• 제목/요약/키워드: Linear Predictive Coding (LPC)

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음성신호의 디지탈화와 대역폭축소의 방법에 관하여 [II]-Vocoding (On Speech Digitization and Bandwidth Compression Techniques[II]-Vocoding)

  • 은종관
    • 대한전자공학회논문지
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    • 제15권5호
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    • pp.1-6
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    • 1978
  • 본 논문은 음성신호의 디지탈화와 대역식 축소에 관한 일부1)에 이은 이부 논문이다. 몇가지 근래에 개발된 Vocoding 방법, 즉 linear predictive coding (LPC), formant vocoding, residual excited linear prediction (RELP) vocoding,그리고 adaptive predictive coding(APC)에 관하여 논하였다. 본 논문에서는 음성전송에 있어서의 대역 제한 방법 중 지금 가장 효과가 있는 LPC방법을 중점적으로 취급하였다. 또한 현재 처하고 있는 문제점들과 해결책을 토의하였다.

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LPC 잔여신호의 에너지를 이용한 회전기기의 고장진단 시스템 (Fault Diagnosis System of Rotating Machines Using LPC Residual Signal Energy)

  • 이성상;조상진;정의필
    • 융합신호처리학회논문지
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    • 제6권3호
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    • pp.143-147
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    • 2005
  • 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.

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Multi-frame AR model을 이용한 LPC 계수 양자화 (Quantization of LPC Coefficients Using a Multi-frame AR-model)

  • 정원진;김무영
    • 한국음향학회지
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    • 제31권2호
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    • pp.93-99
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    • 2012
  • 음성코딩 시 성도는 Linear Predictive Coding (LPC) 계수를 이용해서 모델링 한다. 일반적으로 LPC 계수는 양자화와 선형보간 관점에서 유리한 Line Spectral Frequency (LSF) 파라미터로 변경하여 사용한다. 10차 이상의 다차원 LSF 데이터를 벡터 양자화를 이용하여 직접 코딩하게 되면 벡터 내 상관관계 (intra-frame correlation)를 모두 이용할 수 있으므로 rate-distortion 관점에서는 높은 효율을 기대할 수 있다. 하지만, 계산량과 메모리 요구량이 높아져서 실제 코딩 시스템에서는 사용할 수 없게 되므로, 차원을 나누어 압축하는 Split Vector Quantization (SVQ)이 이용된다. 또한, LSF 데이터는 과거 벡터와의 벡터 간 상관관계 (inter-frame correlation)가 높으므로, 이를 이용한 Predictive Split Vector Quantization (PSVQ)이 사용되고 있다. PSVQ는 SVQ 보다 높은 rate-distortion 성능을 보인다. 본 논문에서는 음성 저장 장치를 위한 최적의 PSVQ를 구현하기 위해서 다수의 과거 프레임 정보와의 벡터 간상관관계 (inter-frame correlation)를 고려한 Multi-Frame AR-model 기반 SVQ (MF-AR-SVQ)를 제안하였다. 기존 PSVQ와 비교해 보았을 때, MF-AR-SVQ는 계산량과 메모리 요구량의 큰 증가 없이, 평균 spectral distortion 관점에서 약 1비트의 성능 향상을 보였다.

LPC 켑스트럼 계수와 신경회로망을 사용한 화자인식 (Speaker Recognition using LPC cepstrum Coefficients and Neural Network)

  • 최재승
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제15권12호
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    • pp.2521-2526
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    • 2011
  • 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.

선형예측계수와 뇌파의 변화를 이용한 신경회로망 기반 운전자의 졸음 감지 시스템 (Neural-network-based Driver Drowsiness Detection System Using Linear Predictive Coding Coefficients and Electroencephalographic Changes)

  • 정의필;한형섭
    • 융합신호처리학회논문지
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    • 제13권3호
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    • pp.136-141
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    • 2012
  • 운전 중 운전자의 졸음은 교통 사망사고를 일으키는 중요한 요인이며 음주운전보다도 더 위험할 수 도 있다. 이러한 이유로 운전자의 졸음을 판별하고 경고하는 시스템 개발이 최근에 매우 중요한 이슈로 떠올랐다. 그중에서도 졸음과 가장 밀접한 관련이 있는 생체 신호인 뇌파 (Electroencephalogram, EEG)와 안구전도 (Electrooculogram, EOG)를 분석하는 연구가 주류를 이루고 있다. 본 논문에서는 실험 프로토콜에 의거하여 측정된 뇌파를 주파수별로 분석하여 운전자의 상태별 뇌파 데이터베이스를 구축하고 선형예측(Linear Predictive coding, LPC) 계수를 특징벡터로 한 신경회로망 기반 운전자 졸음 감지 시스템을 제안한다. 실험결과로 졸음의 뇌파분석에서 알파파가 감소하며 세타파가 증가하는 추세를 보였으며, LPC 계수가 각성, 졸음 및 수면상태의 특징을 잘 반영하였다. 특히 제안한 시스템은 적은 샘플(250ms)을 가지고도 96.5%라는 높은 분류 결과를 얻어 짧은 순간에 일어날 수 있는 운전 시 돌발 상황을 실시간으로 검출 가능성을 확인하였다.

