에 강인한 특정을 추출하도록 하였다. 실험결과 잡음환경에 따른 인식조건에서 개선된 인식성능을 보였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2004년도 추계학술발표대회논문집 제23권 2호
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• pp.291-294
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• 2004

본 논문에서는 잡음의 변화(variance)가 없는 정적인 통계적 특성(Stationary Static Characteristic)을 갖는 환경에서 잡음 추정을 통해 지각 필터의 성능을 개선하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 잡음 추정 알고리즘은 입력되는 잡음에 열화 된 신호의 묵음 구간에서 추정된 잡음을 이용하여 입력되는 잡음의 SNR을 추정 후, 대역 별로 smoothing 상수 값으로 잡음 에너지를 제어하여 첨가된 잡음을 추정함으로써 초기 추정 잡음 보다 가까운 추정 잡음을 얻을 수 있게 된다. 이는 신호를 열화 시킨 잡음을 보다 정확한 추정을 제공함으로써, 지각 필터의 응답을 개선할 수 있고 더불어 잡음에 의해 열화 된 신호의 음질을 개선할 수 있다. 또한 저 대역에 영향을 미치는 잡음인 경우 다른 방법들과는 달리 음질의 개선이 뚜렷하다. 기존의 방식과 비교를 위해 다양한 신호 대 잡음 비(signal-to-noise ratio, SNR)에서 열화 된 오디오 신호를 입력으로 사용하였다. 입력 SNR이 5dB, 10dB, 15dB와 20dB의 각각의 경우에 대하여 SSNR(Segmental SNR)과 잡음 대 마스킹 비(Noise-to-mask ratio, NMR), 음질 테스트를 수행한 결과, 청감 테스트(Mean Opinion Score, MOS Test) 결과의 향상과 음질개선의 개선을 확인할 수 있었다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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• pp.60-64
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• 1998

음성인식 시스템의 실용화 과정에서 훈련환경과 테스트 환경의 불일치로 인한 인식성능의 저하는 반드시 극복되어야 할 문제이다. 본 논문에서는 잡음 tR인 입력음성의 비음성구간에서 잡음레벨을 추정하여 음성 스펙트럼에서 추정된 잡음레벨을 빼는 스펙트럼 차감법고 스펙트럼 영역에서 미리 정해진 마스킹 레벨보다 낮은 에너지 값을 마스킹 레벨로 올려주는 잡음 마스킹을 함께 사용함으로써 훈련 환경과 테스트환경의 불일치를 줄이는 방법을 제안한다. 그리고 복수의 마스킹 레벨에 대한 모델들을 미리 만들어 두고 추정된 잡음 레벨에 따라 적합한 마스킹 레벨의 보델을 사용하여 인식을 수해？는 다중 모델 방법을 적용하였다. 자동차 소음환경에서 두 가지 마스킹 레벨에 대한 모델을 이용한 화자독립고립단어 인식 실험을 통하여 본 논문에서 제안한 방식은 정차중 무시동 환경에서 95.8%, 정차중 시동 환경에서 95.6%, 한적한 도로환경에서 92.8%, 복잡한 시내도로 환경에서 89.6%, 고속도로 환경에서 74.4%의 인식성능을 나타내었으며, 평균 90.7%의 성능을 얻을 수 있다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1995년도 제12회 음성통신 및 신호처리 워크샵 논문집 (SCAS 12권 1호)
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• pp.55-60
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• 1995

