MBE (multi-band excitation) coder can achieve high qualify synthetic speech below 4.0 kbps. There are, however, significant differences of the fine structure between the original spectrum and the synthetic spectrum. They are mainly due to the exclusive partition of voiced and unvoiced regions in frequency domain and the decision procedure based on the experimental threshold. This paper proposes MMBE (mixed multi-band excitation) speech model to overcome drawbacks of a MBE coder. In addition, two analysis methods, which do not need my decision procedure based on a threshold, are presented. Both voiced and unvoiced components can be mixed over all the frequency axis in the MMBE speech model. To illustrate the potential of the proposed speech model, we develop a 2.6 kbps MMBE coder and compare it with a 2.9 kbps MBE coder by both objective and subjective methods. The results have shown that the proposed coder has a better performance even at a lower bit-rate compared with the MBE coder.
This paper describes a technique of probabilistic spectral subtraction which uses the knowledge of both noise and speech so as to reduce automatic speech recognition errors in noisy environments. Spectral subtraction method estimates a noise prototype in non-speech intervals and the spectrum of clean speech is obtained from the spectrum of noisy speech by subtracting this noise prototype. Thus noise can not be suppressed effectively using a single noise prototype in case the characteristics of the noise prototype are different from those of the noise contained in input noisy speech. To modify such a drawback, multiple noise prototypes are used in probabilistic subtraction method. In this paper, the probabilistic characteristics of noise and the knowledge of speech which is embedded in hidden Markov models trained in clean environments are used to suppress noise. Futhermore, dynamic feature parameters are considered as well as static feature parameters for effective noise suppression. The proposed method reduced error rates in the recognition of 50 Korean words. The recognition rate was 86.25% with the probabilistic subtraction, 72.75% without any noise suppression method and 80.25% with spectral subtraction at SNR(Signal-to-Noise Ratio) 10 dB.
In this paper, we propose an effective speech reinforcement technique under the near-end and the far-end noise environments. In general, since the intelligibility of the far-end speech for the near-end listener is significantly reduced under near-end noise environments, we require a far-end speech reinforcement approach to avoid this phenomena. Specifically, based on the estimated background noise spectrum of the near-end, we reinforce the far-end speech spectrum by incorporating the more general cases under the near-end with background noise. Also, we propose the novel approach to reinforce the actual speech signal except for the noise signal in the far-end noisy speech signal. The performance of the proposed algorithm is evaluated by the CCR (Comparison Category Rating) test of the method for subjective determination of transmission quality in ITU-T P.800 under various noise environments and shows better performances compared with the conventional method.
The standard of evaluating function of speech coder for mobile telecommunication can be shown in channel capacity, noise immunity, encryption, complexity and encoding delay largely. This study is an algorithm to reduce complexity applying to CDMA(Code Division Multiple Access) mobile telecommunication system, which has a benefit of keeping the existing advantage of telecommunication quality and low transmission rate. This paper has an objective to reduce the computing complexity by controlling the frequency band nonuniform during the changing process of LSP(Line Spectrum Pairs) parameters from LPC(Line Predictive Coding) coefficients used for EVRC(Enhanced Variable-Rate Coder, IS-127) speech coders. Its experimental result showed that when comparing the speech coder applied by the proposed algorithm with the existing EVRC speech coder, it's decreased by 45% at average. Also, the values of LSP parameters, Synthetic speech signal and Spectrogram test result were obtained same as the existing method.
We consider a method for enhancement of speech signal degraded by additive random noise with time-variant and/or colored natures. For enhancement of speech signal with such noise, it is effective to utilize the natures of speech and noise. The objective of enhancement of speech is to improve the overall quality and the articulation of speech degraded by the time-variant and/or colored random noise. In the proposed method the distribution model of speech spectrum is given as information to noise reduction system. The proposed system can improve about lOdB in SNR when the input SNR is 0 dB.
In the area of the speech synthesis techniques, the waveform coding methods maintain the intelligibility and naturalness of synthetic speech. In order to apply the waveform coding techniques to synthesis by rule, however, we must be able to alter the pitches for prosody control of synthetic speech. In this paper, we propose a new pitch alteration technique in time-frequency hybrid domain, that compensates phase distortion of the cepstral pitch alteration method with time scaling method in the time domain. This method can remove some phase spectrum distortion which is occurred in conjunction point between the waveforms in continued frames. Also, we can obtain little magnitude spectrum distortion below 1.18% for pitch alteration of 200%.
This paper presents the Korean digit recognition method under noise environment using the spectral mapping training based on static supervised adaptation algorithm. In the presented recognition method, as a result of spectral mapping from one space of noisy speech spectrum to another space of speech spectrum without noise, spectral distortion of noisy speech is improved, and the recognition rate is higher than that of the conventional method using VQ (vector quatization) and DTW(dynamic time warping) without noise processing, and even when SNR level is 0dB, the recognition rate is 10 times of that using the conventional method. It has been confirmed that the spectral mapping training has an ability to improve the recognition performance for speech in noise environment.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.7
no.2
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pp.177-182
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2003
In this study, we research the robust speech recognition for the syllables and phoneme units with the feature parameter including the voiced-unvoiced measures for the confusable words. In order to make it possible, we propose the measure representing the voiced-unvoiced degree by using the HPS(Harmonic Product Spectrum) information, used on pitch detection. We proposed this measures with the sharpnes, peak count and height measure of HPS. We reconstructed the feature parameter including this measures, then we performs the speech recognition experiments and compared with the typical feature parameters under the CVC type confusable syllables DB.
Most waveform coding techniques attempt to reduce redundancy of speech signal while preserving the shape of the waveform. In speech synthesis, wavefrom coding methods are used to the synthesis by rule for high quality speech. However, it is difficult to apply the waveform coding to the synthesis by rule because the parameters of the wavefrom coding cannot be classified as either the excitation or the vocal tract parameters. The proposed method shows little spectrum distortion of 2.7% or less for 50% pitch changes. It also achieves smooth connection of wavefrom magnitudes among the frames by compensating the phase in time domain.
In this paper, we propose an algorithm for the frequency channel segmentation using peaks and valleys in spectrogram. The frequency channel segments means that local groups of channels in frequency domain that could be arisen from the same sound source. The proposed algorithm is based on the smoothed spectrum of the input sound. Peaks and valleys in the smoothed spectrum are used to determine centers and boundaries of segments, respectively. To evaluate a suitableness of the proposed segmentation algorithm before that the grouping stage is applied, we compare the synthesized results using ideal mask with that of proposed algorithm. Simulations are performed with mixed speech signals with narrow band noises, wide band noises and other speech signals.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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