Existing standard speech coders can provide speech communication of high quality while they degrade the performance of speech recognition systems that use the reconstructed speech by the coders. The main cause of the degradation is that the spectral envelope parameters in speech coding are optimized to speech quality rather than to the performance of speech recognition. For example, mel-frequency cepstral coefficient (MFCC) is generally known to provide better speech recognition performance than linear prediction coefficient (LPC) that is a typical parameter set in speech coding. In this paper, we propose a speech coder using MFCC instead of LPC to improve the performance of a server-based speech recognition system in network environments. However, the main drawback of using MFCC is to develop the efficient MFCC quantization with a low-bit rate. First, we explore the interframe correlation of MFCCs, which results in the predictive quantization of MFCC. Second, a safety-net scheme is proposed to make the MFCC-based speech coder robust to channel error. As a result, we propose a 8.7 kbps MFCC-based CELP coder. It is shown from a PESQ test that the proposed speech coder has a comparable speech quality to 8 kbps G.729 while it is shown that the performance of speech recognition using the proposed speech coder is better than that using G.729.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권2호
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pp.522-539
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2021
In order to solve the problems of the existing audio fingerprint method when extracting audio fingerprints from long speech segments, such as too large fingerprint dimension, poor robustness, and low retrieval accuracy and efficiency, a robust audio fingerprint retrieval method based on feature dimension reduction and feature combination is proposed. Firstly, the Mel-frequency cepstral coefficient (MFCC) and linear prediction cepstrum coefficient (LPCC) of the original speech are extracted respectively, and the MFCC feature matrix and LPCC feature matrix are combined. Secondly, the feature dimension reduction method based on information entropy is used for column dimension reduction, and the feature matrix after dimension reduction is used for row dimension reduction based on energy feature dimension reduction method. Finally, the audio fingerprint is constructed by using the feature combination matrix after dimension reduction. When speech's user retrieval, the normalized Hamming distance algorithm is used for matching retrieval. Experiment results show that the proposed method has smaller audio fingerprint dimension and better robustness for long speech segments, and has higher retrieval efficiency while maintaining a higher recall rate and precision rate.
We consider the feature recombination technique in a multiband approach to speaker identification and verification. To overcome the ineffectiveness of conventional feature recombination in broadband noisy environments, we propose a new subband feature recombination which uses subband likelihoods and a subband reliable-feature selection technique with an adaptive noise model. In the decision step of speaker recognition, a few very low unreliable feature likelihood scores can cause a speaker recognition system to make an incorrect decision. To overcome this problem, reliable-feature selection adjusts the likelihood scores of an unreliable feature by comparison with those of an adaptive noise model, which is estimated by the maximum a posteriori adaptation technique using noise features directly obtained from noisy test speech. To evaluate the effectiveness of the proposed methods in noisy environments, we use the TIMIT database and the NTIMIT database, which is the corresponding telephone version of TIMIT database. The proposed subband feature recombination with subband reliable-feature selection achieves better performance than the conventional feature recombination system with reliable-feature selection.
An application of Gammatone auditory filterbank for emotion recognition from speech is described in this paper. Gammatone filterbank is a bank of Gammatone filters which are used as a preprocessing stage before applying feature extraction methods to get the most relevant features for emotion recognition from speech. In the feature extraction step, the energy value of output signal of each filter is computed and combined with other of all filters to produce a feature vector for the learning step. A feature vector is estimated in a short time period of input speech signal to take the advantage of dependence on time domain. Finally, in the learning step, Hidden Markov Model (HMM) is used to create a model for each emotion class and recognize a particular input emotional speech. In the experiment, feature extraction based on Gammatone filterbank (GTF) shows the better outcomes in comparison with features based on Mel-Frequency Cepstral Coefficient (MFCC) which is a well-known feature extraction for speech recognition as well as emotion recognition from speech.
In modern society, speech recognition technology is emerging as an important technology for identification in electronic commerce, forensics, law enforcement, and other systems. In this study, we aim to develop an age classification algorithm for extracting only MFCC(Mel Frequency Cepstral Coefficient) expressing the characteristics of speech in Korean and applying it to deep learning technology. The algorithm for extracting the 13th order MFCC from Korean data and constructing a data set, and using the artificial intelligence algorithm, deep artificial neural network, to classify males in their 20s, 30s, and 50s, and females in their 20s, 40s, and 50s. finally, our model confirmed the classification accuracy of 78.6% and 71.9% for males and females, respectively.
