본 논문에서는 미디어 오디오의 음향 특성 및 문맥 정보를 활용한 DNN 기반 음성 검출 시스템을 제안한다. 미디어 오디오 내에 포함되어 있는 음성과 비음성을 구분하기 위한 음성 검출 기법은 효과적인 음성 처리를 위해 필수적인 전처리 기술이지만 미디어 오디오 신호에는 다양한 형태의 음원이 복합적으로 포함되어 있으므로 기존의 신호처리 기법으로는 높은 성능을 얻기에는 어려움이 있었다. 제안하는 기술은 미디어 오디오의 고조파와 퍼커시브 성분을 분리하고, 오디오 콘텐츠에 포함된 문맥 정보를 반영하여 DNN 입력 벡터를 구성함으로써 음성 검출 성능을 개선할 수 있다. 제안하는 시스템의 성능을 검증하기 위하여 20시간 이상 분량의 드라마를 활용하여 음성 검출용 데이터 세트를 제작하였으며 범용으로 공개된 8시간 분량의 헐리우드 영화 데이터 세트를 추가로 확보하여 실험에 활용하였다. 실험에서는 두 데이터 세트에 대한 교차 검증을 통하여 제안하는 시스템이 기존 방법에 비해 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
Acoustic feedback is perceived as whistling or howling, which is a major complaint of hearing-aids users. Acoustic feedback cancellation is important in hearing-aids because acoustic feedback degrades performance of the hearing aid device by reducing maximum insertion gain. Adaptive systems for estimate acoustic feedback path and feedback suppression algorithms have been proposed in order to solve this problem. A typical feedback cancellation algorithm is LMS(least mean squares) because of its computational efficiency. However it has problem of convergence performance in high correlated input signal. In this paper, we propose a new variable step-size normalized LMS(least mean squares) algorithm using VAD(voice activity detection) to overcome the limitation of the LMS algorithm. The VAD algorithm is GSAP(global speech absence probability) and the feedback cancellation algorithm is normalized LMS. The proposed algorithm applies different step-size between voice and non-voice using VAD, for high stability, fast convergence speed and low misalignment when correlated inputs, such as speech. The result of simulation with white noise mixed speech signal, the proposed algorithm shows high performance then traditional algorithm in terms of stability, convergence speed and misalignment.
Electroglottography (EGG) is a common method for providing non-invasive measurements of glottal activity. EGG has been used in vocal pathology as a clinical or research tool to measure vocal fold contact. This paper presents the results of pitch, jitter, and closed quotient (CQ) measurements in electroglottographic signals of young (mean = 22.7 years) and elderly (mean = 74.3 years) male and female subjects. The sustained corner vowels /i/, /a/, and /u/ were measured at around 70 dB SPL since the most notable among EGG variables is the phonation intensity, which showed positive correlation with closed phase. The aim of this paper was to measure EGG data according to age and gender. In CQ, there was a significant difference between young and elderly female subjects while there was no significant difference between young and elderly male subjects. The mean value for young males was higher than that for elderly males while the mean value for young females was lower than that for elderly females. Thus, it can be said that in mean values, increased CQ was related to decreased age for females, while CQ decreased for males as the speaker's age decreased. Although the laryngeal degeneration due to increased age seems to occur to a lesser extent in females, the significant increase of CQ in elderly female voices could not be explained in terms of age-related physiological changes. In standard deviation of pitch and jitter, the mean values for young and elderly males were higher than that for young and elderly females. That is, male subjects showed higher in mean values of voice variables than female subjects. This result could be considered as a sign of vocal instability in males. It was suggested that these results may provide powerful insights into the control and regulation of normal phonation and into the detection and characterization of pathology.
On CELP type Vocoders G.723.1 6.3kbps/5.3kbps Dual Rate Speech Codec, which is developed for Internet Phone and videoconferencing, uses VAD(Voice Activity Detection)/CNG (Comfort Noise Generator) in order to reduce the bit rate in a silence period. In order to reduce the bit rate effectively in this paper, we first set the boundary condition of the energy threshold to prevent the consumption of unnecessary processing time, and use three decision rules to detect an active frame by energy, pitch gain and LSP distance. To evaluate the performance of the proposed algorithm we use silence-inserted speech data with 0, 5, 10, 20dB of SNR. As a result when SNR is over 5dB, the bit rate is reduced up to about 40% without speech degradation and the processing time is additionally decreased.
