• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 하계종합학술대회 논문집(4)
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• pp.98-101
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• 2000

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.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제49권3호
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• pp.81-88
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• 2012

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.

• 한국음향학회지
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• 제20권1호
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• pp.56-61
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• 2001

본 논문은 비동기 방식의 IMT-2000 단말기용 ASIC (주문형 집적회로)에 포함되는 음성부호화기 알고리즘인 AMR(Adaptive Multi Rate) 보코더의 실시간 구현에 관한 것이다. 구현된 AMR 보코더는 12.2kbps에서 4.75kbps까지 8가지의 다중 비트율을 가지고 있으며, 인코더와 디코더 기능 외에 VAD (Voice Activity Detection) 블록과 SCR (Source Controlled Rate operation) 블록 등의 부가기능 및 시스템과의 접속 처리를 위한 프레임 구성 기능도 구현되어 있다. AMR 보코더를 구현하기 위하여 설계된 DSP (디지털 신호처리기)는 TeakLite 코어를 기반으로 하여 메모리 블록, 직렬접속 블록, CPU와의 접속을 위한 레지스터 파일 블록, 인터럽트 제어회로 등으로 구성된 16비트 고정 소수점형 DSP이다. 실시간 구현 방법에서는 메모리의 효율적인 관리를 통하여 계산량을 최적화하여 최대 동작 계산량을 약 24MIPS로 줄였으며, 구현된 AMR 보코더는 3GPP의 표준 시험 벡터를 모두 통과하여 검증을 완료하고, 실시간 보드 시험에서도 안정적으로 동작하는 것이 확인되었다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제4권2호
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• pp.18-24
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• 2003

실시간 음성 인식기의 구현에 있어서 선행되어야 할 과제는 신뢰성 있는 음성구간 검출과 적절한 음성특징벡터를 구하는 것이다. 그러나, 주변 잡음이 인가되는 환경에서는 신뢰성 있는 음성구간 검출이 어렵게 되어 적절한 음성특징벡터를 구할 수 없게 되어 최종적으로 인식기의 성능 저하를 초래하게 된다. 이러한 문제점을 보완하기 위하여 본 논문에서는 일반적으로 사용되어지는 단구간 파러 스펙트럼 외에 잡음에 강인한 특성을 가질 수 있도록 하는 새로운 특징 파라메터로써 스펙트럼 밀도비교척도와 선형회귀를 이용한 선형결정함수를 사용하였다. 이러한 두 가지 파라메터를 추가하여 주변 잡음의 크기에 따라 각각의 (파라메터를 적절한 가중치로 조합하여 음성구간 결정을 수행한 다음 DTW를 사용하여 인식실험을 한 결과 주변 잡음이 존재하는 환경에서도 강인한 특성을 가짐을 확인할 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제7권7호
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• pp.896-904
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• 2004

본 논문에서는 10msec 프레임의 가변전송률 G.729 음성부호화기를 설계하여 VoIP에서의 대역 효율을 개선하고, 부전송률 부호화기 도입을 통한 인터넷 프로토콜에서 발생하는 패킷 손실구간의 음성 품질을 개선할 수 있는 방안을 도출하였다. 가변 전송률 음성부호화기 설계는 음성 통화중 발생하는 약 60% 정도의 묵음 구간을 활용하는 기법으로서 활성 음성구간은 8kbps로 전송하고,비 활성 음성구간은 1kbps로 전송함에 의하여 고정 전송률 방식의 음성 부호화기에 비하여 평균 패킷 전송량을 약 50% 감소시켜 대역 효율을 개선할 수 있다. 제안 방법의 성능은 동일 프레임 크기를 갖는 ITU-T G.729B방식과 감지 활성도의 변화분과 음성품질 손상 구간의 비율을 기준으로 비교 평가하였다. 그리고 인터넷 환경에서의 패킷 손실에 의한 음성 품질 저하 방지는 4kbps 부전송률 음성부호화기 도입과 오류 발생 전후의 패킷에 의한 오류은닉 방법을 활용하였으며, 성능은 재생 음성품질로서 평가하였다. 본 논문에서 설계한 가변 전송률 부호화 방식은 고정 전송률 방식에 대비하여 평균 음성 패킷의 전송량을 1/2로 감소시켜 대역효율 개선이 가능하며, 감소된 전송률을 손실 패킷구간에 활용하는 경우 8kbps 고정 전송률 방식과 동일 대역이용에서 3dB의 음성품질 개선이 가능하여 VoIP 성능 개선이 가능하리라 사료된다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.116-121
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• 2006

