• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2005년도 추계학술대회 논문집
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• pp.282-285
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• 2005

This paper discusses the interactive system for smart home environments. In order to realize this, the main emphasis of the paper lies on the description of the multiple signal processing on the basis of the technologies such as fingerprint recognition, video signal processing, speech recognition and synthesis. For essential modules of the interactive system, we adopted the motion detector based on the changes of brightness in pixels as well as the fingerprint identification for adapting home environments to the inhabitants. In addition, the real-time speech recognizer based on the HM-Net(Hidden Markov Network) and the speech synthesis were incorporated into the overall system for interaction between user and system. In experimental evaluation, the results showed that the proposed system was easy to use because the system was able to give special services for specific users in smart home environments, even though the performance of the speech recognizer was not better than the simulation results owing to the noisy environments.

• 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.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제8권9호
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• pp.1293-1298
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• 2013

본 논문에서는 음성신호를 개선할 목적으로 잡음으로 오염된 음성신호로부터 잡음성분을 제거하기 위한 위너 필터를 사용한 잡음제거 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 먼저 잡음 복원 및 제거 방법에 기초하여 잡음으로 오염된 신호로부터 각 프레임에서 백색잡음의 잡음 스펙트럼을 제거한다. 또한 본 알고리즘은 선형예측 분석 방법에 기초한 위너 필터를 사용하여 음성신호를 강조한다. 본 실험에서는 일본 남성화자에 의한 음성과 잡음데이터를 사용하여 본 알고리즘의 실험 결과를 나타낸다. 백색잡음에 의하여 오염된 음성신호에 대하여 스펙트럼 왜곡률 척도를 사용하여 본 알고리즘이 유효하다는 것을 확인한다. 실험으로부터 백색잡음에 대하여 이전의 위너 필터와 비교하여 최대 4.94 dB의 출력 스펙트럼 왜곡률이 개선된 것을 확인할 수 있었다.

• 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.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제7권4호
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• pp.235-242
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• 2017

본 논문은 음성 신호의 Average Magnitude Difference Function (AMDF)에서 peaks (혹은 nulls)들을 찾는 알고리즘들을 제안하였다. AMDF 함수는 Autocorrelation Function (ACF)과 같이 음성 신호의 피치를 추정하는 함수로 널리 사용 하고 있다. 음성신호에서 fundamental frequency (F0)를 estimation하는 것은 매우 중요한 task이며 또한 상당한 어려움이 따른다는 것이 여러 연구들을 통해서 잘 알려진 사실이다. 본 논문에서는 AMDF 함수의 특성을 이용하여 개발한 두 가지의 알고리즘을 제시하였다. 첫째는 Local Minima에 Threshold 값을 적용하여 피치 주기를 측정 할 수 있는 nulls들을 찾아내는 알고리즘이고, 다음은 AMDF 함수와 ACF 함수 사이의 관계식을 응용한 알고리즘이다. 한국어의 감정 표현 언어들로 구성된 제시문을 널리 사용하고 있는 상용 기기로 녹음한 음성 신호를 본 논문이 제안한 알고리즘들에 적용하여서 시뮬레이션을 통해 음성 신호의 피치 주기를 측정하여서 그 성능을 알아보았다.

• 대한음성학회:학술대회논문집
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• 대한음성학회 2003년도 10월 학술대회지
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• pp.25-28
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• 2003

The aim of this paper is to analyze the pathological voice by separating signal into periodic and aperiodic part. Separation was peformed recursively from the residual signal of voice signal. Based on initial estimation of aperiodic part of spectrum, aperiodic part is decided from the extrapolation method. Periodic part is decided by subtracting aperiodic part from the original spectrum. A parameter HNR is derived based on the separation. Parameter value statistics are compared with those of Jitter and Shimmer for normal, benign and malignant cases.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1999년도 하계종합학술대회 논문집
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• pp.1107-1110
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• 1999

In speech signal processing, the accurate decision of the voiced/unvoiced sound is important for robust word recognition and analysis and a high coding efficiency. In this paper, we propose the mehod of the voiced/unvoiced decision using the LSP parameter which represents the spectrum characteristics of the speech signal. The voiced sound has many more LSP parameters in low frequency region. To the contrary, the unvoiced sound has many more LSP parameters in high frequency region. That is, the LSP parameter distribution of the voiced sound is different to that of the unvoiced sound. Also, the voiced sound has the minimun value of sequantial intervals of the LSP parameters in low frequency region. The unvoiced sound has it in high frequency region. we decide the voiced/unvoiced sound by using this charateristics. We used the proposed method to some continuous speech and then achieved good performance.

• 대한음성학회:학술대회논문집
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• 대한음성학회 1996년도 10월 학술대회지
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• pp.448-455
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• 1996

In this paper, we have proposed a VQ algorithm which uses a generating order to make quantize feature vector of speech signal. The proposed algorithm inspects what codeword follows a(ter present codeword and adds new index to established codebook, when mapping speech signal. We present a variable bit rate for new codebook, and propose an efficient compressed way of information. In this way, the number of computation and the number of codewords to be searched are reduced considerably. The performance of the proposed VQ algorithm is evaluated by spectrum distortion measure and bit rate. The obtained spectrum distortion is reduced about 0.22 [db], and the bit rate is saved over 0.21 bit/frame.