• 융합신호처리학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.121-128
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• 2008

정확한 음성 구간 검출은 음성 인식 및 음성 코딩 그리고 음성 통신 시스템 등과 같은 음성 어플리케이션의 성능에 큰 영향을 미친다. 본 논문에서는 실제 운전하고 있는 상태에서 다양한 차량 노이즈 환경의 음성 구간 검출 방법을 제안한다. 기존의 음성 구간 검출은 시간 에너지, 주파수 에너지, 영 교차율, spectral entropy 등 다양한 방법을 사용하였으며 잡음 환경에서 급격하게 성능이 저하되는 단점이 있었다. 본 논문에서는 기존의 spectral entropy를 기반으로 하여 MFB(Mel-frequency Filter Banks) spectral entropy, 기울기 FFT(Fast Fourier Transform) spectral entropy, 기울기 MFB spectral entropy를 이용한 음성 구간 검출 방법을 제안한다. MFB는 멜 스케일과 FFT를 곱한 것으로 멜 스케일은 인간이 소리를 인지할 때 주파수에 대해 비선형적인 스케일이며 음성의 특징을 잘 반영한다. 제안한 MFB spectral entropy 방법은 다양한 차량 잡음 환경에서 음성 및 비음성 분별 능력을 향상시킬 수 있으며 실험 결과 93.21%의 음성 구간 검출율을 나타내었다. 이는 기존의 spectral entropy 방법과 비교할 때 MFB를 이용한 음성 구간 검출 방법이 3.2%의 검출율이 향상되었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.99-100
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• 2008

This paper proposes a Gaussian Mixture Model (GMM) - based speech emotion recognition methods using four feature parameters; 1) Fast Fourier Transform(FFT) spectral entropy, 2) delta FFT spectral entropy, 3) Mel-frequency Filter Bank (MFB) spectral entropy, and 4) delta MFB spectral entropy. In addition, we use four emotions in a speech database including anger, sadness, happiness, and neutrality. We perform speech emotion recognition experiments using each pre-defined emotion and gender. The experimental results show that the proposed emotion recognition using FFT spectral-based entropy and MFB spectral-based entropy performs better than existing emotion recognition based on GMM using energy, Zero Crossing Rate (ZCR), Linear Prediction Coefficient (LPC), and pitch parameters. In experimental Results, we attained a maximum recognition rate of 75.1% when we used MFB spectral entropy and delta MFB spectral entropy.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.991-998
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• 2010

실내 환경에서 음성인식 기술을 이용한 무선 홈 네트워크 시스템 구현에 있어, 잡음과 실내 잔향음은 시스템 성능 저하의 주요 원인이다. 본 연구에서는 실내 인식환경에서 스펙트럼 엔트로피(Spectral entropy) 기반의 음성 구간검출법을 이용하여 잔향음(reverberation) 및 실내잡음에 강인한 음성인식 홈 네트워크 시스템을 구현하고자 한다. 스펙트럼 차감법(Spectral Subtraction)은 잔향으로 인해 왜곡된 신호를 스펙트럼 상에서 제거하여 잔향의 효과를 줄일 수 있고 음성신호와 독립적인 잡음을 제거 할 수 있다. 효과적인 스펙트럼 차감을 위해서는 음성과 비음성 구간의 정확한 구분이 수반되어야 하며 이를 위해서 엔트로피 기반의 음성 구간 검출법을 적용하여 성능을 향상시킨다. 모의 및 실내환경 실험 결과 Spectral entropy 기반의 음성 구간 검출법을 이용할 경우 실내 잔향 및 잡음환경에서 명령어 인식률의 향상이 증명되었다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제14권1호
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• pp.218-227
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• 2018

Vocal effort detection is important for both robust speech recognition and speaker recognition. In this paper, the spectral information entropy feature which contains more salient information regarding the vocal effort level is firstly proposed. Then, the model fusion method based on complementary model is presented to recognize vocal effort level. Experiments are conducted on isolated words test set, and the results show the spectral information entropy has the best performance among the three kinds of features. Meanwhile, the recognition accuracy of all vocal effort levels reaches 81.6%. Thus, potential of the proposed method is demonstrated.

