• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권5호
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• pp.109-114
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• 2011

본 논문에서는 청각장애인을 위한 음향 데이터를 이용한 음향강화 알고리즘을 Gaussian Mixture Model (GMM)을 이용한 상황인지 시스템 기반으로 제안한다. 음향 신호 데이터에서 Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) 특징벡터를 추출하여 GMM을 구성하고 이를 기반으로 상황인지 결과에 따라 위험음향일 경우 음향강화기술을 제안한다. 실험결과 제안된 상황인지 기반의 음향강화 알고리즘이 다양한 음향학적 환경에서 우수한 성능을 보인 것을 알 수 있었다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제15권2호
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• pp.293-302
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• 2008

본 논문에서는 숨은마코프모형을 사용하여 음성구간을 추출하는 경우에 사용되는 새로운 특징벡터인 평균파워를 제안하고, 이를 멜주파수 켑스트럴 계수(met frequency cepstral coefficients, MFCC)와 파워계수와 비교한다. 이들 세 가지 특징벡터의 수행력을 비교하기 위하여 일반적으로 추출이 상대적으로 어렵다고 알려진 파열음을 가진 단어에 대한 음성 데이터를 수집하여 실험한다. 다양한 수준의 잡음이 있는 환경에서 음성구간을 추출하는 경우 MFCC나 파워계수에 비해 평균파워가 더 정확하고 효율적임을 실험을 통해 보인다.

• 한국음향학회지
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• 제25권8호
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• pp.370-374
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• 2006

음성인식의 특징벡터로서 멜-주파수 켑스트럴 계수 (MFCC, mel-frequency cepstral coefficients)가 가장 널리 사용되고 있다. FMCC 추출과정은 입력되는 음성신호를 푸리에 변환한 후, 주파수 대역별로 필터를 취하여 에너지 값을 구하고 이산 코사인 변환을 하여 그 계수 값을 구한다. 본 논문에서는 멜-스케일 된 주파수 대역필터를 취할 때 가중함수에 의해서 구해진 각 대역필터별 가중치를 적용하여 필터의 출력 에너지를 계산한다. 여기서 가중치를 구하기 위해 사용된 가중함수는 포만트가 존재하는 대역을 중심으로 인접한 대역들이 가우시안 분포를 가지는 함수이다. 제안한 방법으로 실험한 결과, 잡음이 거의 없는 음성신호에 대해서는 기존의 MFCC를 사용했을 때와 비슷한 인식률을 보이고 잡음성분이 많을수록 가중치가 적용된 방법이 인식률에서 보다 높은 성능 향상을 가져온다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.290-291
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• 2008

The most popular speech feature used in speech recognition today is the Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) algorithm, which could reflect the perception characteristics of the human ear more accurately than other parameters. This paper adopts MFCC and its first order difference, which could reflect the dynamic character of speech signal, as synthetical parametric representation. Furthermore, we quote Dynamic Time Warping (DTW) algorithm to search match paths in the pattern recognition process. We use the software "GoldWave" to record English digitals in the lab environments and the simulation results indicate the algorithm has higher recognition accuracy than others using LPCC, etc. as character parameters in the experiment for Digital Isolated Word Recognition (DIWR) system.

• 한국음향학회지
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• 제27권5호
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• pp.252-255
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• 2008

본 논문에서는 성별 인식 시스템의 성능향상을 위해 변별적 가중치 학습 (discriminative weight training) 기반의 최적화된 SVM (support vector machine)을 제안한다. MCE (minimum classification error)방법을 도입하여, 각각의 MFCC (mel-frequency cepstral coefficients) 특징벡터 차수별로 다른 가중치를 가지는 SVM을 제안한다. 제안된 알고리즘은 기존의 동일 가중치를 가지는 SVM 기반의 성별인식 시스템과 비교하였으며, 우수한 성능을 보인다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제19권3호
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• pp.148-154
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• 2021

With the advent of context-aware computing, many attempts were made to understand emotions. Among these various attempts, Speech Emotion Recognition (SER) is a method of recognizing the speaker's emotions through speech information. The SER is successful in selecting distinctive 'features' and 'classifying' them in an appropriate way. In this paper, the performances of SER using neural network models (e.g., fully connected network (FCN), convolutional neural network (CNN)) with Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) are examined in terms of the accuracy and distribution of emotion recognition. For Ryerson Audio-Visual Database of Emotional Speech and Song (RAVDESS) dataset, by tuning model parameters, a two-dimensional Convolutional Neural Network (2D-CNN) model with MFCC showed the best performance with an average accuracy of 88.54% for 5 emotions, anger, happiness, calm, fear, and sadness, of men and women. In addition, by examining the distribution of emotion recognition accuracies for neural network models, the 2D-CNN with MFCC can expect an overall accuracy of 75% or more.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제27권5호
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• pp.237-244
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• 2006

