본 논문에서는 WPD (Wavelet Packet Decomposition) 계수에 Teager 에너지를 적용한 특징 계수를 임계값 알고리듬에 적용하여 잡음에 강인한 VAD 알고리듬을 제안하였다. 임계값은 비음성 구간의 평균과 표준편차를 추산하여 설정하였다. TIMIT 음성과 NOISEX 잡음 데이터베이스를 사용한 실험 결과, 제안된 알고리듬이 기존의 대표적인 비교 대상 알고리듬보다 우수함을 보였다. 정확도는 SNR 10 dB부터 -10 dB까지 ROC (Receiver Operating Characteristics) 곡선을 사용하여 비교하였다.
본 논문에서는 GPS 위성시계의 갑작스런 주파수 도약이 발생하였을 때 이를 즉시 검출할 수 있는 기법을 제시한다. GPS 위성은 정밀 위치와 시각 정보를 제공하기 위해 원자시계를 장착하고 있으나, 위성 원자시계는 장기적으로는 이차 함수의 형태를, 단기적으로는 주기가 일정치 않은 주기함수의 형태를 보이면서 가끔씩 신호에 갑작스런 도약 현상이 발생한다. 위성 시계의 이상 현상은 GPS 측정치에 큰 오차를 수반하기 때문에, 실시간 정밀 위치 응용분야에서는 위성시계 이상 신호를 즉시 검출할 수 있는 기법이 요구된다. 이를 위해 다양한 신호처리 분야에서 특정한 신호를 검출하는데 활용되고 있는 Teager 에너지를 적용하였으며, 그 결과 시계 도약 현상을 효과적으로 검출할 수 있었고, 일반적인 위성시계 도약 검출 기법과의 비교를 통해 제시한 기법의 유용성을 확인하였다.
본 논문에서는 잡음 상황에서 강인한 음성 특성을 나타내는 TE (teager energy) 기반의 특징벡터를 이용한 음성 검출 알고리즘을 제안하였다. 입력 신호에 TEO (teager energy operator)를 적용하고, 이를 이용하여 음성 검출 알고리즘에서 우수한 성능을 보여주는 파워 스펙트럼 편차를 구하였다. 또한, 제안된 음성 검출 알고리즘의 성능 향상을 위하여 통계적 모델 기반의 우도비를 TE 기반의 파워 스펙트럼 편차의 가중치 요소로 적용하였다. 제안된 알고리즘의 성능 검증을 위해서 전체 오차율, ROC (receiver operating characteristics), PESQ (perceptual evaluation of speech quality)와 같은 객관적 실험을 수행하였다. 실험결과 5dB SNR 이하의 낮은 SNR을 갖는 비 정상 잡음 환경에서 제안한 음성 검출 알고리즘이 약 2.6%의 전체 오차율 감소와 약 0.053의 PESQ 점수 향상을 나타내었다.
본 논문에서는 잡음환경에서 효과적인 음성을 검출하기 위한 새로운 음성검출 (VAD, voice activity detection) 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 개선된 음성/비음성 검출을 위해 기존의 파워 스펙트럼 편차를 적용하는 대신 Teager 에너지 기반의 파워 스펙트럼 편차 (power spectral deviation)를 이용한다. 또한 향상된 VAD 성능을 위하여 각각의 주파수 밴드에 대한 음성부재확률 (speech absence probability)을 제안된 파워 스펙트럼 편차를 도출하는데 스무딩 (smoothing) 파라미터로 적용한다. 제안된 알고리즘은 기존의 방법과 객관적인 실험을 통해 비교 평가한 결과 다양한 배경잡음 환경에서 향상된 성능을 보였다.
This paper deals with an application of Teager Energy Operator (TEO) and Energy Separation Algorithm(ESA) to detect and determine various voltage waveform distortions like harmonics, inter-harmonics and frequency variation. Because the TEO and DESA algorithm was initially proposed for speech or communication analysis, its applications are limited to some types of waveform in the power quality analysis area. For example, an undistorted voltage signal is similar with a pure sinusoid. A voltage fluctuation is very similar with an amplitude-modulated signal, from the viewpoint of signal theory. And a continuous frequency variation is similar with a frequency-modulated signal, which is also known as a chirp signal. This paper is written to show that the TEO and DESA algorithm can be used for detecting occurrences of the representative waveform distortions and determining their instantaneous information of amplitude and frequency.
