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.
음성신호는 주기성으로 유성음과 무성음으로 구분할 수 있으며 유성음은 준주기성 신호이지만 무성음은 주기성이 없다. 주기성은 음성신호를 분석하는 중요한 파라미터 중 하나이다. 본 논문에서는 시간영역에서 피치의 시작점과 주파수 영역에서 분산을 이용하여 피치 검출 알고리즘을 제안하며 864개 단독 숫자음을 이용하여 실험한 결과 $99.5\%$의 정확도를 확인하였으며 제안된 알고리즘의 유효성을 확인하였다.
수조실험을 통하여 계류된 플로팅 구조물의 거동을 확인하고자 하였으며, 플로팅 폰툰에 상부골조의 고유주기를 변화시키면서 상부구조물과 함체의 상호작용에 대한 영향을 확인하였다. 입사 파랑의 주기에 대하여 플로팅 폰툰의 피치가속도와 상부구조물의 수평가속도를 구하였으며, 동-수역학 해석을 통하여 실험가속도와 비교하고자 하였다. 입사 파랑의 주기가 커질수록 피치 및 상부구조물의 가속도 응답이 작아지는 양상을 보였다.
음성 신호의 합성기법들 중에서 파형코딩법은 음질이 우수하기 때문에 분석에 의한 합성법으로 많이 사용하고 있다. 그렇지만 음원과 성도의특성을 분리하지 않고 파형의 잉여분만을 제거한 후에 파 형자체를 저장하기 때문에 규칙에 의한 합성기법으로 사용하기에는 어려움이 많다. 본 논문은 파형코딩 법 중 선형 PCM 코딩법으로 저장된 음성파형에 대해 피치를 양분할 수 있는 주기반분법을 제안하여 파형자체의 음원을 분리하지 않고 피치 주기를 변경시킬 수 있는 새로운 피치 변경법을 제안하였다. 따 라서 음질이 우수한 파형코딩 합성법으로 규칙에 의한 합성을 수행할 수 있다.
피치 혹은 기본 주파수는 음성 신호의 주요 특성 인자이며 음성 부호화, 음성인식, 화자인식 등의 다양한 음성 관련 응용에 활용된다. 본 논문에서는 기본 주파수의 역수인 음성의 피치 주기를 추정하기 위해서 음성 신호의 변곡점을 이용한다. 변곡점은 국소적인 최대값, 최소값 혹은 신호의 기울기가 변하는 지점으로 정의된다. 음성 신호는 저역통과 필터로 먼저 전처리되어 고주파 성분이 제거된다. 이를 통해 불필요한 변곡점들이 제거되며, 피치 주기 추정에 유용한 국소적인 최대값만을 변곡점 검출법을 이용하여 추출한다. 얻어진 변곡점 간의 시간 간격을 측정하여 피치 주기를 추정하며, 그 역수로 기본 주파수 추정치를 얻는다. 기존의 피치 추정 방법은 음성이 국소적으로 시불변이라는 가정하에 음성을 블록 단위로 처리하여 블록당 피치 주기를 구하지만, 제안된 방법은 음성을 샘플 단위로 처리하여 변곡점을 검출하며, 그 결과 피치 주기를 시간 경과에 따라 얻게 되어 음성의 시변성이 반영된 기본 주파수 추정치를 얻는다. 컴퓨터 모의실험으로 기본 주파수 추정기로서 제안된 방법의 유용성을 볼 수 있다.
보코더에서의 피치 검색 과정은 매우 중요하다. 일반적으로 먼저 신호의 주기성을 강조한 후 피치를 검색하는 방법을 주로 사용한다. 프레임 내에서 두 개의 펄스 간격을 변화시켜 가며 신호와의 상관관계를 구하는 것으로 상관관계 값이 가장 높을때가 주기가 가장 두드러지는 반복 구간이므로 이때 의 펄스 간격을 피치 주기로 찾는다. 그러나 프레임 내에서의 신호의 진폭이 일정하지 않고 갑자기 변하는 구간이 있는 경우 정확하지 않는 피치가 얻어진다. 이를 해결하기 위해 프레임을 여러 개의 서브프레임으로 다시 나누어 피치를 검색하는 방법을 사용하고 있는데 이 방법은 피치를 정확하게 검색할 수 있지만 계산량이 많아진다. 본 논문에서는 프레임의 에너지 비율로 프레임 내의 진폭 변화율을 예측하여 서브프레임 수를 가변시키는 방법을 제안한다. 이 방법들을 적용하면 합성 음질에는 영향을 주지 않는 상태에서 피치검색 시간을 단축할 수 있고, 피치 검색의 정확도를 높일 수 있어 전반적인 피치 검색에 관한 성능 개선이 된다.
