본 논문에서는 단어 인식 시스템의 성능 개선을 위하여 다음과 같은 두가지 방법을 제안한다. 첫번째 방법은 VQ 코드간의 천이를 안정화시키기 위하여 음성신호의 특징벡터 시퀀스에 관성을 적용하는 방법이고, 두번째 방법은 이산 HMM 모델에서 인접 프레임 간의 시간 상관성을 고려하기 위하여 VQ 코드의 천이행렬을 출력 심벌의 관측확률에 가중치로 이용하여 새로운 관측확률을 발생하는 방법이다. 특징벡터 시퀀스에 관성을 도입함으로서, SOFM상의 각 단어에 대한 반응경로에서 확률분포가 중첩되는 것을 억제하여 HMM의 상태천이를 안정화 시킬 수 있다. 기존의 이산 HMM에 VQ 코드의 천이행렬을 가중치로 적용함으로써, 특징벡터의 확률분포를 더욱 세분화하고, 특징분포를 적당한 영역으로 제한함으로써 인식시스템의 성능을 개선할 수 있다. 제안한 방법을 평가하기 위하여 50개의 DDD 지역명을 대상으로 인식 실험을 수행하였다. 실험 결과에 의하면, 제안된 방법이 기존의 HMM 모델에 비해 화자종속 실험에서는 $4.2\%$의 인식률 향상과 화자 독립 실험에서는 $12.45\%$의 인식률 향상을 얻을 수 있었다.
본 논문은 잡음환경 하에서의 효율적인 문맥의존 음향 모델 구성에 대한 기초연구로서 잡음환경 하에서의 유사 음소단위 수에 따른 연속 음성인식 성능을 비교, 평가한 결과에 대한 보고이다. 기존의 연구[1,2]로부터 연속음성 인식의 경우 문맥종속모델은 변이음을 고려한 39유사음소를 이용한 경우가 48유사음소를 이용하는 것보다 더 좋은 인식성능을 나타냄을 알 수 있었다. 이 연구 결과를 바탕으로 본 연구에서는 잡음환경에서도 효율적인 문맥 의존 음향모델을 구성하기 위한 기초 연구를 수행하였다. 다양한 잡음환경을 고려하기 위해 White, Pink, LAB 잡음을 신호 대 잡음비(Signal to Noise Ratio) 5dB, 10dB, 15dB 레벨로 음성에 부가한 후 각 유사음소단위 수에 따른 연속음성인식 실험을 수행하였다. 그 결과, 39유사음소를 이용한 경우가 48유사음소를 이용한 경우보다 clear 환경인 경우에 약 $7\%$와 $17\%$ 향상된 단어인식률과 문장 인식률을 얻을 수 있었으며, 각 잡음환경에서도 39유사음소를 이용한 경우가 48유사음소를 이용한 경우보다 평균 적으로 $17\%$와 $28\%$ 향상된 단어인식률과 문장인식률을 얻을 수 있어 39유사음소 단위가 한국어 연속음성인식에 더 적합하고 잡음환경에서도 유효함을 확인할 수 있었다.
불법 무인기에 의한 위협을 줄이기 위해, 음향 기반 기법에 의한 추적시스템을 구현하였다. 드론 음향 추적 방식에는 3가지 주요 사항이 있다. 첫째, 가변 빔 형성을 통해 공간을 스캔하여 음원을 찾아 마이크 어레이를 사용하여 소리를 녹음한다. 둘째, 음원의 존재 유·무 여부를 알기 위해 은닉 마르코프 모델(HMM)로 분류한다. 마지막으로 음원이 드론인 경우, 적응형 빔 패턴을 기반의 추적기준 신호로 기록 및 저장된 음원을 사용한다. 시뮬레이션은 배경 노이즈 및 간섭 사운드가 없는 이상적인 상태와 배경 노이즈 및 간섭 사운드가 있는 비이상적인 조건 모두에서 수행되며 불법적인 드론의 추적 성능을 평가하였다. 드론 추적 시스템은 마이크 어레이 성능에 따른 탐색 거리 성능향상 및 음향 패턴 일치 정도에 따른 드론 유무 판정 기준을 설계하여 음성판독 회로설계에 반영하였다.
