• 융합신호처리학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.178-183
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• 2006

As a lot of researches on the speech signal processing are performed due to the recent rapid development of the information-communication technology. the pitch period is used as an important element to various speech signal application fields such as the speech recognition. speaker identification. speech analysis. or speech synthesis. A variety of algorithms for the time and the frequency domains related with such pitch period detection have been suggested. One of the pitch detection algorithms for the time domain. AMDF (average magnitude difference function) uses distance between two valley points as the calculated pitch period. However, it has a problem that the algorithm becomes complex in selecting the valley points for the pitch period detection. Therefore, in this paper we proposed the modified AMDF(M-AMDF) algorithm which recognizes the entire minimum valley points as the pitch period of the speech signal by using the rotation transform of AMDF. In addition, a threshold is set to the beginning portion of speech so that it can be used as the selection criteria for the pitch period. Moreover the proposed algorithm is compared with the conventional ones by means of the simulation, and presents better properties than others.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.23-28
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• 2006

피치 주기는 음성 인식, 화자 식별, 음성 분석 및 합성 등과 같은 음성 신호 처리 분야에 있어서 중요한 요소이며, 이러한 피치 주기 검출에 관련된 다양한 알고리즘이 지금까지 연구되고 있다. 피치 검출에 사용되는 알고리즘의 하나인 AMDF(average magnitude difference function)는 각 계곡점의 거리를 피치 주기로 계산한다. 이때, 피치 주기 검출을 위한 계곡점 선정에 있어서 알고리즘이 복잡해지는 문제점이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 AMDF의 회전변환을 이용하여 전체 최소 계곡점을 음성 신호의 피치 주기로 검출하는 간단한 알고리즘을 제안하였으며, 시뮬레이션을 통해 기존의 방법들과 비교하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 춘계종합학술대회
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• pp.515-519
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• 2005

음성 신호 처리에서 중요한 요소인 피치 주기는 음성 인식, 화자 식별, 음성 분석 및 합성 등의 많은 분야에 이용되고 있으며, 피치 검출에 관련된 다양한 알고리즘이 지금까지 연구되고 있다. 피치검출에 사용되는 알고리즘의 하나인 AMDF(average magnitude difference function)는 각 valley점의 거리를 피치 주기로 계산한다. 이 때 피치 주기 검출을 위한 valley점 선정에 있어서 계산량이 증가하는 문제점이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 변형된 AMDF를 이용하여 전체 최소 valley점을 음성 신호의 피치 주기로 검출하는 간단한 알고리즘을 사용하였으며, 시뮬레이션을 통해 기존의 방법들과 비교하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 추계종합학술대회
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• pp.1019-1022
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• 2005

최근 정보 통신 기술의 급속한 발전에 의해 음성 신호 처리에 관련된 많은 연구가 진행됨에 따라 피치 주기는 음성 인식, 화자 식별, 음성 분석 및 합성 등과 같은 많은 응용분야에서 중요한 요소로써 적용되고 있다. 이러한 피치 주기 검출에 관련된 시간 영역과 주파수 영역에서의 많은 알고리즘이 제안되었으며, 시간 영역의 피치 검출 알고리즘의 하나인 AMDF(average magnitude difference function)는 각 valley점의 거리를 피치 주기로 계산한다. 그러나 피치 주기 검출을 위한 valley점 선정에 있어서 알고리즘이 복잡해지는 문제점이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 AMDF의 회전변환을 이용하여 전체 최소 valley점을 음성 신호의 피치 주기로 인식하는 간단한 알고리즘을 제안하였으며, 음성의 시작구간에 대해 경계값을 설정하여 피치 주기 선정에 대한 판단기준으로 사용하였다. 그리고 제안한 알고리즘을 시뮬레이션을 통해 기존의 방법들과 비교하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2006년도 춘계종합학술대회
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• pp.481-484
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• 2006

음성 신호의 피치주기 검출 알고리즘은 음성 인식, 화자 식별 등의 다양한 음성 신호 처리 분야에 적용되고 있으며, 시간영역과 주파수영역에서 많은 연구가 진행되고 있다. 피치주기 검출 알고리즘의 하나인 AMDF(average magnitude difference function)는 연산속도가 빠른 장점이 있지만, 피치주기 검출을 위한 valley점 선정에 있어서 알고리즘이 복잡해지는 문제점이 발생한다. 또한 이러한 피치주기 검출 알고리즘이 실생활에 응용되기 위해서는 다양한 환경에서 발생하는 소음으로부터 강인한 특성을 가져야 한다. 따라서, 본 논문에서는 변형된 AMDF 알고리즘을 이용하여 피치주기 검출을 위한 전체 최소 valley점 선정을 보다 용이하게 하였으며, 테스트 신호로써 지하철 등과 같은 소음환경에서의 음성신호를 사용하였다.

