• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2008년도 춘계학술대회논문집
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• pp.721-726
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• 2008

Community Noise has been great concerned in public. A road traffic noise has affected too much damage on quiet living environment. In this paper, About measured from the measure point noise and the noise signal processing techniques applied to the occurrence of the noise source with a path to reach this measure point to the measured data to determine signal processor for Complex Cepstrum Analysis of how to apply for research.

• 한국음향학회지
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• 제6권4호
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• pp.44-54
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• 1987

본 논문은 화자독립 고립단어 인식에 있어서 LP모델의 문제점과 그 해결 방안으로서 cepstrum영역에 있어서 lifter를 이용한 해결에 대해서 고찰하였다. 한편, 각 인식 단어의 기준 패턴을 구하기 위한 방법으로서 집단화의 방법에 대해 논하였다. 집단화의 방법으로서는 UWA방법과 K-iteration방법을 변형시킨 KMA 방법을 제시 비교하였다. 인식실험결과 정현파 lifter와 KMA의 집단화 방법을 사용하였을 때 $95\%$의 최고 인식률을 보였다.

• 한국음향학회지
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• 제18권1호
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• pp.78-85
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• 1999

본 논문에서는 현재 음성 인식에서 널리 사용되고 있는 멜켑스트럼의 성능 향상 방안을 제안한다. 일반적으로 멜켑스트럼은 인접한 필터간의 중심 간격과 필터의 대역폭이 일정한 critical band 필터들을 사용하여 구한다. 그러나 필터의 특성에 따라 멜켑스트럼의 값들이 달라지게 되고, 이에 따라 인식 성능도 변하게 된다. 본 논문에서는 삼각형과 사각형 모양의 critical band 필터를 사용하여 인접한 필터간의 중심 간격과 필터의 대역폭을 각각 변화시키면서 멜켑스트럼을 구하고 이에 따른 인식 성능을 분석한다. 또한 최적화 알고리즘인 simplex 방법을 사용하여 필터의 중심 주파수와 대역폭을 각각 변화시키면서 최적의 성능을 나타내는 필터를 구하는 방법을 제안한다. 인식 알고리즘으로 DTW (dynamic time warping)를 사용하고, 남자 10명과 여자 10명이 발음한 한국어 숫자음을 인식 대상으로 하여 실험을 수행하였다. 사각형 모양의 필터가 삼각형 모양의 필터 보다 우수한 성능을 보여 주었고 제안된 방법으로 최적화된 필터를 사용하여 구한 멜켑스트럼은 기존의 critical band 필터를 사용하는 것보다 향상된 인식 성능을 나타내었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 하계종합학술대회 논문집(4)
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• pp.127-130
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• 2000

In this paper, we explore the possibility to use wavelet decomposition based on modified octave structured 5-level filter banks as a set of features for speech recognition. The HMM (Hidden Markov Model) is used as a recognizer 〔l〕. We compared the performance of the wavelet decomposition with the mel-cepstrum and LPC cepstrum. Experimental results show favorable results.

• 한국음향학회지
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• 제10권1호
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• pp.52-60
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• 1991

본 연구는 스펙트럼의 동적 특징을 한 파라메타로 하는 DHMM(Dynamic Hidden Markov Model)을 이용한 단독어인식에 관한 것으로 정적 스펙트럼 특징뿐 아니라 동적 스펙트럼 특징을 평가할 수 있는 DHMM에 근거한 음성 인식 실험을 논의 한다. 정적특징으로는 LPC cepstrum 계수를 이용하였고, 동적특징으로는 LPC cepstrum 의 회귀계수를 사용하였다. 이들 두 개의 특징 벡터들을 각각 집단화하여 만든 두 VQ codebook과 입력으로 받아들인 정적 벡터및 동적벡터로 단어들을 DHMM(Dynamic Hidden Markov Model)으로 모델링 하였다. 전체적인 실험에서 기존의 HMM을 이용한 인식실험에서는 88.8%의 인식율을 얻었는데 반해, DHMM을 이용한 인식실험에서는 92.7%의 인식율을 보였다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제13권1E호
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• pp.71-81
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• 1994

본 논문에서는 line spectrum pair (LSP)의 의사 켑스트럼 표현을 제안하고 이 의사 켑스트럼에 켑스트럼 lifter를 적용하여 얻은 특징 벡타를 이용하는 음성 인식 시스템의 성능을 평가한다. 의사 켑스트럼 표현은 LSP와 LPC 켑스터럼 사이의 관계로부터 근사적으로 유도된다. 이때 음성 인식 시스템의 성능을 더욱 향상 시키기 위하여 root-power-sums lifter, general exponential lifter (GEL), 그리고 bandpass lifter 등과 같은 켑스터럼 liter가 의사 켑스터럼에 적용된다. 또한 mel 주파수로의 변환도 행해진다. 인식 결험 결과, GEL로 liftering된 mel 주파수 의사 켑스터럼이 가장 좋은 성능을 나타내며, LSP에 비해 5~6dB정도의 신도대잡음비의 개선을 얻을 수 있다.

