• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제24권1E호
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• pp.16-20
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• 2005

A novel scheme to measure the speaker information in speech signal is proposed. We develope the theory of quantitative measurement of the speaker characteristics in the information theoretic point of view, and connect it to the classification error rate. Homomorphic analysis based features, such as mel frequency cepstral coefficient (MFCC), linear prediction cepstral coefficient (LPCC), and linear frequency cepstral coefficient (LFCC) are studied to measure speaker specific information contained in those feature sets by computing mutual information. Theories and experimental results provide us quantitative measure of speaker information in speech signal.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권8호
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• pp.3257-3269
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• 2020

Articulation disorders are characterized by an inability to achieve clear pronunciation due to misuse of the articulators. In this paper, a method of detecting such disorders by comparing to the standard pronunciations is proposed. This method defines the standard pronunciations from the speeches of normal children by clustering them with three features which are the Linear Predictive Cepstral Coefficient (LPCC), the Mel-Frequency Cepstral Coefficient (MFCC), and the Relative Spectral Analysis Perceptual Linear Prediction (RASTA-PLP). By calculating the distance between the centroid of the standard pronunciation and the inputted pronunciation, disordered speech whose features locates outside the cluster is detected. 89 children (58 of normal children and 31 of children with disorders) were recruited. 35 U-TAP test words were selected and each word's standard pronunciation is made from normal children and compared to each pronunciation of children with disorders. In the experiments, the pronunciations with disorders were successfully distinguished from the standard pronunciations.

• 말소리와 음성과학
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• 제15권2호
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• pp.43-51
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• 2023

본 논문에서는 음성의 발화 속도와 휴지 구간의 길이 그리고 화자의 연령과 성별에 기반한 방언 분류 접근 방법을 제안한다. 방언 분류는 음성 분석을 위한 중요한 기술 중 하나이다. 예를 들어 정확한 방언 분류 모델은 화자 인식 또는 음성 인식의 성능을 향상시킬 수 있는 잠재력을 가질 수 있다. 선행 연구에 따르면, Mel-Frequency Cepstral Coefficients(MFCC) 특징을 사용한 딥러닝 기반의 연구가 주류를 이루었다. 우리는 지역 간의 음향적 차이에 주목하여 그 차이를 바탕으로 추출한 특징을 사용하여 방언 분류를 진행하였다. 본 논문에서는 음성의 발화 속도, 휴지 구간의 길이 특성을 추출하여 사용하며 이와 함께 화자의 연령과 성별과 같은 메타데이터를 추가로 사용하는 새로운 접근 방법을 제안한다. 실험 결과 제안된 접근 방법이 더 높은 정확도를 보이는 것을 확인하였으며 특히 음성의 발화 속도 특성을 사용하는 것이 기존 MFCC만을 사용하는 방법보다 향상된 성능을 보여준다는 것을 확인할 수 있었다. MFCC 특성만을 사용한 방법과 비교했을 때 본 논문에서 제안한 특성들을 모두 사용하였을 때의 정확도는 91.02%에서 97.02%로 향상되었다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제15권2호
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• pp.293-302
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• 2008

본 논문에서는 숨은마코프모형을 사용하여 음성구간을 추출하는 경우에 사용되는 새로운 특징벡터인 평균파워를 제안하고, 이를 멜주파수 켑스트럴 계수(met frequency cepstral coefficients, MFCC)와 파워계수와 비교한다. 이들 세 가지 특징벡터의 수행력을 비교하기 위하여 일반적으로 추출이 상대적으로 어렵다고 알려진 파열음을 가진 단어에 대한 음성 데이터를 수집하여 실험한다. 다양한 수준의 잡음이 있는 환경에서 음성구간을 추출하는 경우 MFCC나 파워계수에 비해 평균파워가 더 정확하고 효율적임을 실험을 통해 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 춘계학술발표대회
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• pp.204-207
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• 2013

Music genre classification is an essential component for music information retrieval system. There are two important components to be considered for better genre classification, which are audio feature extraction and classifier. This paper incorporates two different kinds of features for genre classification, timbral texture and rhythmic content features. Timbral texture contains several spectral and Mel-frequency Cepstral Coefficient (MFCC) features. Before choosing a timbral feature we explore which feature contributes less significant role on genre discrimination. This facilitates the reduction of feature dimension. For the timbral features up to the 4-th order central moments and the covariance components of mutual features are considered to improve the overall classification result. For the rhythmic content the features extracted from beat histogram are selected. In the paper Extreme Learning Machine (ELM) with bagging is used as classifier for classifying the genres. Based on the proposed feature sets and classifier, experiment is performed with well-known datasets: GTZAN databases with ten different music genres, respectively. The proposed method acquires the better classification accuracy than the existing approaches.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권7호
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• pp.1307-1311
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• 2006

