• 한국융합학회논문지
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• 제8권5호
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• pp.13-17
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• 2017

음성 인식에서 기존의 음성 특징 추출 방법은 명확하지 않은 스레숄드 값으로 인해 부정확한 음성 인식률을 가진다. 본 연구에서는 음성과 비음성에 대한 특징 추출을 묵음 특징 정규화를 융합한 음성 인식 성능 향상을 위한 방법을 모델링 한다. 제안한 방법에서는 잡음의 영향을 최소화하여 모델을 구성하였고, 각 음성 프레임에 대해 음성 신호 특징을 추출하여 음성 인식 모델을 구성하였고, 이를 묵음 특징 정규화를 융합하여 에너지 스펙트럼을 엔트로피와 유사하게 표현하여 원래의 음성 신호를 생성하고 음성의 특징이 잡음을 적게 받도록 하였다. 셉스트럼에서 음성과 비음성 분류의 기준 값을 정하여 신호 대 잡음 비율이 낮은 신호에서 묵음 특징 정규화로 성능을 향상하였다. 논문에서 제시하는 방법의 성능 분석은 HMM과 CHMM을 비교하여 결과를 보였으며, 기존의 HMM과 CHMM을 비교한 결과 음성 종속 단계에서는 2.1%p의 인식률 향상이 있었으며, 음성 독립 단계에서는 0.7%p 만큼의 인식률 향상이 있었다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제32권5호
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• pp.768-774
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• 2008

In many areas of speech signal processing such as automatic speech recognition and packet based voice communication technique, VAD (voice activity detection) plays an important role in the performance of the overall system. In this paper, we present a new feature parameter for VAD which is the product of energy of the signal and the difference of two types of entropies. For this end, we first define a Mel filter-bank based entropy and calculate its difference from the conventional entropy in frequency domain. The difference is then multiplied by the spectral energy of the signal to yield the final feature parameter which we call PEED (product of energy and entropy difference). Through experiments. we could verify that the proposed VAD parameter is more efficient than the conventional spectral entropy based parameter in various SNRs and noisy environments.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2000년도 추계종합학술대회논문집
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• pp.181-184
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• 2000

본 논문에서는 음성 특징추출의 한 방법으로서 기존의 방법들과는 달리 음성의 통계적인 특성들을 고려하여, 입력 공간내에서 변동량이 가장 많은 방향으로 주축을 발견한 다음 그 정보를 이용하여 데이터의 중복성을 제거하는 주성분 해석(PCA:Principal Component Analysis)기법을 사용하여 음성의 특징을 추출하는 방법을 제안한다. 본 논문의 숫자음 인식실험 결과와 비교하기 위하여 기존의 음성특징 파라메타인 Mel-Cepstrum과 비교하였을 때, 0.5%의 인식률 차이가 있었으나, 음성특징 추출시 기존의 파라메타에 비하여 비교적 짧은 시간에 구해지는 점과 데이터의 통계적 특성을 이용한 최적의 기저벡터를 이용한다면 단어나 문장 인식시에 보다 나은 인식률을 얻으리라 사료된다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권6호
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• pp.169-174
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• 2013

음성 인식 성능 저하의 문제는 모델 훈련 환경과 인식 환경의 차이이다. 이러한 환경의 불일치를 줄이기 위한 방법으로 다양한 묵음 특징 정규화 방법을 사용하고 있다. 기존의 묵음 특징 정규화 방법은 낮은 신호 대 잡음비에서 묵음 구간의 에너지 레벨이 증가하여 음성과 비음성에 대한 분류의 정확도가 떨어짐으로 인해 인식 성능이 저하되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 음성 에너지 최대화와 묵음 특징 정규화를 이용한 잡음 환경에 강인한 음성 검출 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 높은 신호 대 잡음비에서는 음성 에너지를 최대화시켜 특징이 잡음의 영향을 적게 받는 특성을 이용하였고 낮은 신호 대 잡음비에서는 음성/비음성의 켑스트럼 특징 분포 특성을 이용하여 인식 성능을 향상시켰다. 인식 실험 결과 기존 방법에 비해 향상된 인식 성능을 확인할 수 있었다.

