• International Journal of Control, Automation, and Systems
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• 제5권1호
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• pp.61-69
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• 2007

In this paper, we developed not only a reliable sound localization system including a VAD(Voice Activity Detection) component using three microphones but also a face tracking system using a vision camera. Moreover, we proposed a way to integrate three systems in the human-robot interaction to compensate errors in the localization of a speaker and to reject unnecessary speech or noise signals entering from undesired directions effectively. For the purpose of verifying our system's performances, we installed the proposed audio-visual system in a prototype robot, called IROBAA(Intelligent ROBot for Active Audition), and demonstrated how to integrate the audio-visual system.

• 대한음성학회:학술대회논문집
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• 대한음성학회 2005년도 추계 학술대회 발표논문집
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• pp.59-62
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• 2005

Voice activity detection (VAD) is important in many areas of speech processing technology. Speech/nonspeech discrimination in noisy environments is a difficult task because the feature parameters used for the VAD are sensitive to the surrounding environments. Thus the VAD performance is severely degraded at low signal-to-noise ratios (SNRs). In this paper, a new VAD algorithm is proposed based on the degree of voicing and Quantile SNR (QSNR). These two feature parameters are more robust than other features such as energy and spectral entropy in noisy environments. The effectiveness of proposed algorithm is evaluated under the diverse noisy environments in the Aurora2 DB. According to out experiment, the proposed VAD outperforms the ETSI Advanced Frontend VAD.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제12권4호
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• pp.1627-1633
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• 2017

This paper proposes a voice enhancing ear-protection system which is based on feedback active noise control(FBANC). The proposed system selectively suppresses the background noise and preserves the talking voice by controlling the adaptive algorithm with the voice activity period detection module. The noise reduction performance of the proposed noise canceling algorithm is analytically derived for the two key performance affecting parameters, i.e., electro-acoustic coupling distance and noise bandwidth. The proposed system is also implemented with a floating-point DSP system and its performance is experimentally tested to compare with the analytically derived results. The achieved levels of noise reduction for the three different noise bandwidths cases, i.e., 10Hz, 50Hz, and 90Hz, are high to show 17.05dB, 10.54dB and 8.99dB, respectively. The feasibility of the proposed system is also shown by the peak noise reduction achieved more than 25dB while preserving the voice component in the frequency range between 200-800Hz.

• 한국음향학회지
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• 제26권8호
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• pp.397-402
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• 2007

본 논문에서는 기존의 통계적 모델 기반의 음성 검출기의 성능 향상을 위해 이진 분류에 우수한 support vector machine(SVM)을 도입한다. 기존의 통계적 모델 기반 음성 검출기의 경우 음성의 존재와 부재에 대한 가설로부터 각각의 통계적 모델을 세워 입력 데이타에 의해 결정된 각 주파수 채널별 우도비(likelihood ratio)를 단순히 기하 평균을 취하여 문턱값과 비교, 음성 검출 여부를 판단한다. 제안된 음성 검출기는 기존의 기하 평균을 이용한 결정식을 대신하여 분류 오류 확률이 최소화되도록 각 주파수 채널별 우도비를 SVM의 특징 벡터로 적용한다. 제안된 SVM 기반의 통계적 모델 음성 검출기는 기존의 LRT를 이용한 음성 검출기 및 SVM 기반의 음성 검출기들과 비교하여 다양한 잡음 환경에서 우수한 성능을 나타낸다.

• 한국통신학회논문지
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• 제41권8호
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• pp.851-858
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• 2016

본 논문은 비음수 행렬 인수분해(NMF)의 확률적 해석에 근거한 새로운 통계적 음성검출기법을 제안한다. NMF의 기저와 부호화 행렬들이 주어졌을 때, 데이터 행렬의 분포를 Poisson 분포로 가정한 로그 우도는 Kullback-Leibler 발산을 이용한 NMF의 목적 함수와 일치한다. 이러한 NMF의 확률모델에 근거하여 음성검출을 위해 DFT영역에서 잡음과 음성의 크기 스펙트럼을 Poisson 분포로 모델링하여 새로운 우도비 검출 규칙을 유도한다. 실험 결과를 통해 제안된 기법이 0-15dB 신호 대 잡음비의 시뮬레이션 환경에서 기존 Gaussian과 NMF을 사용한 기법보다 향상된 음성검출 결과를 보여준다.

• 재활복지공학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.41-46
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• 2014

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.