성도의 다이내믹 피라미터에 의한 한글 모음간의 근사도에 관한 연구 (A Study on the Affinity Between Pairs of Korean Vowels Using the Dynamic Paremeters of Vocal Tract)

  • 김중규;안수길
    • 대한전자공학회논문지
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    • 제19권1호
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    • pp.1-8
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    • 1982
  • 적응선형자측(adaptive linear prediction) 방법에 의한 음성신묵의 parametric representation에 대한 연구는 이제까지 널리 행해져 왔다. 본 논문에서는 LPC(Linear Predictive Coding) 방법으로 한글 격모음및 일체 복함모음에 대한 parameter들을 각각 분석해 내어서 이를 이용하여 한글모음 상호간의 근사도(affinity)에 대한 통계적 연구를 하여 음성학적인 면과 비교 고찰하였다. 그리고 그에 따른 결과로서 음성학적으로 근사하여 혼동되는 경향이 있는 모음간에는 vocal tract의 dynamic parameter 간에도 근사성이 있음을 밝혔다.

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LPC와 DTW 기법을 이용한 유도전동기의 고장검출 및 진단 (Fault Detection and Diagnosis of Induction Motors using LPC and DTW Methods)

  • 황철희;김용민;김철홍;김종면
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제16권3호
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    • pp.141-147
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    • 2011
  • 본 논문은 유도전동기의 고장검출 및 진단을 위한 효율적인 2-단계 고장예측 알고리즘을 제안한다. 첫 번째 단계에서는 고장 패턴 추출을 위해 선형 예측 부호화 (Linear Predictive Coding: LPC) 기법을 사용하고, 두 번째 단계에서는 고장 패턴 매칭을 위해 동적시간교정법 (Dynamic Time Warping: DTW)을 사용한다. 유도전동기에서 정상 및 각종 이상 상태의 조건을 발생시켜 추출한 샘플링 주파수 8kHz, 샘플링 시간 2.2초의 정상상태 및 비정상 상태의 진동데이터 8개를 사용하여 모의 실험한 결과, 제안한 고장예측 알고리즘은 기존의 고장진단 알고리즘보다 약 45%의 정확도 향상을 보였다. 또한 TI사의 TMS320F2812 DSP를 내장한 테스트베드 시스템을 제작하여 제안한 고장예측 알고리즘을 구현하고 검증하였다.

LPC 분석 알고리즘의 VHDL 구현 (VHDL Implementation of an LPC Analysis Algorithm)

  • 선우명훈;조위덕
    • 전자공학회논문지B
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    • 제32B권1호
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    • pp.96-102
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    • 1995
  • 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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AR계수와 SVM을 이용한 뇌파 기반 운전자의 졸음 감지 시스템 (Electroencephalogram-based Driver Drowsiness Detection System Using AR Coefficients and SVM)

  • 한형섭;정의필
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제22권6호
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    • pp.768-773
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    • 2012
  • 운전 중 운전자의 졸음은 교통 사망사고를 일으키는 중요한 요인이며 음주운전보다도 더 위험할 수 도 있다. 이러한 이유로 운전자의 졸음을 판별하고 경고하는 시스템 개발이 최근에 매우 중요한 이슈로 떠올랐다. 그중에서도 졸음과 가장 밀접한 관련이 있는 생체 신호 분석이 많이 적용되는데 그중에서도 뇌파(Electroencephalogram, EEG)와 안구전도(Electrooculogram, EOG)를 분석하는 연구가 주류를 이루고 있다. 본 논문에서는 실험 프로토콜를 바탕으로 측정된 뇌파를 주파수별로 분석하여 운전자의 상태별 뇌파 데이터베이스를 구축하였고 선형예측(Linear Predictive Coding, LPC) 계수와 Support Vector Machine(SVM)을 이용한 운전자 졸음 감지 시스템을 제안한다. 실험결과로 졸음의 뇌파분석에서 알파파가 감소하며 세타파가 증가하는 추세를 보였으며, LPC 계수가 각성, 졸음 및 수면상태의 특징을 잘 반영하였다. 특히 제안한 시스템은 적은 샘플(250ms)에서도 96.5%의 높은 분류 결과를 얻어 짧은 순간에 일어날 운전시 돌발 상황을 실시간으로 예측할 수 있는 가능성을 보였다.

주입력신호의 LPC 필터 이득을 이용한 반향제거기의 수렴전 동시통화검출 성능 개선 (Performance Improvement of Double Talk Detection before Convergence of the Echo Canceller by Using Linear Predictive Coding Filter Gain of the Primary Input Signal)

  • 유재하
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제24권6호
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    • pp.628-633
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    • 2014
  • 본 논문에서는 반향제거기가 수렴하기 전에 동작할 수 있는 기존 동시통화검출법의 성능을 개선하기 위한 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 LPC 필터 계수를 주입력신호로부터 추정하게 된다. 동시통화검출을 위한 문턱치는 주입력신호의 크기별로 기대되는 LPC 필터 이득치를 사용하여 가변적으로 설정하게 된다. 제안한 방법은 기존의 방법이 갖고 있는 단일통화를 동시통화로 잘못 판단하는 오검출률을 개선할 수 있을 뿐만 아니라 동시통화 검출 지연 시간도 단축시킬 수 있다. 장시간의 음성신호를 사용한 모의실험을 수행하였다. 제안한 방법이 기존 방법의 오검출률을 감소시키고 동시통화 검출 지연시간을 단축시킴을 확인할 수 있었다.