• 음성과학
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• 제6권
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• pp.163-179
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• 1999

For the set up, management and repair of a mobile communication system, continuous estimation of speech quality is required. Speech quality measurement can be conducted by listener's judgement in a subjective test such as MOS (Mean Opinion Score) test. However, this method is laborious, expensive and time-consuming, it is advisable to predict subjective speech quality via objective measures. This paper presents a robust objective speech quality measure, PLP-CMS (Perceptual Linear Predictive-Cepstral Mean Subtraction), which can predict subjective speech quality in mobile communication systems. PLP-CMS has a high correlation with subjective quality owing to PLP (Perceptual Linear Predictive) analysis and shows a robust performance not being influenced by PSTN (Public Switched Telephone Network) channel effects due to CMS (Cepstral Mean Subtraction). To prove the performance of our proposed algorithm, we carried out subjective and objective quality estimation on speech samples which are variously distorted in a real mobile communication system. As a result, we demonstrated that PLP-CMS has a higher correlation with subjective quality than PSQM (Perceptual Speech Quality Measure) and PLP-CD (Perceptual Linear Predictive-Cepstral Distance).

• 한국통신학회논문지
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• 제25권12B호
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• pp.2046-2051
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• 2000

본 논문에서는 기존의 음질 평가 방법들보다 우수할 뿐 아니라 다양한 채널 경로의 음성 신호에 대해서도 일관된 성능을 갖는 새로운 음질 평가 방법 PLP-CMS(Perceptual Linear Predictive-Cepstral Mean Subtraction)를 제안한다. CDMA PCS 이동 전화 환경에서 음성 신호의 주관적 음질을 효과적으로 예측할 수 있는 PLP-CMS는 심리 음향 선형 예측 분석(PLP Analysis: Perceptual Linear Predictive Analysis)을 이용하여 주관적 음질과의 상관 관계를 높였으며, 겝스트럼 평균 차감(CMS: Cepstral Mean Subtraction) 과정을 통하여 PSTN 경로에 무관하게 일관된 성능을 갖음을 확인하였다.

• 한국음향학회지
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• 제18권5호
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• pp.78-82
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• 1999

본 연구는 잡음에 강한 음성 파라미터로써 널리 사용하는 가중 켑스트럼에 관한 연구이다. 특히 청각 모델인 PLP(Perceptual Linear Predictive)에서 켑스트럼을 추출 후 비대칭형 성문 펄스 파형 형태를 가중치 함수로 사용하는 방법을 제안한다. 또한 이러한 가중 켑스트럼을 성도 모델에서의 성도파형과 켑스트럼과 연관하여 분석하였다. 그리고 청각 모델인 PLP의 켑스트럼에 가중시켜 청각 모델과 성도 모델을 모두 적용한 음성 파라미터를 얻었다. 이러한 방법의 성능 평가를 위해 차량내 잡음과 길거리에서의 잡음 환경에서의 고립 단어 인식 실험을 하였다. 그리고 기존의 LP(Linear Prediction)에 의한 가중된 윈도우 켑스트럼 및 PLP에 의한 가중된 Liftering 켑스트럼 등과 비교하였다. 모의 실험 결과는 기존의 가중된 cepstrum 보다 제안하는 성문 가중 켑스트럼이 보다 높은 인식율을 보여준다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1995년도 제12회 음성통신 및 신호처리 워크샵 논문집 (SCAS 12권 1호)
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• pp.184-187
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• 1995

This paper proposes an algorithm for machine recognition of phonemes in continuous speech. The proposed algorithm is static strategy neural network. The algorithm uses, at the stage of training neuron, features such as PARCOR coefficient and auditory-like perceptual liner prediction . These features are extracted from speech samples selected by a sliding 25.6msec windows with s sliding gap being 3 msec long, then interleaved and summed up to 7 sets of parmeters covering 171 msec worth of speech for use of neural inputs. Perfomances are compared when either PARCOR or auditory-like PLP is included in the feture set.