본 논문에서는 고해상 피치검출을 이용해서 정확한 피치를 찾고 각 피치 주기에서의 상관함수와 문턱값을 비교하여 한국어 음성신호를 음소단위로 분리하는 알로리듬을 제안한다. 제안된 알고리듬의 특성은 정확하고 고신뢰도를 갖으며, 변이구간이나 무음구간도 구분할 수 있다. 이 알고리듬은 음소단위로 분리하여 코드북을 설계하는 백터양자화와 음성인식 분야에 적용된다. 본 논문에서 제안한 알고리듬은 PC386/DX 상에서 386/MATLAB으로 실행한 결과 피치주기를 정확히 찾고 음소별로 분리가 가능함을 알 수 있다.
피지 예측기는 강인한 트리 부호화기에서 가장 중요한 부분 중에 하나이다. 피치 예측기는 역방향으로 블록 적용 방법과 회귀적인 방법이 결합되어 구성되어진다. 부호화기의 전송에러에 대한 성능을 개선하고 입력 음성의 피치주기의 변화를 추적하기 위해 피치 예측기의 스무더를 부가하는 방법을 제시한다. 3개의 탭을 갖는 스무더는 고정된 계수를 가지거나 피치 합성기의 출력신호의 자기상관 함수에 따라 변화되는 가계변수를 가질 수 있다. 피치 예측기에 스무더의 부가는 한 블록 내에서의 피치주기의 변화를 추적할 수 있고 채널에러에 대한 영향도 줄일 수 있다.
본 논문은 피치를 추출하는 방법으로 자기상관을 이용하였다. 시간과 주파수 영역의 자기상관은 서로 다른 특성을 가지고 있으며, 각각 피치주기와 기본주파수에 대응된다. 본 논문에서는 시간과 주파수 영역에서의 자기상관을 결합하는 방법을 이용하였다. 이 방법은 자기상관에서 발생하는 피치 doubling과 having 에러를 크게 개선시킬 수 있었다. 하지만, 시간과 주파수 영역에서 유성음의 주기적 특성인 피치주기와 기본주파수는 서로 역수 관계이며, 특히 기본주파수의 에러는 FFT의 분해능에 의하여 발생된다. 이러한 영향을 줄이기 위하여 시간 영역과 주파수 영역에서의 자기상관 결합에 보간법을 적용함으로써 피치 검출율을 향상 시킬 수 있었다. 자기상관을 결합할 때 시간영역에서 찾은 피치후보들에 대해서만 주파수영역의 자기상관을 구함으로써 계산량은 감축될 수 있었다. 또한, 선형보간을 이용하여 기존방법 보다 FFT 계수를 8배 줄일 수 있었다. 그 결과, FFT 연산량과 주파수영역의 자기상관 계산량을 크게 감축하여 기존 방법 대비 알고리즘 처리시간을 약 9.5배 줄일 수 있었다.
본 논문은 WRLS-VFF-VT 알고리듬을 이용한 새로운 피치 검색 방법론을 제안하도록 한다. 제안된 알고리듬에서는 VFF(가변 망각 인자)를 사용하여 유성음에서의 주 여기 펄스 시점과 관련된 성문 폐쇄 점을 확인한다. 또한 본 논문은 VFF 기반 알고리듬과 함께 기존의 EGG 와 LP-Error 방법을 이용한 피치 검색 알고리듬에서 가변 한계 값을 이용 수정된 알고리듬을 제안한다. 제안된 알고리듬들은 주기와 주기 근간에서 강인한 피치 측정 능력과 준 주기 및 비 주기성 음성 신호에서도 우수한 피치 검색 기능을 가지고 있음을 알 수 있다. 제안된 알고리듬의 우수성을 입증하기 위해 실제 사람의 자연스러운 음성 및 사람의 비정상 상태 음성에서 준 주기 및 비 주기성 음성 진동 패턴을 확인하고 검출하는 성능 측정을 통하여 표준 SIFT 알고리듬과 비교 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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