Conventional time-scale modification methods have the problem that as the modification rate gets higher the time-scale modified speech signal becomes less intelligible, because they ignore the effect of articulation rate on speech characteristics. Results of research on speech perception show that the timing information of transient portions of a speech signal plays an important role in discriminating among different speech sounds. Inspired by this fact, we propose a novel scheme for modifying the time-scale of speech. In the proposed scheme, the timing information of the transient portions of speech is preserved, while the steady portions of speech are compressed or expanded somewhat excessively for maintaining overall time-scale change. In order to identify the transient and steady portions of a speech signal, we employ a simple method using LPC cepstral distance between neighboring frames. The result of the subjective preference test indicates that the proposed method produces performance superior to that of the conventional SOLA method, especially for very fast playback case.
This paper addresses the way in which we can find where impulsive noise sources are. Specifically, we have an interest in the case that the signal is embedded in noise. We propose a signal processing method that can identify impulsive sources' location. The method is robust with respect to spatially distributed noise. This has been achieved by the modified beamforming method with regard to cepstrum domain is used. It is noteworthy that the cepstrum has the ability to detect periodic pulse signal in noise. Numerical simulation and experiments are performed to verify the method. Results show that the proposed technique is quite powerful for localizing the faults in noisy environments. The method also required less microphones than conventional beamforming method.
본 논문은 One Stage MSVQ/DP를 제안하여 단어 인식을 수행하였다. 인식 대상 어휘로는 대학교 행정부서명 40개를 선정 하였고 인식을 위한 특징 파라메타로는 10차 LPC 켑스트럼 계수를 사용하였다. 본 연구에서 제안하는 One Stage MSVQ/DP 인식 시스템 이외에도 같은 데이터 상에서 LBDTW인식 시스템, One Stage DP 인식시스템에 의한 음성인식 실험을 수행하였다. LBDTW와 One Stage DP알고리즘에 의한 인식율은 $83.3\%$와 $87.5\%$였으며 본 연구에서 제안한 MSVQ/DP에 의한 인식율은 $91.6\%$였다.
훈련과정과 인식과정에서의 주변환경 잡음과 채널 특성 등의 불일치는 음성인식 성능을 급격히 저하시킨다. 이러한 불일치를 보상하기 위해서 켑스트럼 영역에서의 다양한 전처리 방법이 시도되고 있으며 최근에는 stereo 데이터와 잡음 음성의 Gaussian Mixture Model (GMM)을 이용해 보상벡터를 구하는 SPLICE 방법이 좋은 결과를 보이고 있다(1). 기존의 SPLICE가 전체 발성에 대해서 음향학적인 정보만으로 Gaussian 모델을 구하는 반면 본 논문에서는 발성에 해당하는 음소정보를 고려하여 전체 음향 공간을 각 음소에 대해 나누어서 모델링하고 각 음소에 대한 Gaussian 모델과 그 음소에 해당하는 음성데이터만을 이용하여 음소별 보상벡터가 훈련되도록 하였다. 이 경우 보상벡터는 잡음이 각 음소에 미치는 영향을 보다 자세히 나타내게 된다. Aurora 2 데이터베이스를 이용한 실험결과, 제안된 방법이 기존의 SPLICE방법에 비해 성능향상을 보였다.
화자 확인시스템에서 화자 변이, 잡음환경, 그리고 학습환경과 인식환경의 불일치등이 화자확인에 어려움을 가져다 준다. 본 논문에서는 유무선 전화망에서 화자 확인의 성능을 개선하기 위한 채널 보상 알고리즘을 제안한다. 화자 확인시스템에서 유무선 전화망의 채널 왜곡을 보상하기 위한 방법으로 RBF(Radial Basis Function) 신경망을 이용하여 특징 벡터를 사상하는 알고리즘을 이용하며 유선과 무선의 채널 왜곡을 감소시킨다. 동일한 화자의 유무선의 벡터 영역이 서로 다르므로 등록단계에서 RBF 신경망을 사용하여 화자의 특징 벡터를 유선과 무선의 비슷한 벡터 영역으로 사상하고, 인식단계에서는 유무선의 우도비를 비교하여 결정규칙에 의해 판별한다. 켑스트럼 평균 차감법(CMS) 보다 제안한 채널 보상 알고리즘이 인식율이 향상을 실험에 의해 확인하였다.