본 연구에서는 행렬 분해 (Matrix Factorization)를 이용하여 음성 스펙트럼의 부분적 특정을 나타낼 수 있는 새로운 음성 파라마터를 제안한다. 제안된 파라미터는 행렬내의 모든 원소가 음수가 아니라는 조건에서 행렬분해 과정을 거치게 되고 고차원의 데이터가 효과적으로 축소되어 나타남을 알 수 있다. 차원 축소된 데이터는 입력 데이터의 부분적인 특성을 표현한다. 음성 특징 추출 과정에서 일반적으로 사용되는 멜 필터뱅크 (Mel-Filter Bank)의 출력 을 Non-Negative 행렬 분해(NMF:Non-Negative Matrix Factorization) 알고리즘의 입 력으로 사용하고, 알고리즘을 통해 차원 축소된 데이터를 음성인식기의 입력으로 사용하여 멜 주파수 캡스트럼 계수 (MFCC: Mel Frequency Cepstral Coefficient)의 인식결과와 비교해 보았다. 인식결과를 통하여 일반적으로 음성인식기의 성능평가를 위해 사용되는 MFCC에 비하여 제안된 특정 파라미터가 인식 성능이 뛰어남을 알 수 있었다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제27권5호
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• pp.237-244
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• 2006

This study proposes an approach to the performance improvement of EMG(Electromyogram) pattern recognition. MFCC(Mel-Frequency Cepstral Coefficients)'s approach is molded after the characteristics of the human hearing organ. While it supplies the most typical feature in frequency domain, it should be reorganized to detect the features in EMG signal. And the dynamic aspects of EMG are important for a task, such as a continuous prosthetic control or various time length EMG signal recognition, which have not been successfully mastered by the most approaches. Thus, this paper proposes reorganized MFCC and HMM-GMM, which is adaptable for the dynamic features of the signal. Moreover, it requires an analysis on the most suitable system setting fur EMG pattern recognition. To meet the requirement, this study balanced the recognition-rate against the error-rates produced by the various settings when loaming based on the EMG data for each motion.

• 한국음향학회지
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• 제26권6호
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• pp.243-249
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• 2007

본 논문은 Group Delay(GD)를 이용한 음성신호 기반의 효과적인 성별인식 시스템을 제안한다. 일반적인 음성 인식과 관련된 시스템에서 사용되는 특징들은 위상에 관한 정보를 제거한 크기만의 정보를 이용하여 구성한다. 본 연구에서는 위상에 관한 정보를 토대로 유도되어 지는 GD의 성별에 따른 특징을 알아보고, 보다 향상된 성별인식을 위해 MFCC(Mel-frequency cepstral coefficient), LPC(linear predictive coding) 계수, 반사계수(reflection coefficient) 그리고 포만트(formant)등과 같은 크기 정보와 GD를 이용한 결합 특징 벡터를 적용하였다. 실험을 통해 성별에 따른 GD의 특징을 확인할 수 있었고, 이를 이용한 제안된 특징 벡터를 사용했을 때 우수한 인식 성능을 얻을 수 있었다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제15권2E호
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• pp.60-68
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• 1996

In this paper, we implement the door lock system based on pattern matching technique for speaker recognition using DTW. In this study, major features of our system are summarized as follows:(1) Make the average reference pattern using DTW. This method keeps the high recognition rate compared with the other systems whose performances degrade rapidly as time goes on. (2) Use F-ratio values of the cepstral coefficients. We find that the weighted cepstral reveals an effect on intensifying the difference between th customer and the imposter. The system hardware is composed of two parts : the door lock part and the speaker recognition processing part. We use an 8051 microprocessor in the door lock park for serial communication with host processor to open or close the lock. Using our system, we obtain speaker recognition rate of about 99.5%.

• 전자공학회논문지
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• 제50권12호
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• pp.238-244
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• 2013

음악 장르 분류를 위해서 다양한 종류의 특징 벡터들이 이용되고 있다. 대표적인 short-term 특징 벡터들로는 mel-frequency cepstral coefficient (MFCC), decorrelated filter bank (DFB), octave-based spectral contrast (OSC) 등이 있으며, 이들의 long-term variation이 함께 이용된다. 본 논문에서는 OSC 특징을 추출하는데 있어서 하나의 옥타브 밴드 뿐만 아니라 다중 옥타브 밴드를 동시에 이용하여 옥타브 밴드 간 상관관계를 함께 반영할 수 있도록 하였다. 2012년도 music information retrieval evaluation exchange (MIREX) 평가회의 mixed 장르 분류 분야에서 4위를 한 알고리즘에 다중 옥타브 밴드를 이용한 결과, GTZAN과 Ballroom 데이터베이스에 대해서 각각 0.40% 포인트와 3.15% 포인트의 성능 향상을 얻을 수 있었다.