고차 통계 방법을 이용하여 잡음이 섞인 음성 신호에서 피치를 구하는 방법과 이를 이용하여 유성음 및 무성음 구간을 구분하는 방법을 구현하고 그 결과를 기술하였다. 고차 통계의 일종인 3차 cumulant 함수의 경우 Gaussian 또는 대칭적인 분포를 갖는 잡음 신호를 음성신호로부터 효과적으로 분리하여 제거시키는 특징을 가지고 있으며, 이러한 특징을 이용하면 잡음 환경에서 여러 가지 음성 특징 파라메터들을 보다 신뢰도 높게 추정할 수 있다. 본 논문에서는 dam성 신호의 3차 cumulant 함수의 자기상관함수로부터 음성의 피치 주기를 추정하였으며, 피치 위치에서의 normalized peak 크기에 의해 유성음과 무성음을 구분하였다. 또한 성능 비교를 위해 음성 신호 자체의 자기 상관 함수로부터 역시 피치 주기 및 유성음/무성음 구분을 수행하였다. 백색 및 유색 Gaussian 잡음 환경에서의 음성의 피치 주기 추정 실험 결과 SNR가 낮은 경우에 3차 cumulant를 이용한 방법이 2차 통계에 비해 우수한 성능을 나타내었다. 또한 동일한 잡음 환경에서의 유성음/무성음 판별 시험에서도 3차 cumulant를 이용한 방법이 기존의 2차 통계를 이용한 방법에 비해 성능이 크게 향상된 결과를 얻었다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1991년도 학술발표회 논문집
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• pp.117-121
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• 1991

본 논문은 견인선(tow-ship)에서 발생하는 자체 잡음을 제거하여 수중 신호처리 시스템에서 표적 탐지(target detection)와 표적 식별(target identification) 등의 성능 향상을 위하여 표적 방향으로 형성된 빔의 출력을 원시 입력신호(primary input)로 사용하고 견인선 방향으로 형성된 빔의 출력을 참고 입력신호(reference input)로 사용한 적응 잡음 제거기(adaptive noise canceller)에 대해 연구하였다. 잡음 제거를 위해 사용되는 계수들은 LMS(Least Mean Square) 알고리듬을 이용하여 조정하였다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 TDL(Tapped-Delay Line) 구조와 LAT(LATtice) 구조를 갖는 적응 잡음 제거기 성능을 여러 가지 환경에서 비교, 관찰하였다. 두 알고리듬을 사용할 경우, 자체 잡음이 어떠한 형태로 나타나더라도 제거시킬 수 있음을 보여 주었으나 고유값 분포율(eigenvalue spread ratio)이 큰 경우에는 LMS-LAT가 LMS-TDL보다 수렴 속도뿐만 아니라 성능면에서도 우수함을 보였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권2A호
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• pp.1-11
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• 2005

잡음환경이 열악한 케이블모뎀 상향채널에서 보다 많은 채널과 QoS를 제공할 수 있는 새로운 물리계층 변조기술 중의 하나인 S-DMT방식 성능을, 현재 DOCSIS 2.0에서 채용하고 있는 S-CDMA방식 및 기존의 TDMA방식과 비교 평가하였다. 케이블 모뎀 상향채널모델은 ${\varepsilon}$-복합 임펄스 모델을 적용하였으며, 이를 바탕으로 S-DMT 방식의 비트 에러 확률을 유도하고 변복조 시스템을 시뮬레이션 하였다. 유도한 비트 에러 확률과 시뮬레이션 결과는 잘 일치함을 보인다. 성능 비교 결과, 잡음전력의 크기와 잡음발생 구간에 따라 차이가 있긴 하나, 잡음전력 크기에 따라서는 Eb/No가 $10dB{\sim}26dB$이상에서부터 잡음전력의 분산효과에 의해 S-DMT와 S-CDMA의 성능이 TDMA에 비해 우수해지고, 잡음발생구간에 따라서는 Eb/No가 $16{\sim}19dB$ 이상에서부터 S-DMT와 S-CDMA의 성능이 TDMA에 비해 우수해지는 것을 확인할 수 있었고 실용적 수준에서 어느 정도 데이터 통신이 가능해지기 시작하는 $BER=10^{-3}$ 이하의 임펄스 잡음 채널 환경에서는 S-DMT와 S-CDMA의 성능이 TDMA에 비해 우수함을 확인하였다. 또한 S-DMT방식은 S-CDMA방식과 거의 비슷한 성능을 보였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2015년도 하계학술대회
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• pp.418-420
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• 2015

