음성신호의 기본주파수를 구하는 새로운 방법인 area comparison method를 제안 하였다. 음성신호는 생성모델에 의해 한 pitch 구간에서 첫 봉우리의 면적이 강조 된다. 이 논문은 이러한 성질을 이용하여 Pitch Period를 구하는 것으로 기존의 방법에 비해 많은 장점을 갖는다. 시간 영역에서 취급하고 알고리즘이 간단하기 때문에 고속이다. 또한 sample의 개개가 아닌 면적을 적용하므로 impulse성 잡음이나, 전처리 filtering이 필요없게 된다.
In this paper, a pitch cycle waveform (PCW) is extracted, quantized, and interpolated in a time domain to synthesize high-quality speech at low bit rates. The pre-alignment technique is proposed for the accurate and efficient PCW extraction, which predicts the current PCW position from the previous PCW position assuming that pitch periods evolve slowly. Since the pitch periods are different frame by frame, the original PCW is converted into the fixed-dimension PCW using the dimension-conversion method, and subsequently quantized by code-excited linear predictive (CELP) coding. The excitation signal for the linear predictive coding (LPC) synthesis filter is generated using the time-domain interpolation and interlink of the quantized PCW's. The coder operates at 4.2 kbit/s and 3.2 kbit/s depending on the pitch period. Informal listening test demonstrates the effectiveness of the proposed coding scheme.
한국음향학회 1994년도 FIFTH WESTERN PACIFIC REGIONAL ACOUSTICS CONFERENCE SEOUL KOREA
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pp.963-970
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1994
In speech signal processing, it is very important to detect the pitch exactly. The algorithms for pitch extraction that have been proposed until now are not enough to detect the fine pitch in speech signal. Thus we propose the new algorithm which takes advantage of the G-peak extraction. It is the method to find MZCI(maximum zer-crossing interval) which is defined as cut-off bandwidth rate of LPF (low pass filter)and detect the pitch period of the voiced signals. This algorithm performs robustly with a gross error rate of 3.63% even in 0 dB SNR environment. The gross error rate for clean speech is only 0.18%. Also it is able to process all course with speed.
보코더 과정 중 피치를 분석하는 과정은 코드북 분석과 더불어 부호화기 성능에 큰 영향을 미치는 부분이다. 피치를 검색하기 위해 먼저 신호의 주기성을 강조해야 하는데 일반적으로 자기상관법의 일종인 듀얼 펄스 알고리즘 기법을 이용하여 주기성을 강조한 후 피치를 검색하는 방법을 많이 사용한다. 이 방법은 한 프레임 내에서 두 개의 펄스 간격을 변경시키면서 음성신호와의 상관관계 값을 구하여 상관관계가 가장 높을 때의 펄스 간격을 찾는다. 또한 상관관계 값이 가장 높을 때의 주기가 가장 뚜렷한 반복 구간인데 이것을 피치 주기라 한다. 이때 반주기, 배주기 및 세배주기가 주된 주기로 찾아지는 경우에는 이 간격을 피치 주기라 할 수 없어 이를 해결하기 위한 여러 가지방법들이 제안되어 있다. 본 논문에서는 피치를 검색하기 전에 프레임내의 전체 에너지변화 비율을 추정하여 신호의 에너지 레벨을 미리 보상해 준 후 피치를 검색하는 방법을 제안한다. 이 방법을 적용하면 피치검색 시간을 단축할 수 있고, 피치 검색의 정확도를 높일 수 있어 전반적인 피치 검색에 관한 성능이 개선된다.
본 논문은 2.4 kbps 하모닉-CELP 부호화기를 위한 피치 검출기의 설계 방법과 전이 시점을 검출하고 그 값을 기준으로 유/무성음 변환 구간에 대한 합성 윈도우를 달리하여 효과적인 파형 보간이 이루어지도록 하기 위한 방법을 제안하였다. 하모닉-CELP 부호화기에서 유성음 구간은 과거와 현재 프레임의 표준 파형을 보간하여 이루어지므로 전이 구간에서 피치 주기가 반으로 줄거나 두 배로 예측되어질 경우, 피치주기의 심한 변화량에 의해 파형 왜곡 및 프레임 경계에서의 불연속을 발생시킨다. 또한 하모닉 합성을 할 때 삼각 윈도우에 의한 중첩-합산 (overlap-add) 방법을 사용하기 때문에 전이 구간에서 유성음 구간의 신호가 순간적인 증가 (감소)를 할 경우 삼각 윈도우의 영향으로 합성 여기 신호가 선형 증가 (감소) 하는 단점이 있다. 우선 피치 검출기의 설계는 정확한 피치의 검출을 하되 피치 더블링에 의한 프레임 불연속성을 막기 위해 1차 혼성 검색법을 사용하였으며, ACF에 의한 2차 검색으로 피치의 정확도를 높였다. 그리고 삼각 윈도우에 의해 합성 파형이 선형 증가하던 문제는 웨이블렛에 의해 검출된 GCI를 이용하여 전이 시점을 검출한 후, 그 값을 기준으로 사다리꼴 윈도우 설정을 하여 해결하였다. 실험 결과 파형 보간 코더에서 가장 문제가 되었던 피치 더블링이 사라졌으며, 피치 검색 오차율은 ACF 검출법에 비해 5.4% 개선되었고 웨이블렛에 의한 검출법에 비해 2.66% 개선되었다. 전이 구간에서의 MOS값은 0.13 향상되었다.