• 전자공학회논문지
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• 제50권10호
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• pp.181-187
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• 2013

인간의 청각은 청각 장면 분석을 통해 배경 잡음이나 여러 사람들이 동시에 말하는 상황에서도 특정 목적을 가지는 음성 신호를 청취할 수 있는 능력을 가지고 있다. 인간의 청각 능력 시스템을 잘 반영한 CASA 시스템을 이용해 음성을 분리를 할 수 있다. 그러나 CASA 세그먼트에서 음성의 위치를 잘못 결정 했을 때 CASA 시스템의 성능은 감소된다. 본 논문에서는 CASA 시스템에서 잘못된 음성 영역 위치로 인해 발생되는 성능 감소를 개선하기 위하여 청각 장면, 그리고 주기 성분과 비주기 성분의 비율(PAR)을 결합한 음성 영역 검출 알고리즘을 제안한다. 음성 영역 검출의 성능을 평가하기 위하여 백색 잡음과 자동차 잡음 환경에서 신호 대 잡음비의 변화에 따라 실험을 수행하였다. 본 논문에서는 신호 대 잡음비 15~0dB에서 기존의 알고리즘(Pitch 와 Guoning Hu)과 제안한 알고리즘을 비교한 결과, 음성 영역 검출의 정확도가 백색잡음과 자동차 잡음에서 신호 대 잡음비 15dB 에서 최대 4%, 0dB에서 최대 34% 씩 각각 향상되었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.354-363
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• 1994

본 논문은 광대역 ISDN에서 음성 서비스를 효율적으로 제공하는 방법에 관한 연구이다. 음성은 그 특성상 유음구간과 북음구간으로 나누어지며, 음성활성검출에 의하여 실제로 말을 하는 동안만 전송이 이루어질 수 있도록 음성 트래픽을 발생한다. 본 논문에서는 ATM통신망에서 음성을 음성활성검출과 삽입(Embedded) ADPCM으로 코딩하고, 멀티플렉서에서 셀 폐기를 통하여 트래픽을 제어하는 알고리즘에 관하여 연구하였다. 트래픽 제어는 버퍼에 임계값을 주어, 버퍼의 상태가 임계값을 초과하는 경우에 낮은 우선순위를 갖는 음성 셀을 폐기하는 셀 폐기 알고리즘을 사용하였다. 셀 손실 확률, 큐 크기, 평균지연등을 성능분석 파라메터로 설정하고, 트래픽 제어 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 컴퓨터 시뮬레이션하였다. 이를 통하여 센 폐기방식에 의한 트래픽 제어가 음성의 질을 많이 저하시키지 않으면서도 트래픽 제어를 하지 않을 때에 비하여 전송 대역 이득을 향상시킨다는 것을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제46권5호
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• pp.162-166
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• 2009

본 논문은 적응 반향 제거기인 parametric wiener filter (PWF)의 반향신호 제거 파라미터를 구간 조건에 따라 차등적으로 적용시키는 새로운 음향학적 반향제거 (Acoustic Echo Suppression, AES) 알고리즘을 제안한다. PWF는 반향 신호 추정의 부정확성을 보상하고자 반향신호 제거 파라미터를 사용한다. 기존의 방법은 단일통화 구간과 동시통화 구간에 관계없이 동일한 반향신호 제거파라미터 값을 적용하여 동시통화 환경에서 근단 신호의 왜곡을 발생 시킨다. 본 논문에서는 상관계수 (Correlation Coefficient)를 이용한 동시통화(Double-Talk) 검출 알고리즘과 음성구간검출기 (Voice Activity Detector, VAD)의 결과로부터, 원단 화자만 있는 구간과 동시통화 구간을 구분하고 각각의 경우에 반향제거 파라미터를 달리 적용하여 동일한 반향신호 제거 파라미터를 사용함에 따른 동시통화 구간내의 근단 화자신호의 음질 저하 없이 반향신호를 보다 효과적으로 제거하는 방법을 제안한다. 제안된 방법의 결과는 객관적인 실험을 통해 비교 평가한 결과 우수한 성능을 보였다.

• 한국음향학회지
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• 제27권7호
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• pp.372-378
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• 2008

음성 검출기 (VAD, Voice Activity Detector)는 이동 통신이나 음성신호처리 등에 매우 중요한 기법으로 사용된다. 일반적인 음성 검출방식은 이산 푸리에 변환 (DFT, Discrete Fourier Transform)영역에서 통계적인 모델을 기반으로 하여 우도비검정 (LRT, Likelihood Ratio Test)을 하게 된다. 그리고 이 값을 임계값과 비교하며 음성인지 아닌지 판단하게 된다. 본 논문에서는 신호 준공간 (Signal Subspace)에 기반한 새로운 통계적 음성 검출 기법을 제안하다. 확률적인 주성분 분석 (PPCA, Probabilistic Principal Component Analysis)은 신호 준공간 방법에서 잡음신호에 대한 확률적인 모델을 얻기 위해 사용된다. 제안된 기법은 신호 준공간 영역에서 우도비검정에 기반을 두는 결정규칙을 적용하였다. 음성 검출 실험 결과는 신호 준공간 모델에 근거한 음성 검출기 기법이 주파수 영역에 기반한 가우시안 (Gaussian) 음성 검출기 보다 향상된 검출 결과를 보여준다.