보코더 과정 중 피치를 분석하는 과정은 코드북 분석과 더불어 부호화기 성능에 큰 영향을 미치는 부분이다. 피치를 검색하기 위해 먼저 신호의 주기성을 강조해야 하는데 일반적으로 자기상관법의 일종인 듀얼 펄스 알고리즘 기법을 이용하여 주기성을 강조한 후 피치를 검색하는 방법을 많이 사용한다. 이 방법은 한 프레임 내에서 두 개의 펄스 간격을 변경시키면서 음성신호와의 상관관계 값을 구하여 상관관계가 가장 높을 때의 펄스 간격을 찾는다. 또한 상관관계 값이 가장 높을 때의 주기가 가장 뚜렷한 반복 구간인데 이것을 피치 주기라 한다. 이때 반주기, 배주기 및 세배주기가 주된 주기로 찾아지는 경우에는 이 간격을 피치 주기라 할 수 없어 이를 해결하기 위한 여러 가지방법들이 제안되어 있다. 본 논문에서는 피치를 검색하기 전에 프레임내의 전체 에너지변화 비율을 추정하여 신호의 에너지 레벨을 미리 보상해 준 후 피치를 검색하는 방법을 제안한다. 이 방법을 적용하면 피치검색 시간을 단축할 수 있고, 피치 검색의 정확도를 높일 수 있어 전반적인 피치 검색에 관한 성능이 개선된다.
개별 블레이드 피치 제어(individual blade pitch control)는 각각의 로터 블레이드의 피치각을 독립적으로 조정함으로써 블레이드에 작용하는 공력을 변화시키는 원리로 풍력 터빈 구조물에 발생하는 동적 피로하중을 저감시키기 위한 제어기법이다. 그러나 개별 피치 제어에 의해 발생하는 각 블레이드의 독립적인 피치 운동은 풍력 터빈 회전자에 비대칭성을 야기하고 구조물의 동적 불안정 현상을 발생시킬 수 있기 때문에 이에 대한 정확한 동적 해석이 선행되어야 한다. 하지만 블레이드의 피치 운동이 반영된 풍력 터빈은 시변계로 간주되어 기존의 시불변계 해석기법을 직접 적용할 수 없기 때문에 동적 해석에 어려움이 있다. 이 논문에서는 각각의 블레이드 피치운동을 주기함수로 근사화 함으로써 풍력 터빈을 주기 시변계로 모형화한다. 그리고 효율적으로 주기 시변계의 근사해를 구하기 위한 변조 좌표 변환(modulated coordinate transformation)기법을 적용하여 블레이드의 피치운동이 반영된 풍력 터빈의 동적 안정성 해석을 수행하였다. 그리고 현재 풍력 터빈의 동적 해석에 활용되는 대표적인 해석 기법인 다중 블레이드 좌표변환(multi-blade coordinate transformation)기법을 이용한 해석보다 정확한 결과를 얻을 수 있음을 보였다.
선형예측기법으로 피치동기식 분석을 하기 위해 우선적으로 필요한 정보로서 유성음 신호의 영교차 구간별 평균 진폭변동율 추출에 의한 주기별 피치를 검출할 수 있는 기법을 제안하였다. 유성음의 제1포먼트 성분에 대한 각 영교차 구간에서의 평균진폭값은 성대 폐쇄시점에서 주기별 최대치를 나타내며, 평균진폭변동율은 "+" 영역의 평균진폭값과 선행하는 "-" 영역 값의 차로 표시한다. 이 평균 진폭 변동율은 성대파형의영향이 반영되어 주기성이 더욱 강조되므로 분석구간에 대한 구간별 평균피치와 변화의 정도를 이용하여 주기별피치정보를 추출할 수 있다. 검출결과는 구간별 평균피치와 비교하였으며, 좋은 결과가 나타나는 것을 확인할 수 있다.과가 나타나는 것을 확인할 수 있다.
보코더 에서 의 피치 분석 과정은 매우 중요하다. 일반적으로 먼저 신호의 주기성을 강조한 후 피치를 검색하는 방법을 주로 사용한다. 프레임 내에서 두 개의 펄스 간격을 변화시켜가며 신호와의 상관관계를 구하는 것으로 상관관계 값이 가장 높을 때가 주기가 가장 두드러지는 반복 구간이므로 이때 의 펄스 간격을 피치 주기로 찾는다. 그러나 찾아진 주기가 반주기, 배주기 및 세배주기인 경우에는 이 간격을 피치 주기라 할 수 없어 이를 해결하기 위한 여러 가지방법들이 제안되어있다. 또한 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 계산 량이 많아진다. 본 논문에서는 위에 제시한 두 가지 문제점을 개선하기 위한 알고리즘을 제안한다. 첫째 반주기, 배주기 및 세배주기를 줄이기 위해 피치를 검색하기 전에 프레임 내의 전체 에너지변화 비율을 추정하여 신호의 에너지 레벨을 미리 보상해 준 후 피치를 검색하는 방법을 제안한다. 둘째, 이렇게 구한 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.