Using natural speech commands for controlling a human-robot is an interesting topic in the field of robotics. In this paper, our main focus is on the verification of a speaker who gives a command to decide whether he/she is an authorized person for commanding. Among possible dynamic features of natural speech, pitch period is one of the most important ones for characterizing speech signals and it differs usually from person to person. However, current techniques of pitch detection are still not to a desired level of accuracy and robustness. When the signal is noisy or there are multiple pitch streams, the performance of most techniques degrades. In this paper, we propose a two-level approach for pitch detection which in compare with standard pitch detection algorithms, not only increases accuracy, but also makes the performance more robust to noise. In the first level of the proposed approach we discriminate voiced from unvoiced signals based on a neural classifier that utilizes cepstrum sequences of speech as an input feature set. Voiced signals are then further processed in the second level using a modified standard AMDF-based pitch detection algorithm to determine their pitch periods precisely. The experimental results show that the accuracy of the proposed system is better than those of conventional pitch detection algorithms for speech signals in clean and noisy environments.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제2권2호
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pp.122-126
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2002
In this study, we find features of 3 emotions (Happiness, Angry, Surprise) as the fundamental research of emotion recognition. Speech signal with emotion has several elements. That is, voice quality, pitch, formant, speech speed, etc. Until now, most researchers have used the change of pitch or Short-time average power envelope or Mel based speech power coefficients. Of course, pitch is very efficient and informative feature. Thus we used it in this study. As pitch is very sensitive to a delicate emotion, it changes easily whenever a man is at different emotional state. Therefore, we can find the pitch is changed steeply or changed with gentle slope or not changed. And, this paper extracts formant features from speech signal with emotion. Each vowels show that each formant has similar position without big difference. Based on this fact, in the pleasure case, we extract features of laughter. And, with that, we separate laughing for easy work. Also, we find those far the angry and surprise.
음성신호 처리에서, 피치를 정확하게 찾아내는 것이 매우 중요하다. 현재까지 많은 피치 검출 방법들이 제안되어 왔지만, 광범위한 화자와 다양한 음성 데이터로부터 정확한 피치를 찾는 것은 어렵다. 따라서 본 논문에서는 G-peak 검출을 이용한 새로운 피치 검출 알고리즘을 제안한다. 이 방법은 G-peak 의 MZCI (최대 영교차 간격) 을 LPF (low-pass filter)의 차단대역폭으로 결정하여 음성신호의 피치를 검출하는 방법이다. 본 알고리즘은 0dB SNR 환경 하에서 3.36%의 그로스 에러를 나타내는 잡음에 강인한 방법이다. 또한 잡음이 없는 음성의 그로스 에러는 0.18%였고, 모든 과정은 고속 처리가 가능하다.
음성신호처리 분야에서 정확한 피치검출은 중요하고 필요하다. 지금까지 제안된 피치검출 알고리즘들은 음성신호의 다양성으로 인해 피치를 정확히 검출하기가 어렵다. 본 논문에서는 PCM과 같은 균일 양자화기의 잔여신호에 대해 음성신호의 기본주기를 검출하는 새로운 피치검출법을 제안하였다. 제안한 방법은 무잡음 음성에 대해 평균 0.25%의 조오율이 그리고 0dB의 SNR에 대해서는 평균 3.39%의 조오율이 나타나는 정확성을 보였다. 또한 음소의 천이영역이나 배경잡음 하에서도 피치검출의 정확도가 개선된 피치검출의 결과를 얻었다.
The waveform coding are concerned with simply preserving the wave shape of speech signal through a redundancy reduction process. In the case of speech synthesis, the wave form coding with high quality are mainly used to the synthesis by analysis. However, because the parameters of this coding are not classified as either excitation and vocal tract parameters, it is difficult to applying the waveform coding to the synthesis by rule. In this paper, we proposed a new pitch alteration method that can change the pitch period in waveform coding by using scaling the time-axis and compensating the spectrum. This is a time-frequency domain method that is preserved in the phase components of the waveform and that has a little spectrum distortion with 2.5% and less for 50% pitch change.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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