현대 사회의 정보처리 기술은 디지털 기술을 기반으로 하여 빠르게 성장하고 있다. 이러한 디지털 처리기술은 신호를-음성 및 영상처리- 전달하고 해석하는 과정에서 다양한 방법을 사용하여 신호를 획득, 저장하고 있다. 효과적인 신호처리를 위해 다양한 필터가 사용되고 있으며 대표적인 디지털 필터로써는 FIR 필터와 IIR 필터가 있다. 디지털 FIR 필터는 IIR 필터에 비해 안정적이며, 선형위상 응답특성을 갖고 있다. 하지만, 디지털 FIR 필터의 불연속 구간에서의 깁스현상이 발생하는 문제점을 가지며 이것을 극복하는 것이 주요한 관건이라 하겠다. 따라서 본 논문에서는 창함수를 이용한 FIR 필터를 제시하였으며, 기존에 사용한 창함수와 비교를 통하여 성능의 우수함을 나타내었다.
본 논문에서는 적응 신호처리의 수렴속도를 향상 시키고 복잡한 계산량을 줄이는 새로운 필터 구조를 제안한다. 그리고 제안한 알고리즘을 웨이블렛 기반 적응 알고리즘에 적용한다. 실제로 합성 음성을 사용하여 적응 잡음 제거기에 적용하여 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안한 알고리즘과 기존 알고리즘과의 성능을 비교한다. 그 결과 변환 영역 알고리즘은 기존의 시간영역의 알고리즘보다 수렴속도의 향상을 보였고, 웨이블렛 알고리즘, short-length fast running FIR 알고리즘, fast-short-length fast FIR 알고리즘 그리고 제안한 알고리즘에 대한 비교 연구를 수행하였다.
This paper presents a headphone system which has adopted two algorithm to increase sound clearness and to separate signal from noisy environment. In the field of adaptive signal processing, LMS algorithm which is a kind of steepest decent method, can be implemented with more simple calculation, so that we use it to eliminate unwanted noise elements for the proposed system. Futhermore we generate early echo using some delays, then mix it in signal. This process can increase the clearness of signal. In this paper, we prove that the proposed system can be implemented in real time. The proposed system is satisfied to subject assessment test base on MOS(Mean Opinion Score) of ITU-T.
신호처리에서, 파형부화법은 음성신호의 잉여성분을 감소시킴으로써 파형을 유지하는 부호화 방법이다. 음성 합성의 경우, 고음질의 파형부호화법은 주로 분석에 의한 합성법에 이용된다. 그러나, 파형부호화법은 여기 파라미터와 성도 파라미터로 분리하지 않고 처리하기 때문에 규칙에 의한 합성에 적용되기 어렵다. 따라서 파형부호화법을 규칙에 의한 합성에 이용하기 위해서는 피치변경이 필요하다. 본 논문에서, 우리는 파형부호화법에서 음성신호를 성도 파라미터와 여기 파라미터로 분리함으로써 피치 주기를 바꿀 수 있는 새로운 피치변경법을 제안한다. 이 방법은 시-주파수 혼성영억 방법으로 시간영역에서 파형의 위상성분과 주파수영역에서 파형의 진폭성분을 보존한다. 따라서 파형부호화법은 음성처리에 있어 규칙에 의한 합성을 할 수 있다. 본 논문에서 제안한 알고리즘을 이용한 경우, 단지 $2.94\%의$ 스펙트럼 왜곡만이 일어났다. 즉, 스펙트럼 왜곡이 시간영역에서의 피치변경법보다 $5.06\%$ 이상 감소되었다.
Recently the telematics system is used widely. Users want to high quality communications. Since the primary advantage of using an array is to enhance a desired signal and reject jamming interferences, array signal processing is essential to satisfy unmet demand of user. In general, beamforming is a spatial filtering operation performed on the data received by an array of sensors. So we propose the beamformer design that use FPGA for real time processing. And we use zero-padding interpolation for high resolution data.
An adaptive system is a well-known method for removing noise from noise-corrupted speech. In this paper, we perform a least mean square (LMS) based on wavelet adaptive algorithm. It establishes the faster convergence rate of as compared to time domain because of eigenvalue distribution width. And this paper provides the basic tool required for the FIR algorithm whose algorithm reduces the arithmetic complexity. We consider a new fast short-length running FIR structure in discrete wavelet adaptive algorithm. We compare FIR algorithm and short-length fast running FIR algorithm (SFIR) to the proposed fast short-length running FIR algorithm(FSFIR) for arithmetic complexities.