본 논문에서는 다양한 잡음환경에서의 실시간 적응화 기법을 적용하기 위한 선결 과제로 다차원 음성 특정 벡터를 저차원으로 축소하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 특징 벡터를 확률 우도 값으로 매핑시켜 비선형적으로 축소하는 방법으로 음성 / 비음성의 분류는 우도비 검증 (Likelihood Ratio Test; LRT) 을 이용하여 분류하였다. 실험 결과 고차원 특징 벡터를 이용하여 분류한 결과와 대등하게 분류됨을 확인할 수 있었다. 그리고, 제안된 방법에 의해 검출된 음성 데이터를 이용한 음성인식 실험에서도 10차 MFCC(Mel-Frequency Cepstral Coefficient)를 사용하여 분류한 경우와 대등한 인식률을 보여주었다.

• 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.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2001년도 추계학술발표대회 논문집 제20권 2호
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• pp.9-12
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• 2001

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.

• 음성과학
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• 제15권2호
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• pp.55-65
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• 2008

Recently, the multi-model based speech recognizer has been used quite successfully for noisy speech recognition. For the selection of the reference HMM (hidden Markov model) which best matches the noise type and SNR (signal to noise ratio) of the input testing speech, the estimation of the SNR value using the VAD (voice activity detection) algorithm and the classification of the noise type based on the GMM (Gaussian mixture model) have been done separately in the multi-model framework. As the SNR estimation process is vulnerable to errors, we propose an efficient method which can classify simultaneously the SNR values and noise types. The KL (Kullback-Leibler) distance between the single Gaussian distributions for the noise signal during the training and testing is utilized for the classification. The recognition experiments have been done on the Aurora 2 database showing the usefulness of the model compensation method in the multi-model based speech recognizer. We could also see that further performance improvement was achievable by combining the probability density function of the MCT (multi-condition training) with that of the reference HMM compensated by the D-JA (data-driven Jacobian adaptation) in the multi-model based speech recognizer.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제49권3호
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• pp.89-97
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• 2012

본 논문에서는 잡음환경에서 음성 향상 (speech enhancement)을 위한 새로운 잡음전력 추정 방법을 제안한다. 음성 향상 알고리즘에 널리 적용되고 있는 IMCRA (improved minima controlled recursive averaging) 기법은 오염된 음성신호로부터 추정된 최소 전력 스펙트럼에 기반하여 잡음전력을 추정하는 기존의 방법을 개선하기 위해 간단한 음성 검출 알고리즘을 이용하여 대략적으로 음성 성분이 제거된 전력 스펙트럼에서 최소값을 추정함으로써 음성구간에서 발생할 수 있는 음성왜곡 문제점을 개선하였다. 하지만 비정상 잡음이나 신호 대 잡음 비 (SNR signal-to-noise ratio)가 낮은 환경에서는 음성 검출 성능이 저하되어 음성구간에서 음성왜곡이 발생되는 기존의 문제점이 여전히 발생된다. 따라서 제안된 방법에서는 향상된 잡음전력 추정을 위하여 기존의 IMCRA에서 추정된 최소 전력 스펙트럼에 대하여 스펙트럼 최소값 추적 (SMT, spectral minima tracking) 기법을 적용하고 IMCRA에 의한 최소값과 SMT에 의해 추정된 최소값을 서브밴드 (subband)에 따라 가중치를 적용하여 결합한다. 제안된 알고리즘은 기존의 방법과 주관적 및 객관적 음질평가 테스트를 통해 비교 평가한 결과 다양한 배경잡음 환경에서 향상된 성능을 보였다.