잡음 음성의 지각적 품질과 명료도 향상을 위해 활용되는 음성 향상은 크기 스펙트럼을 이용한 방법에서 크기와 위상을 같이 향상시킬 수 있는 복소 스펙트럼을 이용한 방법으로 연구되어왔다. 본 논문에서는 잡음 음성의 명료도와 품질을 더욱 향상시키기 위해 복소 스펙트럼 기반 음성 향상 시스템에 어텐션 기법을 적용하는 방안에 관해 연구를 수행하였다. 어텐션 기법은 additive attention을 기반으로 수행하며 복소 스펙트럼의 특성을 고려하여 어텐션 가중치를 계산할 수 있도록 하였다. 또한 특징 맵의 중요도를 고려하기 위해 전역 평균 풀링 연산을 같이 사용하였다. 복소 스펙트럼 기반 음성 향상은 Deep Complex U-Net(DCUNET) 모델을 기반으로 수행하였으며, additive attention은 Attention U-Net 모델에서 제안된 방법을 기반으로 연구를 수행하였다. 거실 환경의 잡음 데이터에 대해 음성 향상을 수행한 결과, 제안한 방법이 Source to Distortion Ratio(SDR), Perceptual Evaluation of Speech Quality(PESQ), Short Time Objective Intelligibility(STOI) 평가 지표에서 기준 모델보다 개선된 성능을 보였으며, 낮은 Signal-to-Noise Ratio(SNR) 조건의 다양한 배경 잡음 환경에 대해서도 일관된 성능 향상을 보였다. 이를 통해 제안한 음성 향상 시스템이 효과적으로 잡음 음성의 명료도와 품질을 향상시킬 수 있음을 보여주었다.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제6권6호
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pp.818-827
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2008
In this paper, we propose a new noise estimation and reduction algorithm for stationary and nonstationary noisy environments. This approach uses an algorithm that classifies the speech and noise signal contributions in time-frequency bins. It relies on the ratio of the normalized standard deviation of the noisy power spectrum in time-frequency bins to its average. If the ratio is greater than an adaptive estimator, speech is considered to be present. The propose method uses an auto control parameter for an adaptive estimator to work well in highly nonstationary noisy environments. The auto control parameter is controlled by a linear function using a posteriori signal to noise ratio(SNR) according to the increase or the decrease of the noise level. The estimated clean speech power spectrum is obtained by a modified gain function and the updated noisy power spectrum of the time-frequency bin. This new algorithm has the advantages of much more simplicity and light computational load for estimating the stationary and nonstationary noise environments. The proposed algorithm is superior to conventional methods. To evaluate the algorithm's performance, we test it using the NOIZEUS database, and use the segment signal-to-noise ratio(SNR) and ITU-T P.835 as evaluation criteria.
음성 신호의 효과적인 양자화를 위해서 인간의 청각 인지 특성을 이용하는 방법이 널리 사용되고 있다. 그러나 아직까지는 음성 스펙트럼의 크기 정보에 대한 인지 특성만을 이용하고 있을 뿐, 음성의 위상 정보는 그 중요성에 비해 간과되어 온 것이 사실이다. 본 논문에서는, 음향 신호로부터 청각 인지 측면에서 관련 없는 위상 성분을 추정하는 PIPE(Perceptually Irrelevant Phase Elimination) 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 청각 특성이 critical band 대역 내의 상대적인 위상 관계에 민감하다는 관측 결과에 근거하여, 일반적인 stationary 푸리에(Fourier) 신호와 고조파(harmonic) 신호에 대해 각각 인지 측면에서 관련 없는 위상을 판별하는 방법을 제공한다. 제안된 방법을 음성 분석-합성(analysis / synthesis) 시스템에 적용함으로써 일부 위상 정보만을 이용해 음성을 복원하였으며, 청취 실험 결과 제안된 방법의 효율성을 알 수 있었다.
본 논문에서는 CS-ACELP와 호환성을 갖는 광대역 음성 부호화기를 설계하였다. 16㎑로 샘플링된 광대역 음성신호는 QMF 필터와 Decimation에 의하여 두 개의 협대역 음성신호로 나누어진다. 나누어진 두 개의 협대역 음성신호는 CS-ACELP와 ATC(Adaptive Transform Coding) 방법으로 각각 부호화되어 전송된다. 두 대역으로부터 부호화된 정보는 16 Kbps의 전송률을 갖고, 수신단에서는 각 대역을 CS-ACELP와 ATC 방법으로 역 부호화하여 음성신호를 합성한다. 설계된 광대역 음성부호화기의 성능을 평가하기 위하여 ITU-T의 표준안인 G.722를 포함하여 MOS 시험을 하였다.