A challenging research issue that has been one of growing importance to those working in human-computer interaction are to endow a machine with an emotional intelligence. Thus, emotion recognition technology plays an important role in the research area of human-computer interaction, and it allows a more natural and more human-like communication between human and computer. In this paper, we propose the multimodal emotion recognition system using face and speech to improve recognition performance. The distance measurement of the face-based emotion recognition is calculated by 2D-PCA of MCS-LBP image and nearest neighbor classifier, and also the likelihood measurement is obtained by Gaussian mixture model algorithm based on pitch and mel-frequency cepstral coefficient features in speech-based emotion recognition. The individual matching scores obtained from face and speech are combined using a weighted-summation operation, and the fused-score is utilized to classify the human emotion. Through experimental results, the proposed method exhibits improved recognition accuracy of about 11.25% to 19.75% when compared to the most uni-modal approach. From these results, we confirmed that the proposed approach achieved a significant performance improvement and the proposed method was very effective.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권8호
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pp.9-16
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2023
Speech can actively elicit feelings and attitudes by using words. It is important for researchers to identify the emotional content contained in speech signals as well as the sort of emotion that resulted from the speech that was made. In this study, we studied the emotion recognition system using a database in Arabic, especially in the Saudi dialect, the database is from a YouTube channel called Telfaz11, The four emotions that were examined were anger, happiness, sadness, and neutral. In our experiments, we extracted features from audio signals, such as Mel Frequency Cepstral Coefficient (MFCC) and Zero-Crossing Rate (ZCR), then we classified emotions using many classification algorithms such as machine learning algorithms (Support Vector Machine (SVM) and K-Nearest Neighbor (KNN)) and deep learning algorithms such as (Convolution Neural Network (CNN) and Long Short-Term Memory (LSTM)). Our Experiments showed that the MFCC feature extraction method and CNN model obtained the best accuracy result with 95%, proving the effectiveness of this classification system in recognizing Arabic spoken emotions.
음성에는 전달하고자 하는 정보 이외에 화자 고유의 음향적 특징을 담고 있다. 화자간의 음향적 차이를 이용하여 말하고 있는 사람이 누구인지 판단하는 방법이 화자 인식이다. 화자 인식에는 화자 확인과 화자 식별로 구분되는데 화자 확인은 1명의 음성을 대상으로 본인인지 아닌지를 검증하는 방법이다. 반면, 화자 식별은 미리 등록된 다수의 종속 문장으로부터 가장 유사한 모델을 찾아 대상 의뢰인이 누군지 식별하는 방법이다. 본 논문에서는 MFCC(Mel Frequency Cepstral Coefficient) 계수를 추출하여 특징 벡터를 구성하였고, 특징 간 유사도 비교는 동적 시간 신축(Dynamic Time Warping) 알고리즘을 이용한다. 각 화자마다 두 개의 종속 문장을 훈련 데이터로 사용하여 음운성에 기반을 둔 공통적 특징을 기술하였고, 이를 통해 데이터베이스에 저장되어 있지 않은 단어를 사용하더라도 동일 화자임을 식별할 수 있도록 하였다.
In general, the number of underwater transient signals is very limited for research on automatic recognition. Data-dependent feature extraction is one of the most effective methods in this case. Therefore, we suggest WPCC (Wavelet packet ceptsral coefficient) as a feature extraction method. A wavelet packet best tree for each data set is formed using an entropy-based cost function. Then, every terminal node of the best trees is counted to build a common wavelet best tree. It corresponds to flexible and non-uniform filter bank reflecting characteristics for the data set. A GMM (Gaussian mixture model) is used to classify five classes of underwater transient data sets. The error rate of the WPCC is compared using MFCC (Mel-frequency ceptsral coefficients). The error rates of WPCC-db20, db40, and MFCC are 0.4%, 0%, and 0.4%, respectively, when the training data consist of six out of the nine pieces of data in each class. However, WPCC-db20 and db40 show rates of 2.98% and 1.20%, respectively, while MFCC shows a rate of 7.14% when the training data consists of only three pieces. This shows that WPCC is less sensitive to the number of training data pieces than MFCC. Thus, it could be a more appropriate method for underwater transient recognition. These results may be helpful to develop an automatic recognition system for an underwater transient signal.
본 논문에서는 내용기반 음악 정보 검색 방법으로써 멜로디의 시간 변화 특성과 통계적 특성을 모두 이용할 수 있는 hybrid 방법에 대해 제안하였다. 실제 방송 환경에의 적용을 위해 드라마 OST의 좁은 검색 범위뿐만 아니라 가요 1,005곡의 넓은 검색 범위에서도 제안한 방법을 이용하여 실험하였다. 제안된 방법은 특징 벡터로써 pitch와 MFCC(Mel Frequency Cepstral Coefficient)를 사용하여 음의 특성을 나타내었으며 멜로디를 표현하기 위해 피치 히스토그램과 VQ (Vector Quantization) 코드화한 MFCC의 템포럴 시퀀스를 이용함으로써 음악 검색 방법에 멜로디의 시간 변화 특성과 통계적 특성을 함께 적용할 수 있었다. 또한 pitch 히스토그램과 MFCC-VQ 템포럴 방법을 모두 사용한 hybrid 방식에 적절한 패턴 매칭 방법을 제안함으로써 기존의 각 단일 방식을 이용한 성능 결과 (MFCC-VQ 템포럴)와 비교하여 볼 때 드라마 OST 검색 범위에서는 평균 $9.9\%$, 가요 1,005곡의 검색 범위에서는 $10.2\%$의 오류 감소율을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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