It is necessary for the speech samples to be stored in memory buffer before speech analyzers without a real time processor process them. In this paper, we propose an algorithm that uses the buffer efficiently, when the analog speech signal is converted to the digital samples by the analog to digital converter. In order to implement this method in real time, the buffer is divided into the starting buffer and the remaining buffer. Until a voiced speech is found, the converted samples are sequentially stored in the starting buffer, and then the buffer is shifted. When a voiced speech is found, the next samples are sequentally recorded in the remaining buffer.
The speech signal has been put into a form suitable for storage and analysis by computer, several different operation can be performed. Filtering, sampling and quantization are the basic operation in digiting a speech signal. The waveform can be displayed, measured and even edited, and spectra can be computed using methods such as the Fast Fourier Transform (FFT), Linear predictive Coding (LPC), Cepstrum and filtering. The digitized signal also can be used to generate spectrograms. The spectrograph provide major advantages to the study of speech. So, author introduces the basic techniques for the acoustic recording, digital signal processing and the principles of spectrum and spectrogram.
In this paper, we proposed a method of a hearing aid suitable for the sensorineural hearing impaired. Generally as the sensorineural hearing impaired have narrow audible ranges between threshold and discomfortable level, the speech spectrum may easily go beyond their audible range. Therefore speech spectrum must be optimally amplified and compressed into the impaired's audible range. The level and frequency of input speech signal are varied continuously. So we have to make compensation input signal for frequency-gain loss of the impaired, specially in the frequency band which includes much information. The input sigaal is divided into short time block and spectrum within the block is calculated. The frequency-gain characteristic is determined using the calculated spectrum. The number of frequency band and the target gain which will be added input signal are estimated. The input signal within the block is processed by a single digital filter with the calculated frequency-gain characteristics. From the results of monosyllabic speech tests to evaluate the performance of the proposed algorithm, the scores of test were improved.
Recently, several theories on the digital speech signal processing expanded the communication boundary between human beings and machines drastically. The aim of this study is to collect dialectal speech in Korea on a large scale and to establish a digital speech data base in order to provide the data base for further research on the Korean dialectal and the creation of value-added network. 528 informants across the country participated in this study. Acoustic characteristics of vowels and consonants are analyzed by Power spectrum and Spectrogram of CSL. Test words were made on the picture cards and letter cards which contained each vowel and each consonant in the initial position of words. Plot formants were depicted on a vowel chart and transitions of diphthongs were compared according to dialectal speech. Spectral times, VOT, VD, and TD were measured on a Spectrogram for stop consonants, and fricative frequency, intensity, and lateral formants (LF1, LF2, LF3) for fricative consonants. Nasal formants (NF1, NF2, NF3) were analyzed for different nasalities of nasal consonants. The acoustic characteristics of dialectal speech showed that young generation speakers did not show distinction between close-mid /e/ and open-mid$/\epsilon/$. The diphthongs /we/ and /wj/ showed simple vowels or diphthongs depending to dialect speech. The sibilant sound /s/ showed the aspiration preceded to fricative noise. Lateral /l/ realized variant /r/ in Kyungsang dialectal speech. The duration of nasal consonants in Chungchong dialectal speech were the longest among the dialects.
유성음원과 무성음원을 사용하는 음성부호화 방식에 있어서, 같은 프레임 안에 모음과 무성자음이 있는 경우에 음성 파형에 일그러짐이 나타난다. 본 논문에서는 최소 자승법을 적용한 새로운 TSIVUC 근사합성법을 제시하였다. 이 방법에서 TSlUVC의 추출에는 zero crossing rate과 FIR-STREAK 필터의 잔차신호를 이용한 개별피치 추출 알고리즘을 사용하였다. 실험결과, 최소 자승법을 적용하여 양호한 TSIUVC 근사합성 파형을 얻을 수 있었다. 또한 최대 오타신호에 있어서의 주파수 신호가 일그러짐이 적은 근사합성 파형에 중요한 역할을 한다는 것이다. 이 방법은 음성합성, 음성분석, 새로운 Voiced/Silence/TSIUVC의 음성부호화 방식에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 DSP Group사의 16비트 고정 소수점 DSP(Digital Signal Processor)인 OakDSP Core를 사용하여 유럽의 이동통신에서 표준으로 사용되고 있는 음성 부호화기 알고리즘인 GSM-EFR (Global System for Mobile communications-Enhanced Full Rate)을 실시간으로 구현하였다. 실시간 구현된 GSM-EFR 음성 부호화기의 계산량은 약 24MIPS가 소요 되며, 7.06K 워드의 코드 메모리와 12.19K 워드의 데이터 메모리를 사용하였다. 구현된 음성 부호화기는 ETSI에서 제공하는 시험 벡터 샘플을 모두 통과하였으며, 객관적 평가툴을 이용하여 지각 평가를 수행한 결과, 32kbps ADPCM과 비슷한 음질을 보였다. 본 논문에서 실시간으로 구현된 GSM-EFR 음성 부호화기는 IMT2000 비동기 방식의 음성 부호화기 표준인 GSM-AMR의 최상위 전송률 모드로서, 앞으로 IMT-2000 비동기식 단말기용 모뎀 ASIC에 탑재할 GSM-AMR 음성 부호화기의 구현을 위한 기본 구조로 이용될 예정이다.
