• 한국음향학회지
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• 제34권3호
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• pp.227-233
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• 2015

본 논문은 커널 스펙트럼 모델 backfitting 기반의 로그 스펙트럼 진폭 추정부를 적용한 배경음과 보컬음 분리를 제안한다. 기존의 커널 스펙트럼 모델 기반의 배경음과 보컬음 분리는 추출하고자하는 객체의 모델을 기반으로 위너형태의 평균 제곱의 오차의 이득값을 학습함으로써 배경음과 보컬음을 분리하는 기술이다. 본 논문은 기존의 커널 스펙트럴 모델 기반의 배경음과 보컬음 분리 방식에서 위너형태의 이득값 대신 로그 스펙트럼 진폭 추정을 적용하여 기존 방식 보다 명료한 배경음과 보컬음을 추출한다. 실험결과는 본 논문에서 제안한 방식이 기존의 방식들보다 더 우수하다는 것을 보인다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2010년도 하계학술대회
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• pp.150-151
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• 2010

본 논문에서는 잡음환경에서의 이중채널 음성인식을 위한 통계모델 기반 음성구간 검출 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 다채널 입력 신호로부터 얻어진 공간정보를 이용하여 음성 존재 및 부재 확률모델을 구하고 이를 통해 음성구간 검출을 행한다. 이때, 공간정보는 두 채널간의 상호 시간 차이와 상호 크기 차이로, 음성 존재 및 부재 확률은 가우시안 커널 밀도 기반의 확률모델로 표현된다. 그리고 음성구간은 각 시간 프레임 별 음성 존재 확률 대비 음성 부재 확률의 비를 추정하여 검출된다. 제안된 음성구간 검출 방법의 평가를 위해 검출된 구간만을 입력으로 하는 음성인식 성능을 측정한다. 실험결과, 제안된 공간정보를 이용하는 통계모델 기반의 음성구간 검출 방법이 주파수 에너지를 이용하는 통계모델 기반의 음성구간 검출 방법과 주파수 스펙트럼 밀도 기반 음성구간 검출 방법에 비해 각각 15.6%, 15.4%의 상대적 오인식률 개선을 보였다.