• International Journal of Control, Automation, and Systems
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• 제1권2호
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• pp.206-209
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• 2003

An $H_2$/$H_{\infty}$ -controller realization is carried out by considering an entropy integral. Using J-spectral factorization, the parametrizations of all $H_{\infty}$ stabilizing controllers are derived. By the relation of a mixed $H_2$/$H_{\infty}$ control problem and a minimum entropy/$H_{\infty}$ control problem, the mixed $H_2$/$H_{\infty}$-controller state-space realization is presented.

• 자원환경지질
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• 제17권4호
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• pp.237-243
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• 1984

최대 엔트로피 스펙트럼 분석 (Maximum entropy spectral analysis)에 관한 Burg알고리즘 (algorithm)의 계산효율과 안정성에 대하여 검토하였다. Burg의 방법은 Yule-Walker의 방법보다 계산효율이 낮을 뿐만 아니라 그의 수학적 불합리성으로 인하여 간혹 불안전할 때가 있다. 이러한 불합리성을 인공 시계열의 해석을 통하여 증명한 후 보다 안정하고 효과적인 방법을 소개하였다. 또한 파워 스펙트럼밀도 (Power spectral density)의 계산에서 Goertzel알고리즘을 이용하는 효율적인 방법도 소개하였다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제32권5호
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• pp.768-774
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• 2008

In many areas of speech signal processing such as automatic speech recognition and packet based voice communication technique, VAD (voice activity detection) plays an important role in the performance of the overall system. In this paper, we present a new feature parameter for VAD which is the product of energy of the signal and the difference of two types of entropies. For this end, we first define a Mel filter-bank based entropy and calculate its difference from the conventional entropy in frequency domain. The difference is then multiplied by the spectral energy of the signal to yield the final feature parameter which we call PEED (product of energy and entropy difference). Through experiments. we could verify that the proposed VAD parameter is more efficient than the conventional spectral entropy based parameter in various SNRs and noisy environments.

• 대한수학회지
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• 제55권5호
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• pp.1157-1175
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• 2018

For a switched system with constraint on switching sequences, which is also called a subshift action, on a metric space not necessarily compact, two kinds of topological entropies, average topological entropy and maximal topological entropy, are introduced. Then we give some properties of those topological entropies and estimate the bounds of them for some special systems, such as subshift actions generated by finite smooth maps on p-dimensional Riemannian manifold and by a family of surjective endomorphisms on a compact metrizable group. In particular, for linear switched systems on ${\mathbb{R}}^p$, we obtain a better upper bound, by joint spectral radius, which is sharper than that by Wang et al. in [42,43].

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권10호
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• pp.2211-2217
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• 2009

본 논문에서는 잔향이 존재하는 환경에서 단일 마이크로폰을 사용한 음성 개선 방법을 제시한다. 스펙트럼 차감법(Spectral Subtraction)은 스펙트럼 상에서 잔향성분 및 잡음을 제거 할 수 있는 효과적인 방법이다. 스펙트럼 차감법은 음성과 비음성 구간의 정확한 구분을 필요로 하며 성능을 향상시키기 위해 본 논문에서는 엔트로피(Entropy) 기반의 음성 구간 검출법을 적용하였다. 제시된 방법을 기존의 에너지 검출 기반의 음성 검출법을 적용한 스펙트럼 차감법과 비교하여 성능 평가를 수행하였다. SNR 및 잔향시간에 따른 잔향 제거비율을 평가지표로 사용하였으며, 시뮬레이션 결과 기존의 스펙트럼 차감법과 비교하여 제시된 방법이 우수한 성능을 보였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2002년도 하계학술발표대회 논문집 제21권 1호
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• pp.25-28
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• 2002

Voice activity detection is important Problem in the speech recognition and communication. This paper introduces feature parameter which is reconstructed by the spectral entropy of information theory for the robust voice activity detection in the noise environment, analyzes and compares it with the energy method of voice activity detection and performance. In experiment, we confirmed that the spectral entropy is more feature parameter than the energy method for the robust voice activity detection in the various noise environment.