성능향상에 관한 실험을 하였다. 화자식별 방식은 등록된 음성과 테스트 음성을 비교하여 결정논리에 의하여서 화자를 식별하는 방식이다. 이러한 시스템에서 전처리(preprocessing)를 어떻게 해 주느냐에 따라서 인식률에 큰 영향을 미치게 된다. 본 논문에서는 전처리 과정 중에서 음성구간 검출에 대한 실험을 수행하여 성능을 비교 하였다. 본 논문에서는 시간영역에서 안정구간(stationary region)과 전이구간(transition region)에서 Normalized AMDF를 적용하였을 때 피치점에서 골(valley)의 기울기가 크다는 점을 이용하여 유성을 검출하였다. 그리고 검출된 유성음 구간 앞뒤로 인접 샘플의 자기상관관계함수(Autocorrelation)의 비를 이용하여 무성음을 검출하였다. 결과적으로 처리시간은 비슷하였으나 전체 인식률은 약 2%정도 개선되었다.
본 논문은 잡음 환경하에서 특징 벡터의 차원 축소를 통한 음성 구간 검출에 관한 연구이다. 음성/비음성 분류는 통계적 모델을 이용한 분류-기반 방법을 사용한다. 검출기에서 실시간 적응화를 위해 우도-기반의 특징 벡터에 대한 차원 축소 방법을 제안한다. 이 방법은 음성/비음성 클래스에 대한 가우시안 확률 밀도 함수에 의한 비선형적 우도값을 새로운 특징으로 취하는 방법이다. 음성/비음성 결정은 우도비 검증(Likelihood Ratio Test)의 방법을 이용하며, LDA(Linear Discriminant Analys)에 의한 축소 결과와 성능을 비교한다. 실험 결과 제안된 차원 축소 방법을 통하여 2차원으로 축소된 특징 벡터가 고차원에서의 결과와 대등함을 확인하였다.
We propose a new method for speech/non-speech classifiers based on concepts of the adaptive boosting (AdaBoost) algorithm in order to detect speech for robust speech recognition. The method uses a combination of simple base classifiers through the AdaBoost algorithm and a set of optimized speech features combined with spectral subtraction. The key benefits of this method are the simple implementation, low computational complexity and the avoidance of the over-fitting problem. We checked the validity of the method by comparing its performance with the speech/non-speech classifier used in a standard voice activity detector. For speech recognition purpose, additional performance improvements were achieved by the adoption of new features including speech band energies and MFCC-based spectral distortion. For the same false alarm rate, the method reduced 20-50% of miss errors.
본 논문에서는 유럽 통신 표준화기구인 ETSI 의 SMGll에서 채택된 GSM Full Rate(FR) 보코더 알고리wma[1]을 Teak DSP Core를 이용하여 실시간 구현하였다. GSM FR 보코더는 유럽에서 사용하는 통신 시스템인 GSM 의 full-rate Traffic Channel(TCH)의 표준 코덱[2]으로서 GSM HR, GSM EFR GSM AMR과 더불어 모뎀칩 내에 장착되는 필수적인 음성 서비스이다. 구현된 GSM FR는 13.05kbps의 비트율을 가지고 있으며, 인코더와 디코더 기능 외에 voice activity detection(VAD)[3]블록과 DTX[4]블록 등의 부가 기능도 구현되어 있다. 구현에 사용된 Teak[5]는 DSP Group 의 16bit고정 소수점 DSP core로서 최대 140MIPS 의 성능을 낼 수 있고 400bits ALU 와 두개의 MAC 이 장착되어 있어 음성 및 채널 부호화기의 실시간 처리에 최적화 되어있다. 구현된 GSM FR 은 인코더와 디코더 부분이 각각 약 235 MIPS 및 1.19MIPS 의 복잡도를 나타내며, 사용된 메모리는 프로그램 ROM 3.9K words, 데이터 ROM(table) 396 words 및 RAM 932words이다.
Signal-to-interference ratio (SIR)-based dynamic code allocation method to be rioritized for handoff call is proposed and evaluated in a direct sequence-code division multiple access (DS-CDMA) cellular systm. Proposed method allocates a code to a mobile terminal according to the restidual capacity computed by SIR in the base station. We consider the voice activity detection to increase the system capacity. We evaluate the performance of proposed method with computer simulation. And the handoff decision function that controls handoff of mobile terminal is interodcued. The proposed method provide much improvement in the forced termination probability and handoff call fail probability.
We present an adaptive wavelet packet based speech enhancement method with robust voice activity detection (VAD) in non-stationary noise environment. The proposed method can be divided into two main procedures. The first procedure is a VAD with adaptive wavelet packet transform. And the other is a speech enhancement procedure based on the proposed VAD method. The proposed VAD method shows remarkable performance even in low SNRs and non-stationary noise environment. And subjective evaluation shows that the performance of the proposed speech enhancement method with wavelet bases is better than that with Fourier basis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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