In this paper, we proposed quad variable rates ADPCM coding method and its implementation on C6000 DSP, which is modified from the standard ADPCM of ITU G.726 for speech quality improvement considering the environmental noise Four coding rates, 16Kbps, 24Kbps, 32Kbps and 40Kbps are used for speech window samples and the rate decision threshold is decided by the environmental noise level. The object of the proposed method is to reduce the coding rate while retaining the speech quality and the speech quality is considerably close to 40Kbps single rate coder with the coding rate close to 16Kbps single rate coder under the environmental noise. The environmental noise level affects the coding rate and the noise level is calculated per every speech window samples. At high noise level, more samples are coded at higher rates to enhance the quality, but at low noise level, only the big speech signals are coded at higher rates and more speech samples are coded at lower coding rates to reduce the coding rates. The influence of the noise on tile speech signal is considerably high for small signals and the small signal has the higher ZCR (zero crossing rate). The method is simulated in PC and to be implemented on C6000 floating point DSP board in real time operations.
이동전화망을 위한 신뢰성 높은 객관적 통화품질평가 척도개발을 위하여 Bark Spectral Distortion Perceptual Speech Quality Measure의 성능을 분석하여 이 척도들을 실제 환경에서 수집된 음성 데이터에 대해서 실험한 결과, 성능의 저하가 나타났다. 본 논문에서는 인간의 심리음향학적 특성인 마스킹을 적용하는 방안을 제안하여 그 유효성을 실험으로 확인하였다. 이때, masking threshold 계산에 tone 신호를 사용하기 때문에 음성신호에 대하여 계산할 경우 문제점이 있을 수 있으므로 scaling 을 적용하는 새로이 제안하였다. 디지털 이동통신망에서 수집된 음성 데이터에 대한 성능평가 결과, 기존의 척도들 보다 더 높은 성능을 보임을 확인하였다.
휴먼인터페이스 기술의 발달에서 인간과 기계의 상호작용은 중요한 부분이다. 감정인식에 대한 연구는 이러한 상호작용에 도움을 준다. 본 연구는 개인화된 음성신호에 대하여 감정인식 알고리즘을 제안하였다. 감정인식을 위하여 PLP 분석을 이용하여 음성신호의 특징으로 사용하였다. 처음에 PLP 분석은 음성인식에서 음성신호의 화자 종속적인 성분을 제거하기 위하여 사용되었으나 이후 화자인식을 위한 연구에서 PLP 분석이 화자의 특징 추출을 위해 효과적임을 설명하고 있다. 그래서 본 논문은 PLP 분석으로 만들어진 개인화된 감정 패턴을 이용하여 쉽게 실시간으로 음성신호로부터 감정을 평가하는 알고리즘을 제안하였다. 그 결과 최대 90%이상의 인식률과 평균 75%의 인식률을 보였다. 이 시스템은 간단하지만 효율적이다.
The human being uses speech signals to exchange information. When background noise is present, speech recognizers experience performance degradations. Speech recognition through speech enhancement in the noisy environment was studied. Histogram method as a reliable noise estimation approach for spectral subtraction was introduced using MFCC method. The experiment results show the effectiveness of the proposed algorithm.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제16권4호
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pp.276-280
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2016
A fixed rate speech coder based on the filter bank and the non-uniform sampling technique is proposed. The non-uniform sampling is achieved by the detection of inflection points (IPs). A speech block is band passed by the filter bank, and the subband signals are processed by the IP detector, and the detected IP patterns are compared with entries of the IP database. For each subband signal, the address of the closest member of the database and the energy of the IP pattern are transmitted through channel. In the receiver, the decoder recovers the subband signals using the received addresses and the energy information, and reconstructs the speech via the filter bank summation. As results, the coder shows fixed data rate contrary to the existing speech coders based on the non-uniform sampling. Through computer simulation, the usefulness of the proposed technique is confirmed. The signal-to-noise ratio (SNR) performance of the proposed method is comparable to that of the uniform sampled pulse code modulation (PCM) below 20 kbps data rate.
피치 혹은 기본 주파수는 음성 신호의 주요 특성 인자이며 음성 부호화, 음성인식, 화자인식 등의 다양한 음성 관련 응용에 활용된다. 본 논문에서는 기본 주파수의 역수인 음성의 피치 주기를 추정하기 위해서 음성 신호의 변곡점을 이용한다. 변곡점은 국소적인 최대값, 최소값 혹은 신호의 기울기가 변하는 지점으로 정의된다. 음성 신호는 저역통과 필터로 먼저 전처리되어 고주파 성분이 제거된다. 이를 통해 불필요한 변곡점들이 제거되며, 피치 주기 추정에 유용한 국소적인 최대값만을 변곡점 검출법을 이용하여 추출한다. 얻어진 변곡점 간의 시간 간격을 측정하여 피치 주기를 추정하며, 그 역수로 기본 주파수 추정치를 얻는다. 기존의 피치 추정 방법은 음성이 국소적으로 시불변이라는 가정하에 음성을 블록 단위로 처리하여 블록당 피치 주기를 구하지만, 제안된 방법은 음성을 샘플 단위로 처리하여 변곡점을 검출하며, 그 결과 피치 주기를 시간 경과에 따라 얻게 되어 음성의 시변성이 반영된 기본 주파수 추정치를 얻는다. 컴퓨터 모의실험으로 기본 주파수 추정기로서 제안된 방법의 유용성을 볼 수 있다.
In this paper, a rule-based method for improving the intelligibility of synthetic speech is proposed. A 12-pole linear prediction coding method is used to model syllable speech signals. A syllable concatenation rule for pause and frame rejection between syllables is developed to improve the naturalness of the synthetic speech. In addition, phonoligical structure transform rule and prosody rule are applied to the synthetic speech by LPC. The illustrative results demonstrate that the synthetic speech obtained by applying these rules has better naturalness than the synthetic speech by LPC.
음성신호의 기본주파수를 구하는 새로운 방법인 area comparison method를 제안 하였다. 음성신호는 생성모델에 의한 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 impulse 성 잡음이나, 전처리 filtering이 필요없게 된다.
LSF(Line Spectral Frequency) derived from LPC has known as a very useful transmission parameter of speech signals, for it has a good linear interpolation characteristics and a low spectrum distortion at low bit rates coding. This paper presents that it is possible to extract directly the formant frequencies of speech signals from LSF parameter without application of FFT algorithm by comparing the distribution of LSF parameter with the frequency distribution of analysis filter. This paper suggests the advanced algorithm that results in improving the speed of convergence at analytic solution method. Also, for the flexibility of parameters, the process that transforms from LSF to LPC is presented.
Blind signal separation is known as a powerful tool for enhancing noisy speech in many real world environments. In this paper, it is demonstrated that the performance of blind signal separation can be further improved by combining with a null beamformer (NBF). Cascading the blind source separation with null beamforming is equivalent to the decomposition of the received signals into the direct parts and reverberant parts. Investigation of beam patterns of the null beamformer and blind signal separation reveals that directional null of NBF reduces mainly direct parts of the unwanted signals whereas blind signal separation reduces reverberant parts. Further, it is shown that the decomposition of received signals can be exploited to solve the local stability problem. Therefore, faster and improved separation can be obtained by removing the direct parts first by null beamforming. Simulation results using real office recordings confirm the expectation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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