• 한국음향학회지
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• 제19권3호
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• pp.51-56
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• 2000

본 논문은 음성인식을 이용한 실시간 윈도우 자동 제어 시스템에 관한 연구이다. 사용된 음성 모델은 수행 속도를 높이기 위해 제안된 가변 DMS 모델을 이용하였으며, 인식 알고리즘으로 이를 이용한 One-Stage DP 알고리즘을 사용한다. 인식 대상단어는 윈도우에서 자주 사용되는 66개의 윈도우 제어 명령어들로 구성한다. 본 연구에서 온라인으로 음성을 처리하기 위해 음성 검출 알고리즘을 구현하였으며, 기존 DMS(Dynamic Multi Section)모델 생성시 고정적으로 적용하던 섹션의 수를 입력 신호의 지속 시간을 고려하여 가변적으로 적용한 가변 DMS 모델을 제안하였다. 또한 윈도우에서 사용자 작업에 의해 현재 상태에 인식 대상으로 불필요한 인식 대상단어가 발생하게 되는데 이를 효율적으로 처리하기 위해 사용 모델을 재구성하여 사용하도록 제안하였으며, 인간의 청각적 특성을 고려하여 음성신호에서 개인의 특성은 제외하고 음성 자체의 특징만을 추출하여 특징 벡터를 생성하는 인지 선형 예측(Perceptual Linear Predictive)분석 방법을 이용하였다. 시스템 성능 평가 결과 가변 동적 다중 섹션 모델(Variable DMS model)과 기존의 DMS 모델은 인식률 면에서는 거의 동일하지만 인식 수행 속도는 제안된 모델의 계산량이 기존 모델보다 작기 때문에 향상되었고, 다중 화자 독립 인식률은 99.08%, 다중 화자 종속 인식률은 99.39%의 인식률을 나타내었으며, 실제 노이즈가 있는 환경에서 화자독립실험의 경우 96.25%의 인식률을 보여 주었다.

• 한국음향학회지
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• 제19권5호
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• pp.3-8
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• 2000

본 논문은 주행중인 자동차 환경에서의 음성인식에 대하여 연구하였다. 여기에서 사용한 기준패턴(reference pattern)은 DMS(Dynamic Multi-Section)이며, 인식율을 높이기 위하여 2모델을 제안하였다. 또한 가변적인 차량의 잡음환경에 강인하기 위하여 일반주행(80km/h 이내), 고속주행(80km/h 이상)등으로 나누었으며 차량의 잡음에 따라 자동으로 선택하도록 하였다. 음성의 특징 벡터와 인식 알고리즘은 PLP(Perceptual Linear Predictive) 13차와 OSDP(One-Stage Dynamic Programming)를 사용하였다. 그리고 핸드폰을 사용하는 운전자의 안전을 위하여 음성으로 전화를 걸 수 있도록 하는 전화번호 등록 및 제어기능의 Voice Dialing 기능을 추가하였다. 실험결과 주행중인 자동차 환경에서 자주 사용되는 차량 편의장치 제어명령 33개에 대하여 중부, 영동 고속도로(시멘트 도로 80km/h이상)에서 남성 화자독립 89.75%의 인식율을 구하였으며, 경부고속도로(아스팔트 도로 80km/h이상)에서는 남성화자독립 92.29%의 인식율을 구하였다.

• 말소리와 음성과학
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• 제6권3호
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• pp.63-72
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• 2014

The current study assessed the utility of acoustic analyses the most commonly used in routine clinical voice assessment including perturbation, nonlinear dynamic analysis, and Spectral/Cepstrum analysis based on signal typing of dysphonic voices and investigated their applicability of clinical acoustic analysis methods. A total of 70 dysphonic voice samples were classified with signal typing using narrowband spectrogram. Traditional parameters of %jitter, %shimmer, and signal-to-noise ratio were calculated for the signals using TF32 and correlation dimension(D2) of nonlinear dynamic parameter and spectral/cepstral measures including mean CPP, CPP_sd, CPPf0, CPPf0_sd, L/H ratio, and L/H ratio_sd were also calculated with ADSV(Analysis of Dysphonia in Speech and VoiceTM). Auditory perceptual analysis was performed by two blinded speech-language pathologists with GRBAS. The results showed that nearly periodic Type 1 signals were all functional dysphonia and Type 4 signals were comprised of neurogenic and organic voice disorders. Only Type 1 voice signals were reliable for perturbation analysis in this study. Significant signal typing-related differences were found in all acoustic and auditory-perceptual measures. SNR, CPP, L/H ratio values for Type 4 were significantly lower than those of other voice signals and significant higher %jitter, %shimmer were observed in Type 4 voice signals(p<.001). Additionally, with increase of signal type, D2 values significantly increased and more complex and nonlinear patterns were represented. Nevertheless, voice signals with highly noise component associated with breathiness were not able to obtain D2. In particular, CPP, was highly sensitive with voice quality 'G', 'R', 'B' than any other acoustic measures. Thus, Spectral and cepstral analyses may be applied for more severe dysphonic voices such as Type 4 signals and CPP can be more accurate and predictive acoustic marker in measuring voice quality and severity in dysphonia.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권8호
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• pp.3257-3269
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• 2020

