• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 하계종합학술대회 논문집(4)
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• pp.413-416
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• 2002

In this paper, a speech enhancement system using microphone array with adaptive Post-Processing is implemented in real-lime with TMS320C6201 DSP. It consists of delay-and-sum beamformer and adaptive post-processing filters with NLMS (Normalized Least Mean Square) algorithm. THS1206 ADC is used for collection of 4-channel microphone signals. Sizes of program memory, data ROM and data RAM of the implemented system are 15,744, 748 and 47,540 bytes, respectively. Finally 21.839${\times}$106 clocks per second is required for real-time operation.

• 한국음향학회지
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• 제22권3호
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• pp.169-174
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• 2003

본 논문에서는 서브밴드 백색화 필터를 이용한 새로운 부공간 잡음제거 방법을 제안하였다. 기존의 부공간 접근방법에서는 백색 잡음을 가정하거나, 유색 잡음에 대한 전처리로서 백색화 필터를 사용하였다. 백색화 필터를 서브밴드로 나누어 처리함으로써, 제안된 방법은 잔여잡음을 줄이면서 신호 왜곡의 상한값을 최소화하도록 설계하였다. 또한 서브밴드 백색화 필터를 도입함으로써 부공간 잡음제거 방법에서 약점으로 지적되는 것 중의 하나인 Karhunen-Loeve(KL) 영역에서의 주파수 해상도를 높일 수 있었다. 실험결과에 의하면 제안된 방법은 Ephraim에 의해 제안된 방법 부공간 잡음 제거 방법이나, Boll에 의해 제안된 주파수 차감법에 비해 구분 신호대 잡음 비 (SNRseg: segmental signal-to-noise ratio), 음성의 인지적 성능 평가 (PESQ: perceptual evaluation of speech quality)를 고려하였을 때 향상된 성능을 보였다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
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• pp.285-288
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• 2001

본 논문에서는 신호간의 의존성과 관련성이 최소가 되도록 분리하는 독립성분분석 법을 이용하여 입력음성에서 변동량이 많은 방향으로 주축을 찾아 그 정보를 이용하여 데이터의 중복성을 제거한 후 음성특징벡터를 추출하는 방법을 제안한다. 학습 하고자하는 음성인식기의 음성에서 독립성분분석법을 이용하여 특징벡터를 추출하고 HMM 을 사용하여 기존의 음성특징벡터로 사용되는 mel-cepstrum과 비교하여 학습, 인식실험을 수행하였으며 제안한 방법에서 음성인식성능의 향상을 확인할 수 있었다. 또한, 인식시 주변여건에 따라 잡음에 의한 인식성능 저하에도 유연히 대처할 수 있음을 앞 수 있었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권2호
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• pp.223-230
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• 2002

유성음원과 무성음원을 사용하는 음성부호화 방식에 있어서, 같은 프레임 안에 모음과 무성자음이 있는 경우에 음성 파형에 일그러짐이 나타난다. 본 논문에서는 최소 자승법을 적용한 새로운 TSIVUC 근사합성법을 제시하였다. 이 방법에서 TSlUVC의 추출에는 zero crossing rate과 FIR-STREAK 필터의 잔차신호를 이용한 개별피치 추출 알고리즘을 사용하였다. 실험결과, 최소 자승법을 적용하여 양호한 TSIUVC 근사합성 파형을 얻을 수 있었다. 또한 최대 오타신호에 있어서의 주파수 신호가 일그러짐이 적은 근사합성 파형에 중요한 역할을 한다는 것이다. 이 방법은 음성합성, 음성분석, 새로운 Voiced/Silence/TSIUVC의 음성부호화 방식에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제7권6호
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• pp.1175-1179
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• 2006

유성음원과 무성음원을 사용하는 음성부호화 방식에 있어서, 프레임 안에 모음과 무성자음이 있는 경우에 음성 파형에 일그러짐이 나타난다. 본 논문에서는 LMS를 적용한 새로운 TSIUVC 근사합성법을 제시하였다. 실험결과, LMS를 적용하여 양호한 TSRIVC 근사합성 파형을 얻을 수 있었으며, 오차신호가 일그러짐이 적은 근사합성 파형에 중요한 역할을 한다는 것을 알 수 있었다. 이 방법은 음성합성, 음성분석, 새로운 Voiced/Silence/TSIUVC의 음성부호화 방식에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제13권5호
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• pp.1135-1148
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• 2017

