본 논문에서는 한국어 음성인식 시스템의 성능 향상을 위해 청각 주파수 분해능을 가진 MEL-LPC Cepstrum을 음소단위의 HMM(Hidden Markov Model)을 기반으로 하는 인식 시스템에 적용하여 그 결과를 비교 검토하였다. 선형예측(LP) 분석 후에 후처리로서 주파수를 왜곡시킨 LPC-MEL 분석이 계산량이 적고 효과적이라 일반적으로 많이 사용되고 있으나 주파수 분해능은 많이 개선되지 않는다. 따라서 본 논문에서는 주파수 분해능을 개선하기 위해, 원 음성신호로부터 직접적으로 멜주파수로 왜곡시킨 후 선형 예측 분석을 수행하는 MEL-LPC 분석방법을 이용한 음소기반의 화자 독립 음성인식 시스템을 구성하여 기존의 LPC-MEL 분석방법과 비교실험을 통하여 MEL-LPC 분석방법의 유효성을 검토하였다. 실험에 사용한 음성 데이터베이스는 음소 및 단어 인식실험에서는 ETRI 445단어 DB, 연속 숫자음인식 실험에서는 KLE 4연속 숫자음 DB를 사용하였다. 화자 독립 음소인식 실험의 경우, 묵음을 제외한 47개의 유사 음소에 대하여 4상태 3출력의 Left-to-Right 모델을이용하였다. 단어 및 연속 숫자음 인식 실험의 경우, 유한상태 네트워크에 의한 OPDP법을 이용하였다. 화자 독립 음소, 단어 및 4연속 숫자음 인식 실험결과, 기존의 LPC-MEL Cepstrum을 사용한 경우보다 MEL-LPC Cepstum을 사용한 경우가 더 높은 인식률을 나타내어 한국어 음성인식 시스템에서 MEL-LPC 분석방법의 유효성을 확인할 수 있었다.
HPLC-UV방법을 이용하여 밀전분 지방질의 주성분인 LPC를 정량하기 위해 HRW 밀전분 지방질로부터 순수한 LPC를 분리하여 LPC의 표준곡선을 작성하였다. 밀 품종별 LPC에서 대한 HPLC peak responses는 시료간 큰 차이를 보여주지 않아 HRW 밀전분 지방질로부터 만든 LPC의 HPLC-UV 표준곡선은 밀전분 지방질에 함유되어 있는 LPC의 함량을 신속하고 정확하게 정량하는 데 이용할 수 있음을 보여 주었다.
본 논문에서는 퍼셉트론 신경회로망과 선형예측부호화 켑스트럼 계수를 사용한 화자인식 알고리즘을 제안한다. 제안하는 화자인식 알고리즘은 입력받은 음성신호에 대해서 유성음 구간을 추출한다. 추출된 유성음 구간에 대하여 선형예측 분석에 의하여 화자의 특성을 가지고 있는 선형예측부호화 켑스트럼 계수를 구한다. 구해진 선형예측부호화 켑스트럼 계수를 분류하기 위하여 이 켑스트럼 계수를 퍼셉트론 신경회로망의 입력으로 사용하여 네트워크의 학습을 수행한다. 본 실험에서는 선형예측부호화 켑스트럼 계수와 신경회로망을 사용하여 본 화자인식 알고리즘이 유효하다는 것을 인식률을 통하여 확인한다.
본 논문에서는, 매우 낮은 전송율이 요구되는 음성통신의 환경하에서 CELP 음성 부호기를 사용할 경우, 스펙트럼에 대한 정보를 어떻게 효과적으로 나타낼 것인가에 대하여 고찰하였다. 구체적으로, 스펙트럼에 대한 정보를 나타내는 LPC 파라메타를 cepstrum으로 변형시키고, 변형된 LPC cepstrum계수들을 효과적으로 벡터 양자화하는 방법을 제시하였다. 벡터 양자화에 사용되는 코드-북의 설계를 위하여, 주파수 대역에서 서로 다른 의미를 갖는 세계의 cepstral distance measure들을 시도하였으며, 각각에 대한 성능이 분석되어졌다. 시뮬레이션을 통하여, 본 논문에서 제시한 LPC cepstral 벡터 양자화 방식이 스펙트럼에 대한 정보를 매우 효과적으로 나타낼 수 있음을 보였다.
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.