본 논문에서는 이동통신망에서 신호 가산방식을 이용한 삼자회의에서의 음성 부호화기 성능을 평가하였다. 두 사람의 섞인 목소리가 다른 회의 참가자에게 전달되는 신호 가산방식은 가장 자연스러운 삼자회의 방식이지만, 아직까지 두 사람의 섞인 목소리를 부호화할 수 있는 유용한 방법은 없다. 본 논문에서는 삼자회의에 신호 가산방식을 적용하기 위해 QCELP, VSELP, RPE-LTP 보코도를 구현하여 평가를 수행하였다. 또한 두 화자의 목소리가 섞인 음성신호에 대한 부호화기의 성능평가를 위해 기존의 음질 평가법을 그대로 사용할 수 없으므로, 본 논문에서는 두 가지 주관적 평가법을 제안하였다. 제안된 방법은 문장 식별법(SD)과 수정된 DMOS(MDOMS) 방법이다. 실험결과에 의하면 VSELP 보코더의 출력음질이 다른 두 보코더에 비해 좋게 나타났다.
In this paper, the implementation of the real time LPC synthesizer using NEC 77p20, the DSP (Digital Signal Processor) chip which facilitates and simplifies the digital hardware, is considered. This method shows the good quality with the low bit rate below 9.6kbps and has the advantage of the flexibility and the simplicity.
음성 인식 연구에서 잡음이 있는 상태에서 음성 발음상의 시작점과 종단점을 찾는 것은 매우 중요하다. 기존 음성인식 시스템의 오차는 대부분 참고템플릿의 시작점과 종단점을 왜란이나 잡음으로 인해 자동적으로 찾지 못했을 경우 발생한다. 따라서 음성 신호상에서 필요 없는 부분을 제거할 수 있는 방법이 필요하다. 기존의 음성 종단점을 찾는 방법으로는 시간도메인 측정방법, 미세시간 에너지 분석, 영교차율 방법이 있다. 위의 방법들은 저주파 신호 노이즈의 영향에 정밀성을 보장을 못한다. 따라서 본 논문에서는 시간영역상에서 리야프노프 지수를 이용한 종단점 인식 알고리즘을 제안하였다. 기존의 방법들과의 비교를 통해 제안한 방법의 성능 우수성을 보였으며, 시뮬레이션 및 실험을 통해 잡음환경에서도 음성종단 인식이 가능함을 보였다.
오늘날, 우리는 어디엔가 엔제나 무전기 통신 장치를 사용할 수 있다. 때때로, 우리는 음향잡음환경에서 장치를 사용하였다. 그 음향잡음은 통신장치에서 많은 문제를 만들었다. 음향잡음환경에서는, 말은 음성신호와 잡음신호 양쪽에 신호를 포함하고, 받았기 때문에 깨끗한 정보를 받기위해 보낼 수가 없었다. 디지털필터는 바라는 신호를 얻기 위해 옳기는 잡음으로서 유용하였다. 방법의 하나는 자동적으로 맞추는 필터 파라미터로서 적응 잡음 망상조직으로 적응디지털필터를 사용하는 것이다. 본 논문은 두 적응필터 방법에 의하여 현실에서 음향잡음으로서 명료도 알고리즘의 번지라고 할 수가 있다. 하나는 두 입력 채널과 함께 적응잡음 망상조직이라 할 수 있고, 또 다른 것은 하나 입력 채널과 함께 스펙트럼 빼기 필터이다. 이 실험의 결과는 제안된 필터로부터 스펙트럼 진폭필터는 움직이지 않는 잡음은 효력이 있는 동안 움직이는 것을 줄이기 위해 사용되어지는 것은 적응잡음망상조직으로 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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