본 논문은 베이지안 비음수 행렬 인수분해 (Bayesian nonnegative matrix factorization, BNMF) 기반의 음성 강화 기법에서 음성과 잡음 성분의 latent source 수에 따른 강화성능에 대해 서술한다. BNMF 기반의 음성 강화 기법은 입력 신호를 서브 신호들의 합으로 분해한 후, 잡음 성분을 제거하는 방식으로 그 성능이 기존의 NMF 기반의 방법들보다 우수한 것으로 알려져 있다. 그러나 많은 계산량과 latent source 의 수에 따라 성능의 차이가 있다는 단점이 있다. 이러한 단점을 개선하기 위해 본 논문에서는 BNMF 기반의 음성 강화 기법에서 최적의 latent source 개수를 찾기 위한 실험을 진행하였다. 실험은 잡음의 종류, 음성의 종류, 음성과 잡음의 latent source 의 개수, 그리고 SNR 을 바꿔가며 진행하였고, 성능 평가 방법으로 PESQ (perceptual evaluation of speech quality) 를 이용하였다. 실험 결과, 음성의 latent source 개수는 성능에 영향을 주지 않지만, 잡음의 latent source 개수는 많을수록 성능이 좋은 것으로 확인되었다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.30-36
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• 2002

본 논문에서는 선형적응필터를 사용하고 있는 기존의 적응잡음제거 기 의 단점을 보완하기 위해 신경망 적응필터를 이용한 비선형 적응잡음제거기를 다루고 있다. 제안된 적응잡음제거기는 광대역 시변 잡음신호를 사용하여 잡음제거 성능을 조사하였으며 상대평가를 위해 TDL (tapped-delay -line) 선형필터의 적응잡음제거기와 비교하였다. 실험결과에 의하면 적응잡음 제거기의 주입력에 포함된 잡음과 기준입력 사이에 비선형적인 상관관계가 존재하는 경우 신경망 적응잡음제거기는 평균자승오차값을 기준으로 선형잡음제거기보다 더 우수한 성능을 보여주었으며, 또한 리커런트 신경망 적응필터가 순방향 신경망 필터보다 성능이 우수하였다. 따라서 적응잡음제거기에서 광대역 시변잡음을 제거하는데 신경망 적응필터가 선형 적응필터보다 효과적임을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.471-478
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• 2007

SA 필터는 선형 필터와 순서통계에 기초한 비선형 필터의 특성을 모두 포함하는 광범위한 필터군으로 소개되었다. 이 필터에 대한 최적설계 방법이 소개되면서 선형 필터와 비선형 필터를 통합된 구조하에서 설계할 수 있게 되었다. 본 논문에서는 선형 필터가 최적의 성능을 보이는 가우스 잡음과 비선형 필터가 최적의 성능을 보이는 일펄스 잡음이 동시에 존재하는 혼합 잡음 환경에서 최적 SA 필터를 설계하고 성능 분석을 통하여 이러한 응용에서 SA 필터가 기존의 필터에 비하여 우수한 성능을 나타낸다는 것을 보였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권9호
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• pp.1005-1017
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• 2013

음성구간 검출은 음성과 잡음이 섞인 신호에서 음성구간과 비음성구간을 구분하는 과정으로 음성 향상을 위한 신호처리에서 매우 중요한 과정이다. 지금까지 음성구간 검출에 관한 많은 연구가 있었지만, 낮은 신호 대 잡음비 환경이나 자동차 잡음과 같은 시간에 따른 변화가 심한 잡음환경에서는 좋은 성능을 보이지 못하였다. 본 논문에서는 웨이브렛 밴드 엔트로피 기반의 앙상블 분산과 소프트 문턱치 기법을 이용한 새로운 음성구간 검출 알고리듬을 제안하였다. 제안한 알고리듬의 성능을 비교 평가하기 위하여 자동차 잡음이 있는 다양한 신호 대 잡음비 환경에서 실험을 수행하였으며 실험결과, 제안한 방법의 우수한 성능을 확인할 수 있었다.