운전 중인 기계들의 안전 운전과 예지 보전을 위한 설비의 고장 감지 및 진단과 상태감시는 산업 현장에서 중요한 역할을 담당하고 있다. 이러한 설비의 많은 기기들은 회전기기로 이루어져 있으며 회전기기의 고장진단은 오랜 기간 많은 분야에서 연구되고 있다. 본 연구에서는 회전기기의 고장신호는 주파수 영역의 신호의 변화로 나타난다는 특징을 이용하여 보다 효율적인 주파수 영역에서의 신호 해석을 위하여 Linear Predictive Coding(LPC) 계수를 이용하였다. 사용된 데이터는 회전기기의 고장 신호의 습득을 용이하게 하기 위하여 유도전동기에 인위적인 고장재현을 통하여 습득된 진동 신호를 사용하였다. 제안된 시스템은 LPC 분석을 사용하여 일반적으로 사용되는 주파수 영역 상에서의 다른 해석 방법들보다 빠른 시간에 연산 결과를 도출할 수 있는 장점을 가질 수 있었으며, 성공적인 실험 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 입력된 음성이 남성화자인지 여성화자인지를 구분하는 FFT 스펙트럼 및 LPC 켑스트럼 입력에 의한 성별인식 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 특히 남성화자와 여성화자의 특징벡터를 비교 분석하여, 이러한 남녀의 음향학적인 특징벡터의 차이점을 이용하여 신경회로망에 의한 성별 인식에 대한 실험을 수행한다. 특히 12차의 LPC 켑스트럼 및 8차의 저역 FFT 스펙트럼의 특징벡터를 사용한 경우에, 남성화자 및 여성화자에 대해서 양호한 남녀 성별인식률이 구해졌다.
Park, Young-Ho;Ham, Myung-Kyu;You, Kwang-Bock;Bae, Myung-Jin
한국음향학회지
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제18권7호
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pp.80-84
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1999
본 논문에서는, 협대역 음성신호의 정보로부터 광대역 음성신호를 예측하는 분할모델 분석알고리즘을 제안한다. 분할모델 분석알고리즘에서는 10차 LPC모델을 5개의 종속적으로 연결된 2차 모델로 분리하였다. 복잡성을 감소한 2차계수모델의 이용은 모델 파라미터와 LPC모델의 모든 극점사이의 복잡한 비선형 관계를 단순화시킨다. 모델 파라미터와 동일한 아날로그 극점사이의 관계를 본 논문에서 증명하였고, 각각의 2차 계수의 모델에 적용하였다. 그로 인해 광대역 음성신호는 단순한 샘플링 변경에 의해서 얻어졌다.
연속음 인식과 음성 합성을 위해서는 정밀한 음성학적 모델과 연속 음성에 적용 가능한 언어 모델의 개발이 중요하다. 이를 위해서는 음성 데이터 베이스에 대한 인식 단위, 혹은 합성 단위의 분할이 필요한데, 수동음성 분할은 일관성의 유지가 어렵고 긴 시간이 소요되므로 최근에는 자동 분할 기술이 많이 연구되고 있다. 자동 음성 분할 기법으로는 시간 영역이나 주파수 영역특징 벡터의 천이를 분석하는 방법과 특징 벡터간의 상관도를 구하여 경계를 추출하는 방법이 있다. LPC smoothed log amplitude spectra는 음성의 주파수 영역의 특징을 잘 나타내며, 동일 음소 내의 상관도가 서로 다른 음소의 상관도보다 더 크고, 음소의 경계구간에서 급격한 상관도의 변화를 보인다. 이 특성을 이용하여 이웃 프레임에 대한 상관도의 방향성이 특정조건을 만족하는가를 검사하여 음소의 경계를 구하는 방법을 찾았다. 또한 LPC. 이득 인자만으로 묵음 구간을 검출하는 방법을 제시한다. 이렇게 하면 묵음 구간검출과 음소 경계 검출의 일관성을 향상시키고 수행 시간을 단축시킬 수 있다. 제안한 기법으로 허용 오차 20ms 이내에서 연속음성에 대한 음소 경계 검출 실험을 수행한 결과, 수작업으로 행한 경계 검출 지점의 약 88%를 정확히 검출하였다.
This paper presents the VHSIC Hardware Description Language(VHDL) implementation of the Fixed Point Covariance Lattice(FLAT) algorithm for an Linear Predictive Coding(LPC) analysis and its related algorithms, such as the forth order high pass Infinite Impulse Response(IIR) filter, covariance matrix calculation, and Spectral Smoothing Technique(SST) in the Vector Sum Exited Linear Predictive(VSELP) speech coder that has been Selected as the standard speech coder for the North America and Japanese digital cellular. Existing Digital Signal Processor(DSP) chips used in digital cellular phones are derived from general purpose DSP chips, and thus, these DSP chips may not be optimal and effective architectures are to be designed for the above mentioned algorithms. Then we implemented the VHDL code based on the C code, Finally, we verified that VHDL results are the same as C code results for real speech data. The implemented VHDL code can be used for performing logic synthesis and for designing an LPC Application Specific Integrated Circuit(ASOC) chip and DsP chips. We first developed the C language code to investigate the correctness of algorithms and to compare C code results with VHDL code results block by block.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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