본 논문에서는 웨이블릿 변환을 이용한 주변 잡음제거기를 제안하였다. 기존의 고정된 시간-주파수 해상도를 가지는 단구간 푸리에 분석법 대신 다양한 시간-주파수 해상도를 제공하는 웨이블릿 분석법을 사용함으로써 시간 특성이 변하는 베이블 (Babble) 잡음에 좀더 효율적인 잡음제거 방법을 설계하였다. 본 논문에 제안된 웨이블릿 변환 잡음제거기는 스펙트럴 차감법에 기반하여 구성하였으며, 고주파 영역에서 높은 시간 해상도를 갖는 웨이블릿 마스크 패턴을 사용함으로써 시간 특성이 빠르게 변화하는 고주파 잡음에 더욱 효율적인 동작을 하도록 설계하였다. 성능평가를 위해 차량 잡음, 길거리 잡음, 베이블 잡음과 같은 이동통신에서 많이 사용하는 주변잡음에서 시험하였으며, 그 주관적 음질 평가 결과 베이블 잡음의 경우 기존의 EVRC(Enhanced Variable Rate Coder) 잡음 제거기보다 Mos (Mean Opinion Score) 0.2의 성능 개선을 이룰 수 있었다. 출력 음성의 스펙트로그램에서도 성능 개선을 확인할 수 있었다.
본 논문은 스테레오 환경에서 발생하는 음향학적 에코 신호를 효율적으로 제거하기 위하여 시간 및 주파수 상관관계 (spectro-temporal correlation) 를 고려한 필터링을 제안하였다. 기존의 에코 패스를 직접 추정하는 방식에서 벗어나 동시 통화 검출 기법 없이 에코 스펙트럼을 추정하는 음향학적 에코 억제 기법 (acoustic echo suppression, AES) 을 적용하였다. 개선된 에코 추정을 위해 확장된 파워 스펙트럼 밀도 행렬 (extended power spectrum density matrix) 과 에코 과추정 조절 행렬 (echo overestimation control matrix) 을 도입하였다. 또한, 주파수 영역에서 음성이 존재하지 않을 확률을 적용한 soft decision 기반의 본 기법을 통해 스테레오 환경에서의 음향학적 에코 신호 제거 성능이 기존 기법에 비해 보다 향상됨을 확인하였다.
본 논문에서는 전음성 난청 등의 청각장애인이 외부의 보조기기를 사용하지 않고도 전화통화를 할 수 있도록 개발한 골도 전화기의 특징과 성능 평가결과에 대해 기술한다. 골도청각 뿐만 아니라 기도청각을 이용하여 음성선호를 청취할 수 있도록 설계된 골도 진동자를 개발하여, 청각장애인과 정상인이 골도 전화기를 함께 사용할 수 있다. 또, 청각장애인의 청력특성에 따른 손실을 보상해 줄 수 있는 음색조절 기능이 있으며, 이 기능과 수화음량조절기능을 이용하여 20dB범위의 수화음량정격을 가변할 수 있어 수화음량 증폭기능을 가진 고출력 전화기의 효과도 겸비하고 있다. 19명의 청각장애인을 대상으로 한 명료도 평가 및 요해도 실험 결과에 의하면, 약61dB이내의 골도 청력손실의 청각장애인은 단어나 문장을 이해하여 골도 전화기를 유용하게 사용할 수 있음을 알 수 있었다.