Speech recognition is one of the fascinating fields in the area of Computer science. Accuracy of speech recognition system may reduce due to the presence of noise present in speech signal. Therefore noise removal is an essential step in Automatic Speech Recognition (ASR) system and this paper proposes a new technique called combined thresholding for noise removal. Feature extraction is process of converting acoustic signal into most valuable set of parameters. This paper also concentrates on improving Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) features by introducing Discrete Wavelet Packet Transform (DWPT) in the place of Discrete Fourier Transformation (DFT) block to provide an efficient signal analysis. The feature vector is varied in size, for choosing the correct length of feature vector Self Organizing Map (SOM) is used. As a single classifier does not provide enough accuracy, so this research proposes an Ensemble Support Vector Machine (ESVM) classifier where the fixed length feature vector from SOM is given as input, termed as ESVM_SOM. The experimental results showed that the proposed methods provide better results than the existing methods.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제1권3호
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• pp.143-151
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• 2012

A new data-driven method for the design of a blind modulation frequency filter that suppresses the slow-varying noise components is proposed. The proposed method is based on the temporal local decorrelation of the feature vector sequence, and is done on an utterance-by-utterance basis. Although the conventional modulation frequency filtering approaches the same form regardless of the task and environment conditions, the proposed method can provide an adaptive modulation frequency filter that outperforms conventional methods for each utterance. In addition, the method ultimately performs channel normalization in a feature domain with applications to log-spectral parameters. The performance was evaluated by speaker-independent isolated-word recognition experiments under additive noise environments. The proposed method achieved outstanding improvement for speech recognition in environments with significant noise and was also effective in a range of feature representations.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 춘계학술발표대회
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• pp.409-410
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• 2007

조각문이란 문장 성분을 온전히 갖추지 못한 문장으로 일반적인 문장과 달리 종결 어미로 문장을 끝맺지 못하는 문장을 말한다. 실험실 환경에서와 달리 실제 음성 인식 환경에서는 이러한 조각문이 비교적 빈번히 나타나므로 연속 음성 인식 시스템의 성능 향상을 위해서는 이러한 조각문에 대한 고려가 필수적이다. 본 연구에서는 음성 인식 문법 기술에 있어서 조각문을 반영한 경우와 그렇지 않은 경우의 커버리지를 비교해 봄으로써 조각문에 대한 고려가 음성 인식 성능 향상에 기여할 수 있음을 알아 보았다.

• 음성과학
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• 제8권2호
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• pp.73-81
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• 2001

In this paper, we focus on the real time implementation of the single channel adaptive noise canceller(ANC) by using TMS320C30 EVM board. The implemented single channel adaptive noise canceller is based on a reference paper [1] in which it is simulated by using the recursive average magnitude difference function(AMDF) to get a properly delayed input speech on a sample basis as a reference signal and normalized least mean square(NLMS) algorithm. To certify results of the real time implementation, we measured the processing time of the ANC and enhancement ratio according to various signalto-noise ratios(SNRs). Experimental results demonstrate that the processing time of the speech signal of 32ms length with delay estimation of every 10 samples is about 26.3 ms, and almost the same performance as given in [1] is obtained with the implemented system.

• 음성과학
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• 제8권2호
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• pp.49-59
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• 2001

The phoneme segmentation is a very difficult problem in speech sound processing because it has found out segmental algorithm in many kinds of allophone and coarticulation's trees. Thus system configuration for the speech recognition and voice retrieval processing has a complex system structure. To solve it, we discuss a possibility of new segmental algorithm, which is called the minus a thirds one or plus in tripartitioning(삼분손익) of twelve temporament(12 율려), first proposed by Prof. T. S. Han. It is close to oriental and western musical theory. He also has suggested a 3 consonant and 3 vowel phonemes in Hunminjungum(훈민정음) invented by the King Sejong in the 15th century. In this paper, we suggest to newly name it as ortho-phonic phoneme(OPP/정음소), which carries the meaning of 'the absoluteness and independency'. OPP also is acceptable to any other languages, for example IPA. Lastly we know that this algorithm is constantly applicable to the global language and is very useful to construct a voice recognition and retrieval structuring engineering.