• 대한전자공학회논문지TE
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• 제39권2호
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• pp.60-65
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• 2002

본 논문에서는, 음성 인식률 향상을 위하여 청각 특성을 기반으로 한 GFCC(gammatone filter frequency cepstrum coefficients) 파라미터를 음성 특징 파라미터로 제안한다. 그리고 전화망을 통해 얻은 고립단어를 대상으로 인식실험을 수행하였다. 성능비교를 위하여 MFCC(mel frequency cepstrum coefficients)와 LPCC(linear predictive cepstrum coefficient)를 사용하여 인식 실험을 하였다. 또한, 각 파라미터에 대하여 전화망의 채널 왜곡 보상기법으로 CMS(cepstral mean subtraction)를 도입한 방법과 적용시키지 않은 방법으로 인식실험을 하였다. 실험 결과로서, GFCC를 사용하여 인식을 수행한 방법이 다른 파라미터를 사용한 방법에 비해 향상된 결과를 얻었다.

• 대한후두음성언어의학회지
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• 제33권2호
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• pp.64-76
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• 2022

Praat is a useful analysis tool for linguists, engineers, doctors, speech-language pathologits, music majors, and natural scientists. Basic parameters including duration, pitch, energy and perturbation parameters such as jitter and shimmer can be easily measured and manipulated in the sound editor. When a more in-depth analysis is needed, it is recommended to understand the advanced menus of the object window and learn how to use them. Among the object window menus, vowel formant analysis, spectrum analysis, and cepstrum analysis can be cited as useful ones in the clinical field. The spectrum object can be usefully used for voice quality measurement and diagnosis of patients with voice disorders by showing the energy distribution according to frequency axis (domain). A cepstrum object is useful for speech analysis when periodicity of the sound object is not measurable. The low to high ratio obtained from the spectral object and the CPPs measured from the cepstrum object have attracted many researchers, and it has been proven that the CPPs measured in Praat are relatively excellent.

• 비파괴검사학회지
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• 제34권4호
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• pp.290-298
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• 2014

초음파 두께 측정 방법은 초음파가 표면에서 되돌아오는 시간을 측정하여 두께를 측정하는 비파괴검사 방법이다. 이때 초음파 진행 시간은 펄스의 최대값을 이용하여 측정하기 때문에, 물체의 두께가 얇을 경우 펄스 신호가 서로 중첩이 되어 기존의 초음파 방법으로 측정하기 어렵다는 단점이 있다. 이러한 단점을 보완하기 위해 본 논문에서는 파워켑스트럼과 최소분산켑스트럼을 사용하여 두께를 측정하는 방법을 제안하고자 한다. 켑스트럼 신호 처리는 초음파 신호를 임펄스 트레인과 전달함수(초음파 펄스 신호)로 분리하기 때문에 표면에서 돌아오는 초음파 신호의 시간을 임펄스 트레인의 주기로 정확하게 측정할 수 있다. 제안된 방법을 검증하기 위하여 다양한 두께를 가진 철, 아크릴 시편에 대해 실험을 수행하였다. 두께가 얇은 시편에 대해서는 펄스가 중첩이 되기 때문에 기존방법으로 측정이 어려움을 알 수 있었다. 하지만 제안된 방법인 켑스트럼 초음파 신호 처리를 적용한 결과 임펄스 신호로 분리하기 때문에 두께를 정확히 측정함을 알 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권7호
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• pp.1370-1376
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• 2012

본 논문에서는 남성화자 혹은 여성화자인지를 구분하는 성별인식 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 남성화자와 여성화자의 특징벡터를 분석하며, 이러한 남녀의 특징벡터를 이용하여 신경회로망에 의한 제안한 성별인식에 대한 인식실험을 수행한다. 신경회로망의 입력신호로 사용한 특징벡터로는 10차의 LPC 켑스트럼 계수, 12차의 LPC 켑스트럼 계수, 12차의 FFT 켑스트럼 및 1차의 RMS, 12차의 LPC 켑스트럼 및 8차의 FFT 스펙트럼들이다. 본 실험에서는 특히 12차의 LPC 켑스트럼 및 8차의 저역 FFT 스펙트럼의 특징벡터를 사용하여 20-20-2의 네트워크에 의하여 신경회로망이 학습되었다. 실험결과, 남성화자에 대하여 학습 시에는 평균 99.8%, 여성화자에 대해서는 평균 96.5%의 성별인식률이 구해졌다.