• 한국정밀공학회지
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• 제23권5호
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• pp.68-76
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• 2006

The ability to recognize human emotion is one of the hallmarks of human-robot interaction. Hence this paper describes the realization of emotion recognition. For emotion recognition from voice, we propose a new feature called frequency range of meaningful signal. With this feature, we reached average recognition rate of 76% in speaker-dependent. From the experimental results, we confirm the usefulness of the proposed feature. We also define the noise environment and conduct the noise-environment test. In contrast to other features, the proposed feature is robust in a noise-environment.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제49권1호
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• pp.97-103
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• 2012

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.

• 말소리와 음성과학
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• 제5권1호
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• pp.11-16
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• 2013

This paper proposes robust feature extraction for accurate voice activity detection (VAD). VAD is one of the principal modules for speech signal processing such as speech codec, speech enhancement, and speech recognition. Noisy environments contain nonstationary noises causing the accuracy of the VAD to drastically decline because the fluctuation of features in the noise intervals results in increased false alarm rates. In this paper, in order to improve the VAD performance, harmonic-weighted energy is proposed. This feature extraction method focuses on voiced speech intervals and weighted harmonic-to-noise ratios to determine the amount of the harmonicity to frame energy. For performance evaluation, the receiver operating characteristic curves and equal error rate are measured.

• 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.

• 디지털융복합연구
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• 제13권10호
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• pp.313-318
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• 2015

전통적인 음성 향상 방법은 잘못된 잡음의 추정에 따라 남아있는 잡음이 발생하여 음성 스펙트럼을 왜곡하거나 음성 프레임을 찾지 못하여 음성 인식 성능을 저하시키는 문제가 발생된다. 본 논문에서는 음성 에너지 분포 처리와 음성 에너지 파라미터를 융합한 음성 검출 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 음성 에너지를 최대화시켜 잡음의 영향을 적게 받는 특성을 이용하였다. 또한, 음성 신호의 특징 파라미터 중에서 작은 값을 가지는 로그에너지 특징의 구간에서는 큰 에너지를 가지는 구간에 비해 상대적으로 로그에너지 값을 더 많이 키워서 잡음이 포함한 음성신호의 로그에너지 특징의 크기와 비슷하게 하여 훈련과 인식 환경의 불일치를 융합으로 인해 줄여준다. 인식 실험 결과 기존 방법에 비해 향상된 인식 성능을 확인할 수 있었으며, car 잡음 환경의 음성 구간 적중률은 낮은 SNR구간인 0dB과 5dB에서는 97.1%와 97.3%의 정확도를 보였으며, 높은 SNR구간인 10dB와 15dB에서는 98.3%, 98.6%의 정확도를 보였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제7권6호
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• pp.7-11
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• 2016

일반적인 어휘 인식 시스템은 백색 잡음과 음성을 인식하는 환경에서 여러 음성의 혼재되어 정확한 음성을 인식하지 못하고 있다. 따라서 본 논문은 효율적인 음성 인식을 위해 잡음 음성으로 부터 원하는 음성만 선택적으로 추출하기 위한 방법과 베이시안 기법을 융합 방법을 제안한다. 음성의 선택적 추출을 위해 필터 뱅크 주파수 응답 계수를 사용한다. 하며, 이를 위해 모든 가능한 두 관측치의 조합에 대해 변수 관측치를 사용하며, 음성 신호 정보를 가지고 선택적 음성 특징 추출을 위해 잡음은 출력에 대한 에너지 비율을 구한다. 이것은 음성 특징을 추출하는 방법을 제안하며, 이를 베이시안 기법의 어휘 인식을 융합하여 잡음을 제거하고 인식률을 향상시켰다. 본 논문에서 기존의 HMM과 CHMM 방법과 비교한 결과 잡음 환경에서의 인식률이 2.3% 향상됨을 확인하였다.