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
음향수조 내에 일정한 간격으로 배열된 단순 모양의 산란체들로부터 획득된 후방산란 신호를 분석하여 산란체 간격(scatterer spacing)을 추측 할 수 있는 방법을 연구하였다. 수신신호의 산란특성을 켑스트럼 피크(cepstral peaks)를 이용하여 산란체 간격으로 해석하였다. 임펄스 응답신호를 이용한 수치계산으로 산란체 간격 추정방법을 검증한 후, 수조 실험으로 획득한 후방 산란 신호에 적용해 그 결과를 비교해 보았다.
본 논문에서는 음성인식 알고리즘에 매우 중요한 정보를 제공하는 화자의 성별인식을 위하여 신경회로망을 사용하여 잡음 환경 하에서 남성음성 및 여성음성의 화자를 식별하는 성별인식 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 신경회로망은 MFCC의 계수를 사용하여 음성의 각 구간에서 남성음성 및 여성음성의 화자를 인식할 수 있는 알고리즘이다. 실험결과로부터 백색잡음이 중첩된 잡음환경 하에서 음성신호의 MFCC의 특징벡터를 사용함으로써 남성음성 및 여성음성의 화자에 대해서 양호한 성별인식 결과가 구해졌다.
Bearings are elementary machinery component which loads and do rotating motion. Excessive loads or many other reasons can cause incipient faults to be created and grown in each component. Moreover, it happens that incipient faults which were caused by manufacturing or assembling process' errors of the bearings are created. Finding the incipient faults as early as possible is necessary to the bearings in severe condition: high speed or frequently varying load condition, etc. How early we can detect the faults has to do with how the detection algorithm finds the fault information from measured signal. Fortunately, the bearing fault signal makes periodic impulse train. This information allows us to find the faults regardless how much noise contaminates the signal. This paper shows the basic signal processing idea and experimental results that demonstrate how good the method is.
청지각적 평가 및 음향학적 분석은 음성평가를 위해 임상 현장에서 일반적으로 사용해오고 있다. 본 연구는 음성장애 환자의 청지각적 및 음향학적 측정 시 말 과제 효과를 조사하고자 한다. 음성장애로 진단받은 총 22명의 환자로부터 모음연장발성(/a/, /e/, /i/, /o/, /u/, /ɯ/, /ʌ/)과 연속구어('가을'표준문단의 9개 하위문장)를 녹음하였다. 음성장애 평가 및 치료 경험이 있는 2명의 음성언어치료사가 맹검 및 무작위 음성 샘플을 사용하여 GRBAS('G', 'R', 'B', 'A', 'S')척도 및 CAPE-V('OS', 'R', 'B', 'S', 'P', 'L')를 사용하여 청지각적 평가를 실시하였다. 또한, ADSV(analysis of dysphonia in speech and voice model)를 이용하여 켑스트럼 및 스펙트럼 측정치를 구하였다. 모음 유형에 따라 GRBAS 척도에서 'B'를 제외하고 청지각적 평가에 영향을 미치지 않았으나, CAPE-V에서는 'OS', 'R', 'B'에 영향을 미쳤다(p<.05). CPP 및 L/H ratio 는 모음 유형과 문장 위치의 영향을 받았다. 표준문단의 CPP값은 모든 모음에서 'G', 하위 9문장과 유의미한 부적 상관 관계가 나타났고, 특히, /e/모음(r=-.739)에서 가장 높은 상관관계를 보였다. 두 번째 문장의 CPP는 모든 모음과 높은 상관관계를 보였다. CAPE-V는 말 자극에 따라 GRBAS보다 청지각적 평가에 더 많은 영향을 받을 수 있으며, 'B' 척도, CPP, L/H ratio는 모음 유형과 자음을 포함한 문장 위치에 따라 영향을 받았다. 따라서, 음성 장애 환자의 음성 평가에서 모음을 사용할 때는 /a/뿐만 아니라 ' 기식성'음질과 음향적으로 상관성이 높은 /i/모음을 함께 사용하는 것이 유용할 수 있다. 또한 /e/모음은 한국 표준문단 '가을' 및 하위 문장들과 음향적으로 상관성이 높았으므로 문단 대신 사용할 수 있을 것이다. 또한, 음성장애 신호들이 대부분 비주기적이라는 점을 감안할 때, CPP와 함께 표준문단 중 가장 음향적으로 상관성이 높은 두 번째 문장을 사용할 수 있을 것이다. 이러한 결과는 말과제가 청지각적 평가 및 음향학적 측정에 미치는 영향에 대한 임상적 증거를 제공하며, 이는 음성장애 환자의 음성 평가에 대한 가이드라인을 제공하는 데 도움을 줄 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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