• 한국음향학회지
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• 제31권7호
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• pp.419-426
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• 2012

보코더 에서 의 피치 분석 과정은 매우 중요하다. 일반적으로 먼저 신호의 주기성을 강조한 후 피치를 검색하는 방법을 주로 사용한다. 프레임 내에서 두 개의 펄스 간격을 변화시켜가며 신호와의 상관관계를 구하는 것으로 상관관계 값이 가장 높을 때가 주기가 가장 두드러지는 반복 구간이므로 이때 의 펄스 간격을 피치 주기로 찾는다. 그러나 찾아진 주기가 반주기, 배주기 및 세배주기인 경우에는 이 간격을 피치 주기라 할 수 없어 이를 해결하기 위한 여러 가지방법들이 제안되어있다. 또한 프레임 내에서의 신호의 진폭이 일정하지 않고 갑자기 변하는 구간이 있는 경우 정확하지 않는 피치가 얻어진다. 이를 해결하기 위해 프레임을 여러 개의 서브프레임으로 다시 나누어 피치를 검색하는 방법을 사용하고 있는데 이 방법은 피치를 정확하게 검색할 수 있지만 계산 량이 많아진다. 본 논문에서는 위에 제시한 두 가지 문제점을 개선하기 위한 알고리즘을 제안한다. 첫째 반주기, 배주기 및 세배주기를 줄이기 위해 피치를 검색하기 전에 프레임 내의 전체 에너지변화 비율을 추정하여 신호의 에너지 레벨을 미리 보상해 준 후 피치를 검색하는 방법을 제안한다. 둘째, 이렇게 구한 에너지 비율로 프레임 내의 진폭 변화율을 예측하여 서브프레임 수를 가변시키는 방법을 제안한다. 이 방법들을 적용하면 합성 음질에는 영향을 주지 않는 상태에서 피치검색 시간을 단축할 수 있고, 피치 검색의 정확도를 높일 수 있어 전반적인 피치 검색에 관한 성능 개선이 된다.

• 음성과학
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• 제11권3호
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• pp.157-164
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• 2004

Human has average pitch-level when speak naturally. That is 'Habitual pitch level'. However, if noise added at speech, the pitch-wave is changed irregularly. We can estimate noise level of speech by using this point. This paper calculates energy level of the input speech, pitch period from of above limited energy level by NAMDF (Normalized Average Magnitude Difference Function) method, after cut each frame by pitch period unit, and propose a method that estimate noise level through closed pitch of input speech.

• 수산해양기술연구
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• 제52권4호
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• pp.339-346
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• 2016

The aim of this research was to the experimental data using statistical and spectral analyzing method to get the motion reponses of a stern trawler in operation states such as drifting, sailing and trawling according to the wave height. In drifting, the significant and the maximum valuer of roll in beam sea increased according to the wave height, but those of pitch decreased. The response and the period of peak of roll in beam sea were increased, but those of pitch decreased. In navigation, the significant and maximum values of roll increased remarkably according to the wave height, but those of pitch changed a little. The response of roll was highest in quartering sea, beam sea and then following sea, but those of pitch was highest in bow sea, head sea and then beam sea in the order of all wave heights. The period of peak of roll due to the wave height and the wave direction changed from 3.8 to 9.9 seconds, and those of pitch changed from 3.3 to 10.4 seconds. In trawling, the significant and maximum values of roll increased a little according to the wave height, but those of pitch increased significantly. The response of roll was highest in beam sea, bow sea and then quartering sea, but those of pitch was highest in head sea, following sea, and then beam sea in the order. The period of peak of roll due to the wave height and the direction changed from 6.6 to 10.9 seconds, and those of pitch changed from 6.7 to 11.2 seconds.

• 음성과학
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• 제7권4호
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• pp.3-10
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• 2000

This paper presents a time-based Pitch Determination Algorithm (PDA) for the reliable estimation of Pitch Period (PP) in speech signals. Based on the Dyadic Wavelet Transform (DyWT) , the proposed PDA detects the presence of Glottal Closure Instants (GCI) and uses the information to determine the pitch period. We also examine the problem of conventional PDAs based on DyWT; their performance is compared with the proposition of this paper. The effectiveness of the proposed method is tested with real speech signals containing a transition between the voiced and the unvoiced interval where the energy of the voiced signal is unsteady. The result shows that the proposed method provides good performance in estimating both the unsteady GCI positions as well as the steady parts.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제49권6호
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• pp.330-333
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• 2000

In this paper, a new pitch estimation method is proposed using the Robinson cochlear model. This estimation method is useful in noisy environments and especially very efficient under cochannel in which two speaker voices exist at the same time. For the one speaker speech, the pitch can be extracted from just the neurogram of the Robinson cochlear model. In this case, as the estimation is performed in time domain, the exact pitch period can be detected though the pitch period is various. But in noisy and cochannel cases, the neurogram has many spurious peaks, so we use the autocorrelators in the neurogram to manifest the period. It the autocorrelators are used for the all delays, the large amount of calculations is necessary. Due to this defect, we propose that the autocorrelators are used for the part of the delays on which energy is concentrated. First of all, the proposed algorithm is applied to the one speaker speech, and later to the cochannel speech. And then the results are compared with the autocorrelation pitch detection method.