스위치드 커패시터 필터(Switched-capacitor filter)의 유리한 점은 IC화 할 때 능동 RC회로의 RC적(RC Product)에 해다아는 것이 커패시턴스의 비로 되어 정확하게 그 값을 유지하는 것이 쉽고 클럭주파수에 의하여 중심주파수를 선형적으로 변화시킬 수 있다는 것이다. 본 논문에서는 프로그램 가능한 2차 SC필터를 구성한 후 디지털 신호에 의하여 중심주파수, 선택도 및 최대이득이 제어가능함을 실험을 통하여 입증하였다. 실험결과 필터의 ${omega}_0$는 모든 수동소자에 대해 저감도를 유지할 수 있었으나 스위치의 기생용량이 커패시터의 비에 미치는 영향은 피할 수 없었다. SC 필터는 클럭주파수, 저항 어레이등에 의하여 전달특성을 가변시킬 수 있으므로 디지탈 신호의 처리나 음성의 분석 및 합성에도 이용될 수 있을 것이다.
본 논문은 피치를 추출하는 방법으로 자기상관을 이용하였다. 시간과 주파수 영역의 자기상관은 서로 다른 특성을 가지고 있으며, 각각 피치주기와 기본주파수에 대응된다. 본 논문에서는 시간과 주파수 영역에서의 자기상관을 결합하는 방법을 이용하였다. 이 방법은 자기상관에서 발생하는 피치 doubling과 having 에러를 크게 개선시킬 수 있었다. 하지만, 시간과 주파수 영역에서 유성음의 주기적 특성인 피치주기와 기본주파수는 서로 역수 관계이며, 특히 기본주파수의 에러는 FFT의 분해능에 의하여 발생된다. 이러한 영향을 줄이기 위하여 시간 영역과 주파수 영역에서의 자기상관 결합에 보간법을 적용함으로써 피치 검출율을 향상 시킬 수 있었다. 자기상관을 결합할 때 시간영역에서 찾은 피치후보들에 대해서만 주파수영역의 자기상관을 구함으로써 계산량은 감축될 수 있었다. 또한, 선형보간을 이용하여 기존방법 보다 FFT 계수를 8배 줄일 수 있었다. 그 결과, FFT 연산량과 주파수영역의 자기상관 계산량을 크게 감축하여 기존 방법 대비 알고리즘 처리시간을 약 9.5배 줄일 수 있었다.
본 연구에서는 퍼지 Lyapunov차원을 제안하였다. 퍼지 Lyapunov차원이란 어트렉터의 양적 변화를 평가하는 것으로 본 논문에서는 이것에 의해 화자 인식이 평가되었다. 제안된 퍼지 Lyapunov차원은 표준 패턴 어트렉터사이의 변별 특성이 우수하고, 어트렉터에 대해서는 패턴변동을 흡수시키는 화자 인식 파라미터임을 확인하였다. 퍼지 Lyapunov차원을 평가하기 위해 화자와 표준 패턴별로 식별 오차에 따른 오인식을 추정함으로써 화자인식 파라미터의 타당성을 검토하였다. 화자인식 실험을 수행한 결과 인식율 97.0[%]을 얻었으며 퍼지 Lyapuov차원이 화자인식 파라미터로서 적합함을 확인하였다.
장애음성을 판별할 수 있는 소프트웨어가 개발 될 경우, 원격의료와 언어치료 등 여러 융복합 분야에서의 활용도가 매우 높다. 본 논문은 성대 진동에 대한 변화율을 나타내는 의료정보인 음향학적 파라미터와 신호처리 기반 고차 통계량에 기반을 둔 파라미터를 융합하여, CART(Classification And Regression Trees) 분석을 통해서 정상/장애음성 판별 프로그램을 구현하였다. 사용된 음향학적 파라미터는 Jitter(%)와 shimmer(%)이다. 그리고 본 연구에서 제안된 고차통계량 기반 파라미터는 왜도(Skewness)와 첨도(Kurtosis)의 평균과 분산이다. Kay Elemetrics의 데이터베이스에서 무작위로 발췌된 정상음성 53명, 장애 음성 173명의 /아/ 발화를 이용하여 결정트리(Decision tree) 기반장애음성 판별을 위해 평균적으로 83.15%의 성능을 보이는 알고리즘을 구현하였다. 그 결과를 바탕으로 추후 상용화를 고려하여 사용자 친화적인 프레임 워크에 의해 컨텐츠를 생성하는 융복합형 기능이 포함된 장애음성 판별 프로그램을 개발하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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