피치 주기는 음성 인식, 화자 식별, 음성 분석 및 합성 등과 같은 음성 신호 처리 분야에 있어서 중요한 요소이며, 이러한 피치 주기 검출에 관련된 다양한 알고리즘이 지금까지 연구되고 있다. 피치 검출에 사용되는 알고리즘의 하나인 AMDF(average magnitude difference function)는 각 계곡점의 거리를 피치 주기로 계산한다. 이때, 피치 주기 검출을 위한 계곡점 선정에 있어서 알고리즘이 복잡해지는 문제점이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 AMDF의 회전변환을 이용하여 전체 최소 계곡점을 음성 신호의 피치 주기로 검출하는 간단한 알고리즘을 제안하였으며, 시뮬레이션을 통해 기존의 방법들과 비교하였다.
음성 신호 처리에서 중요한 요소인 피치 주기는 음성 인식, 화자 식별, 음성 분석 및 합성 등의 많은 분야에 이용되고 있으며, 피치 검출에 관련된 다양한 알고리즘이 지금까지 연구되고 있다. 피치검출에 사용되는 알고리즘의 하나인 AMDF(average magnitude difference function)는 각 valley점의 거리를 피치 주기로 계산한다. 이 때 피치 주기 검출을 위한 valley점 선정에 있어서 계산량이 증가하는 문제점이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 변형된 AMDF를 이용하여 전체 최소 valley점을 음성 신호의 피치 주기로 검출하는 간단한 알고리즘을 사용하였으며, 시뮬레이션을 통해 기존의 방법들과 비교하였다.
최근 정보 통신 기술의 급속한 발전에 의해 음성 신호 처리에 관련된 많은 연구가 진행됨에 따라 피치 주기는 음성 인식, 화자 식별, 음성 분석 및 합성 등과 같은 많은 응용분야에서 중요한 요소로써 적용되고 있다. 이러한 피치 주기 검출에 관련된 시간 영역과 주파수 영역에서의 많은 알고리즘이 제안되었으며, 시간 영역의 피치 검출 알고리즘의 하나인 AMDF(average magnitude difference function)는 각 valley점의 거리를 피치 주기로 계산한다. 그러나 피치 주기 검출을 위한 valley점 선정에 있어서 알고리즘이 복잡해지는 문제점이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 AMDF의 회전변환을 이용하여 전체 최소 valley점을 음성 신호의 피치 주기로 인식하는 간단한 알고리즘을 제안하였으며, 음성의 시작구간에 대해 경계값을 설정하여 피치 주기 선정에 대한 판단기준으로 사용하였다. 그리고 제안한 알고리즘을 시뮬레이션을 통해 기존의 방법들과 비교하였다.
G.723.1 부호화기는 음성신호의 주기성을 피치와 피치 이득계수로, 스펙트럼 정보를 LSP(Line Spectrum Pair)로 부호화하고 있다. 그런데 주기성을 부호화 할 때 유성음의 피치가 일정한 안정구간과 피치가 변화하는 전이구간의 차이를 두지 않고 처리하여 전이구간에서의 정확한 피치검출이 이루어지지 않는다. 이러한 처리 때문에 전이구간에서의 음질의 열하가 발생하게 된다. 본 논문에서는 전이구간의 피치검출의 정확성을 높여 음질을 향상시킬 수 있는 새로운 알고리즘을 제안한다. 먼저 G.723.1 부호화기에서 검출되는 피치 이득계수를 이용하여 안정구간의 피치 이득계수의 문턱 값을 정한다. 그리고 피치 이득 계수가 문턱 값을 넘는 부분에 한하여 구해진 피치를 전후 10샘플을 조절하여 피치 이득계수를 다시 구하여 문턱 값에 가장 가까운 값을 대표피치 이득계수로 정하고 그때의 피치와 함께 부호화한다. 실험 결과 평균 0.6(dB) segmental SNR(Signal to Noise)과 평균0.12 MOS가 향상되었다.
한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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pp.460-464
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1998
일반적으로 파형 부호화법에서는 발성자의 개성과 메시지 정보를 보존하여 음질의 명료성이 우수하다. 하지만 파형 부호화법이 규칙에 의한 합성에 적응되도록 하기 위해서는 운유 조절에서 피치 변경법이 요구되어 진다. 본 논문에서는 스펙트럼의 왜곡율을 최소화하면서도 위상을 그대로 보존할 수 있는 시간영역에서의 피치변경법을 적용하였다. 이러한 방법들은 시간영역에서만 처리됨으로써 계산량을 줄여 실시간 운율조절에 적합하다. 결과적으로 피치주기를 100%에서 50%로 압축한 경우 평균 스펙트럼 왜곡율은 5.62%이고, 피치주기를 100%에서 200%로 신장한 경우 평균 스펙트럼 왜곡율은 4.20%정도로 비교적 우수한 결과가 얻어졌다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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