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.
본 연구에서는 음성 및 EGG 신호를 2-채널 피치검출 알고리즘을 제안하였다. 성대의 떨림에 관한 정확한 정보를 얻을 수 있는 EGG 신호를 이용함으로써 음성신호로부터 피치를 검출하고자 할 때 수반되는 문제점들을 최소화 할 수 있으며, EGG 신호의 왜곡 및 불규칙한 변화는 음성신호의 분석을 통해 보완해 줌으로써 시간영역에서 음성신호에 동기된 정확한 피치 marker를 검출하였다. 2-채널 피치검출 알고리즘은 음성신호만을 이용한 일반적인 피치검출 알고리즘에 비해 보다 정확하고 개선된 피치궤적을 얻을 수 있음을 실험을 통해 보였으며, 따라서 새로이 개발되는 피치검출 알고리즘의 객관적인 비교 및 평가에 이용될 수 있다.
Most individuals with hearing impairment have difficulty in understanding speech in noisy situations. This study was conducted to investigate sentence recognition ability using the Korean Standard-Sentence Lists for Preschoolers (KS-SL-P2) in pre-school age children with cochlear implants and hearing aids. The subjects of this study were 10 pre-school age children with hearing aids, 12 pre-school age children with cochlear implants, and 10 pre-school age children with normal hearing. Three kinds of signal-to-noise (SNR) conditions (+10 dB, +5 dB, 0 dB) were applied. The results for all pre-school age children with cochlear implants and hearing aids presented a significant increase in the score for sentence recognition as SNR increased. The sentence recognition score in speech noise were obtained with the SNR +10 dB. Significant differences existed between groups in terms of their sentence recognition ability, with the cochlear implant group performing better than the hearing aid group. These findings suggest the presence of a sentence recognition test using speech noise is useful for evaluating pre-school age children's listening skill.
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.
CCITT G.721, G.723 standard ADPCM algorithm is implemented by using TI's fixed point DSP start kit (DSK). ADPCM can be implemented on a various rates, such as 16K, 24K, 32K and 40K. The ADPCM is sample based compression technique and its complexity is not so high as the other speech compression techniques such as CELP, VSELP and GSM, etc. ADPCM is widely applicable to most of the low cost speech compression application and they are tapeless answering machine, simultaneous voice and fax modem, digital phone, etc. TMS320C50 DSP is a low cost fixed point DSP chip and C50 DSK system has an AIC (analog interface chip) which operates as a single chip A/D and D/A converter with 14 bit resolution, C50 DSP chip with on-chip memory of 10K and RS232C interface module. ADPCM C code is compiled by TI C50 C-compiler and implemented on the DSK on-chip memory. Speech signal input is converted into 14 bit linear PCM data and encoded into ADPCM data and the data is sent to PC through RS232C. The ADPCM data on PC is received by the DSK through RS232C and then decoded to generate the 14 bit linear PCM data and converted into the speech signal. The DSK system has audio in/out jack and we can input and out the speech signal.
Speaking rate represents how many phonemes in speech signal have in limited time. It is various and changeable depending on the speakers and the characters of each phoneme. The preprocessing to remove the effect of variety of speaking rate is necessary before recognizing the speech in the present speech recognition systems. So if it is possible to estimate the speaking rate in advance, the performance of speech recognition can be higher. However, the conventional speech vocoder decides the transmission rate for analyzing the fixed period no regardless of the variety rate of phoneme but if the speaking rate can be estimated in advance, it is very important information of speech to use in speech coding part as well. It increases the quality of sound in vocoder as well as applies the variable transmission rate. In this paper, we propose the method for presenting the speaking rate as parameter in speech vocoder. To estimate the speaking rate, the variety of phoneme is estimated and the Line Spectrum Pairs is used to estimate it. As a result of comparing the speaking rate performance with the proposed algorithm and passivity method worked by eye, error between two methods is 5.38% about fast utterance and 1.78% about slow utterance and the accuracy between two methods is 98% about slow utterance and 94% about fast utterances in 30 dB SNR and 10 dB SNR respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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