Articulation disorders are characterized by an inability to achieve clear pronunciation due to misuse of the articulators. In this paper, a method of detecting such disorders by comparing to the standard pronunciations is proposed. This method defines the standard pronunciations from the speeches of normal children by clustering them with three features which are the Linear Predictive Cepstral Coefficient (LPCC), the Mel-Frequency Cepstral Coefficient (MFCC), and the Relative Spectral Analysis Perceptual Linear Prediction (RASTA-PLP). By calculating the distance between the centroid of the standard pronunciation and the inputted pronunciation, disordered speech whose features locates outside the cluster is detected. 89 children (58 of normal children and 31 of children with disorders) were recruited. 35 U-TAP test words were selected and each word's standard pronunciation is made from normal children and compared to each pronunciation of children with disorders. In the experiments, the pronunciations with disorders were successfully distinguished from the standard pronunciations.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제17권 1호
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• pp.47-50
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• 1998

본 논문은 자동차의 편의성 및 안전성의 동시 확보를 위하여, 보조적 스위치의 조작없이 상시 음성의 입,출력이 가능하도록 하며, band pass filter를 이용하여 잡음환경에서 자동으로 정확하게 음성구간 검출(End Point Detection)을 하게 하였다. Reference Pattern은 Dynamic Multi-Section(DMS)[1] 모델을 사용하였고 차량의 속도에 따라 자동으로 잡음환경에 강인한 모델을 선택하도록 하였으며, 음성의 특징 파라미터와 인식 알고리즘은 Perceptual Linear Predictive(PLP) 13차와 One Stage Dynamic Programming(OSDP)를 사용하였다. 주행중인 자동차 환경(30~70km/h)에서 자주 사용되는 차량제어 명령 33개에 대하여 화자독립 92.98%, 화자종속 94.44% 인식율을 구하였다. 또한 주행중인 차량에서 카폰, 핸드폰 사용으로 인한 사고를 줄이기 위하여 음성으로 전화를 걸 수 있도록 하는 Voice Dialing 기능도 구현하였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제17권 1호
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• pp.43-46
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• 1998

본 논문은 컴퓨터 사용에 미숙한 초보자나 키보드나 마우스를 사용할 수 없는 신체적인 조건을 가진 장애인 또는 PC사용에 미숙한 사용자들을 위해 기존의 인터페이스에 추가적으로 음성을 사용하여 더 효율적인 작업 환경을 만들기 위한 음성을 이용한 Window95 환경에서의 음성 인식 시스템 구현에 관한 것이다. 인터페이스 구현을 위해 사용되는 인식 알고리즘으로는 연결어 인식에 사용되는 OSDP[1] 알고리즘을 단독어 인식에 적용하여 사용하였다. 특징 벡터는 화자 독립적인 특성을 지닌 Perceptual Linear Predictive(PLP)[2] 13차 계수를 사용하였다. 인식 대상 어휘는 윈도우 사용자에게 자주 사용되는 60개의 명령어로 설정하였다. 인식된 후 그 결과는 구현된 시스템의 명령 실행 모듈로 전달되어 윈도우 상에서 실제 수행된다. 구현된 시스템에서는 노트북 내장 마이크를 사용하여 음성을 검출하였고 이를 위한 음성 구간 검출 알고리즘을 사용하였다. 기준 패턴은 20대 남성화자 9인이 2회 발성한 데이터를 이용하였고, 화자 독립으로 온라인 인식률은 91.71%이고, 오프라인 인식률은 96.4%의 인식률을 얻었다.