한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
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pp.277-280
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2001
본 연구에서는 연속음성인식 시스템의 성능개선을 위한 기초 연구로서 음소결정트리 상태분할과 한국어 음성학적 지식을 이용하여 문맥의존 음향모델의 작성방법을 검토하고. 한국어 연속음성인식에 적용을 소개한다. 음소결정트리 상태분할 알고리즘은 각 노드에서 한국어 음성학적 지식으로 구성된 음소 질의어 집합에 따라 2진 트리로 SSS(Successive State Splitting) 알고리즘에 의해 상태분할 하는 방법으로서 상태분할 후 각 상태를 네트워크로 연결한 구조를 HM-Net(Hidden Markow Network)이라 하며 문맥의존 음향모델로 표현된다. 작성한 문맥의존 음향모델의 유효성을 확인하기 위해 본 연구실의 항공편 예약 문장(YNU200)에 대해 연속음성인식 실험을 수행하였다. 인식실험 결과, 문맥의존 음향모델에 대한 화자독립 연속음성인식률이 기존의 단일 HMM 모델보다 평균적으로 1-pass의 경우 9.9%, 2-pass의 경우 4.1% 향상된 인식률을 보였다. 따라서 문맥의존 음향모델을 작성하는데 음소결정트리 상태분할과 한국어 음성학적 지식이 유효함을 확인하였다.
본 논문에서는 잡음이 첨가된 연속음성에서의 자동 음절분할을 위해 기존에 사용되고 있는 특징 파라미터인 단구간 에너지 이외에 잡음에 강인한 특성을 가지고 있는 새로운 특징인 스펙트럼 밀도비교척도와 의사역행렬을 이용한 선형판별함수를 제안한다. 기존에 사용되는 단구간 에너지는 잡음이 없는 환경에서는 좋은 성능을 나타내지만 잡음환경에서는 그렇지 못하다. 반면에 논문에서 제안한 척도들은 반대의 성능을 가지므로 주변잡음의 크기에 따라 각각의 파라미터를 적절한 가중치로 조합하는 음절구간 결정함수와 유한상태 머신을 추가로 사용면 무 잡음 환경뿐만 아니라, 잡음이 첨가된 연속음성에서도 일정수준 이상의 음절구간을 분리해 낼 수 있다.
최근에 음성인식의 상용화가 급격히 추진되고 있다. 그러나 음성인식 응용제품의 부족과 음성인식 시스템의 성능문제로 인하여 일반인의 이용은 그다지 많지 않다. 본 논문에서는 연구실에서 만든 가변 어휘 음성인식기를 이용하여 음성인식 끝말 이어가기 게임을 구현하였다. 가변어휘 음성 인식기는 VCCV(Vowel+consonant+Consonant+vowel) 기반의 화자독립으로 구현하였다. 끝말 이어가기 게임을 위해서 약 500만 어절이 포함된 문장에서 추출한 단어의 일부를 이용하여 사전을 구축하였고, 같은 음절로 시작하는 단어가 많은 경우에는 그 수를 제안하였다. 본 연구에서 구현한 음성인식 끝말 이어가기 게임은 제한된 단어사전을 이용하도록 하였으나 음성인식기의 성능향상과 완전한 사전구축이 이루어지면 음성인식을 이용한 언어 학습기나 게임 등의 개발과 이용의 활성화에 크게 기여할 것이라 생각된다.
본 논문은 SVM(support vector machine)을 이용한 음성인식기에 대해 효과적인 특징 파라메터를 제안한다. SVM은 특징 공간에서 비선형 경계를 찾아 분류하는 방법으로 적은 학습 데이터에서도 좋은 분류 성능을 나타낸다고 알려져 있으며 최적의 특징 파라메터를 선택하기 위해 본 논문에서는 SVM을 이용한 음성인식기를 사용하여 PCA(principal component analysis), ICA(independent component analysis) 알고리즘을 적용하여 MFCC(met frequency cepstrum coefficient)의 특징 공간을 변화시키면서 각각의 인식 성능을 비교 검토하였다. 실험 결과 ICA에 의한 특징 파라메터가 가장 우수한 성능을 나타내었으며 특징 공간에서 각 클래스의 분포도 또한 ICA가 가장 높은 선형 분별성을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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