We propose a simle scheme for detecting tone signals narrowly spaced in the frequency by employing a nonlinear device called Teager's energy tracker. When the input signal is a tone signal, the output of Teager's energy tracker is proportional to the energy and tone frequency of the input signal. When the envelope of the input tone is varying, this tracker can also track the energy of the envelope. By employing Teager's algorithm as a preprocessor, the detector for narrowly spaced tone signals can be implemented without the use of sharp notch filters. As an example, the proposed detector is applied to distinguishing ITU-T V.8 and V.25 tone signals. The detector perfodrmance is analyszed and is verified by computer simulation.
본 논문에서는 잡음환경에서 효과적인 음성을 검출하기 위한 새로운 음성 검출 (VAD, voice activity detection) 알고리즘을 제안한다. 통계적 모델에 기반의 Likelihood ratio (LR)를 통하여 도출되는 전역 음성부재확률 (GSAP, global speech absence probability)은 음성검출을 위한 피쳐 (feature) 파라미터로 널리 적용되고 있다. 하지만 신호 대 잡음 비 (SNR, signal-to-noise ratio)가 낮은 잡음환경에서는 정확한 GSAP 추정이 어려운 문제점을 가지고 있다. 따라서 제안된 방법에서는 잡음환경에서 강인한 VAD 알고리즘을 위하여 Teager energy (TE) 기반의 GSAP를 피쳐 파라미터로 적용한다. 제안된 알고리즘은 기존의 방법과 객관적인 실험을 통해 비교 평가한 결과 다양한 배경잡음 환경에서 향상된 성능을 보였다.
본 논문에서는 비정체성(nonstationary) 잡음 환경을 위한 단일 채널 VAD(Voice Activity Detection) 알고리듬 제안하였다. VAD 판별을 위한 특징계수의 임계값은 과거 비음성 프레임들의 평균과 표준편차를 추산하여 적응적으로 갱신하였다. 특징계수로는 SPD-TE(Spectral Power Difference-Teager Energy)를 사용했는데, 이것은 WPD(Wavelet Packet Decomposition) 계수에 Teager 에너지를 적용한 것으로서 잡음에 강인한 것으로 보고된 바 있다. TIMIT 음성과 NOISEX-92 잡음을 사용하여 10 dB부터 -10 dB까지의 SNR에 대한 실험 결과, 제안된 알고리듬이 표준을 포함한 기존의 알고리듬과 비슷한 정확도를 보였다.
본 논문에서는 다양한 잡음환경에서 효과적인 잡음 제거 (NS, noise suppression)를 위한 새로운 음성향상 (speech enhancement) 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법에서는 음성향상 알고리즘에서 잡음전력 갱신을 위한 음성검출 (VAD, voice activity detection)의 피쳐 (feature) 파라미터로서 오염된 음성신호를 기반으로 주파수 밴드 별로 도출되는 기존의 지역 음성부재확률 (LSAP, local speech absecne probability) 대신 오염된 음성신호의 Teager energy (TE)를 적용한 LSAP를 적용한다. 또한 적용된 TE operator의 성능을 개선하기 위하여 프레임 단위로 도출되는 전역 음성부재확률 (GSAP, global SAP)을 TE의 가중치 파라미터로서 적용한다. 제안된 알고리즘은 기존의 방법과 객관적인 실험을 통해 비교 평가한 결과 다양한 배경잡음 환경에서 향상된 성능을 보였다.
본 논문에서는 변형된 Teager 에너지를 이용하여 음성의 끝점을 검출하는 알고리듬을 제안하였다. 기존의 방법에서는 대부분 음성신호의 에너지와 영교차율을 이용하거나 이 파라미터들과 함께 다른 여러 파라미터들을 사용하여 끝점을 검출하였다. 여러 파라미터들을 사용하는 알고리듬의 경우 계산량이 많아지게 되는데, 이에 비해 본 논문에서는 하나의 파라미터를 이용하기 때문에 계산량이 기존의 알고리듬보다 적다. 그리고 이 알고리듬에서 사용한 변형된 Teager 에너지는 음성신호의 진폭뿐만 아니라 주파수까지 고려한 파라미터이다. 일반적으로 마찰음은 진폭이 작아 검출하기가 어려운데, 본 논문에서는 이러한 마찰음에 대해 실험을 했고, 그 결과를 통해 제안한 알고리듬이 기존의 다른 여러 알고리듬보다 성능이 우수하다는 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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