Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.13
no.10
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pp.2211-2217
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2009
In this paper, we propose the speech enhancement algorithm using an one-microphone in a reverberant room environments. Spectral subtraction is the effective method which can reduce the reverberation element and the noise in a spectrum domain. Spectral subtraction needs correct separation of voice section and silent section therefore to improve the performance, voice activity detection(VAD) based on entropy has been applied to the proposed method. We test a performance of the proposed method by comparing with conventional method which used VAD based on energy detection. Reverberation reduction ratio with variable of SNR and a reverberation time is used as a test index. From the simulation result, proposed method shows performance better than conventional method.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.24
no.6A
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pp.820-831
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1999
In this paper, we have compared the performance of a D-TDMA protocol with that of a CDMA protocol, in radio access system for integrated voice/data services.The D-TDMA protocol is based on a generic dynamic channel assignment approach to be followed a combination of “circuit mode” reservation for voice calls, along with dynamic first-come-first served assignment of remaining capacity for data messages. In the CDMA protocol, we have used the voice activity detection to reduce the interface power of other mobiles in internal and external cells, and analyzed the interference power ratio. Also we have computed BER(Bit Error Rate) by using this interference power ratio and evaluated voice blocking probability(voice packet loss probability) and data transmission delay, according to average data length and average data arrival rate.We have found the CDMA protocol achieves comparatively higher performance for short data length, regardless of data arrival rate. Otherwise, the data transmission delay of D-TDMA protocol is shorter than that of the CDMA protocol for long data message.
For efficient interaction between human and robots, speech interface is a core problem especially in noisy and reverberant conditions. This paper analyzes main issues of spoken language interface for humanoid robots, such as sound source localization, voice activity detection, and speaker recognition.
In this paper we derive a new VAD algorithm, which combines the preprocessing algorithm and the optimum decision rule. To improve the performance of the VAD algorithm we employ the speech enhancement algorithm and then apply the maximal ratio combining technique in the preprocessing procedure, which leads to maximized output SNR. Moreover, we also perform extensive computer simulations to demonstrate the performance improvement of the proposed algorithm under various background noise environments.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.7
no.3
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pp.116-121
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2006
In this paper, we propose the dimension reduction method of multi-dimension speech feature vector for real-time adaptation procedure in various noisy environments. This method which reduces dimensions non-linearly to map the likelihood of speech feature vector and noise feature vector. The LRT(Likelihood Ratio Test) is used for classifying speech and non-speech. The results of implementation are similar to multi-dimensional speech feature vector. The results of speech recognition implementation of detected speech data are also similar to multi-dimensional(10-order dimensional MFCC(Mel-Frequency Cepstral Coefficient)) speech feature vector.
This paper improves the performance of VAD (Voice Activity Detector) in G.723.1 Annex A 6.3kbps/5.3kbps dual rate speech coder, which is developed for Internet Phone and videoconferencing. The VAD decision is based on a three-level energy threshold. We evaluates for processing time, speech quality, and bit rate. The processing time is reduced due to the accuracy of VAD decision on the silence period. On subjective quality test there is almost no difference compared with the G.723.1. In order to measure the bit rate we count the active speech frame (VAD=1) and we can reduce more bit rate as silence periods are shown.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.49
no.3
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pp.81-88
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2012
In this paper, we propose a novel speech enhancement algorithm for effective noise suppression in various noisy environments. In the proposed method, to result in improved decision performance for speech and noise segments, local speech absence probability (LSAP, local SAP) based on Teager energy of noisy speech is used as the feature parameter for voice activity detection (VAD) in each frequency subband instead of conventional LSAP. In addition, The presented method utilizes global SAP (GSAP) derived in each frame as the weighting parameter for the modification of the adopted TE operator to improve the performance of TE operator. Performances of the proposed algorithm are evaluated by objective test under various environments and better results compared with the conventional methods are obtained.
Voice activity detection (VAD) is a process that separates the noise region from silence or noise region of input speech signal. Since unvoiced consonant signals have very similar characteristics to those of noise signals, it may result in serious distortion of unvoiced consonants, or in erroneous noise estimation to can out VAD without paying special attention on unvoiced consonants. In this paper, we propose a method to extract in an explicit way the boundaries between unvoiced consonant and noise in fluent speech so that more exact VAD could be performed. The proposed method is based on histogram in frequency domain which was successfully used by Hirsch for noise estimation, and a1so on similarity measure of frequency components between adjacent frames, To evaluate the performance of the proposed method, experiments on unvoiced consonant boundary extraction was performed on seven kinds of noisy speech signals of 10 ㏈ and 15 ㏈ SNR respectively.
This paper presents the real-time implementation of an AMR (Adaptive Multi Rate) vocoder which is included in the asynchronous International Mobile Telecommunication (IMT)-2000 mobile ASIC. The implemented AMR vocoder is a multi-rate coder with 8 modes operating at bit rates from 12.2kbps down to 4.75kbps. Not only the encoder and the decoder as basic functions of the vocoder are implemented, but VAD (Voice Activity Detection), SCR (Source Controlled Rate) operation and frame structuring blocks for the system interface are also implemented in this vocoder. The DSP for AMR vocoder implementation is a 16bit fixed-point DSP which is based on the TeakLite core and consists of memory block, serial interface block, register files for the parallel interface with CPU, and interrupt control logic. Through the implementation, we reduce the maximum operating complexity to 24MIPS by efficiently managing the memory structure. The AMR vocoder is verified throughout all the test vectors provided by 3GPP, and stable operation in the real-time testing board is also proved.
In this paper, We present an efficient variable rate speech coder for spectral efficiency and packet processing technique for packet loss compensation of a voice codec with 10msec frame in VoIP service. Through disconnecting the users from the spectral resource during silence interval of about 60% period, a variable rate voice coder based on a voice activity detection(VAD) can increase spectral gain by two times. The performance of the method was analyzed by variation of detected voice activity factor and degraded speech frame ratio under various background noise level, and compared those of G.729B of ITU-T 8kbps standard speech codec. A method to compensate lost packets utilized addition of recovery data to a main stream and error concealment scheme for speech quality enhancement, the performance is verified by reconstructed speech quality. The proposed scheme can achieve spectral gain by two times or enhance speech quality by 3dB through reserved bandwidth of VAD. Therefore, the proposed method can enhance a spectral efficiency or speech quality of VoIP.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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