This study proposes an approach to the performance improvement of EMG(Electromyogram) pattern recognition. MFCC(Mel-Frequency Cepstral Coefficients)'s approach is molded after the characteristics of the human hearing organ. While it supplies the most typical feature in frequency domain, it should be reorganized to detect the features in EMG signal. And the dynamic aspects of EMG are important for a task, such as a continuous prosthetic control or various time length EMG signal recognition, which have not been successfully mastered by the most approaches. Thus, this paper proposes reorganized MFCC and HMM-GMM, which is adaptable for the dynamic features of the signal. Moreover, it requires an analysis on the most suitable system setting fur EMG pattern recognition. To meet the requirement, this study balanced the recognition-rate against the error-rates produced by the various settings when loaming based on the EMG data for each motion.

• 말소리와 음성과학
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• 제7권1호
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• pp.3-10
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• 2015

In this paper, different frequency scales in cepstral feature extraction are evaluated for the text-independent speaker recognition. To this end, mel-frequency cepstral coefficients (MFCCs), linear frequency cepstral coefficients (LFCCs), and bilinear warped frequency cepstral coefficients (BWFCCs) are applied to the speaker recognition experiment. In addition, the spectro-temporal features extracted by the cepstral-time matrix (CTM) are examined as an alternative to the delta and delta-delta features. Experiments on the NIST speaker recognition evaluation (SRE) 2004 task are carried out using the Gaussian mixture model-universal background model (GMM-UBM) method and the joint factor analysis (JFA) method, both based on the ALIZE 3.0 toolkit. Experimental results using both the methods show that BWFCC with appropriate warping factor yields better performance than MFCC and LFCC. It is also shown that the feature set including the spectro-temporal information based on the CTM outperforms the conventional feature set including the delta and delta-delta features.

• 한국음향학회지
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• 제26권6호
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• pp.243-249
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• 2007

본 논문은 Group Delay(GD)를 이용한 음성신호 기반의 효과적인 성별인식 시스템을 제안한다. 일반적인 음성 인식과 관련된 시스템에서 사용되는 특징들은 위상에 관한 정보를 제거한 크기만의 정보를 이용하여 구성한다. 본 연구에서는 위상에 관한 정보를 토대로 유도되어 지는 GD의 성별에 따른 특징을 알아보고, 보다 향상된 성별인식을 위해 MFCC(Mel-frequency cepstral coefficient), LPC(linear predictive coding) 계수, 반사계수(reflection coefficient) 그리고 포만트(formant)등과 같은 크기 정보와 GD를 이용한 결합 특징 벡터를 적용하였다. 실험을 통해 성별에 따른 GD의 특징을 확인할 수 있었고, 이를 이용한 제안된 특징 벡터를 사용했을 때 우수한 인식 성능을 얻을 수 있었다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2009년도 춘계학술발표논문집
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• pp.768-771
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• 2009

현재 음성인식에서 가장 많이 사용하고 있는 특징벡터는 MFCC(Mel-Frequency Cepstral Coefficients)이다. 그러나 MFCC도 잡음이 존재하는 환경에서는 인식 성능이 저하된다. 이러한 MFCC의 단점을 해결하기 위해 mel sub-band 스펙트럼 차감법과 신호대잡음비에 따른 에너지 압축을 이용하는 CMSBS(Compression and Mel Sub-Band Spectral subtraction) 방법을 사용한다. 본 논문에서는 CMSBS 방법 적용 시 음성이 발성되는 구간과 묵음 구간에서 mel sub-band 스펙트럼 차감법이 동일한 조건으로 이루어져 발생하는 중요한 음성정보의 손실을 보완하기 위하여 신호의 주기성을 이용하여 spectral flooring 파라미터를 변형하는 방법을 제안한다. 제안한 방법으로 실험을 한 결과 잡음이 거의 없는 음성신호에 대해서는 기존의 방법과 비슷한 인식률을 가지고, 잡음성분이 많을수록 변형된 mel sub-band 스펙트럼 차감법을 적용한 방법이 인식률에서 보다 높은 성능 향상을 가져왔다.