현재 음성인식 분야에서는 잡음이 심한 환경에서 음성 인식률을 향상시킬 수 있는 바이모달의 한 형태인 립리딩 기술에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 립리딩 연구에 있어서 가장 중요한 것은 정확한 입술 이미지를 찾아내는 것이다. 그러나 조명변화, 화자의 발음습관, 입술 모양의 다양성, 입술의 회전과 크기 변화 등의 환경 변화 요인 때문에 안정적인 성능을 예측하기가 힘든 실정이다. 본 논문에서는 보다 안정적 성능을 얻기 위해 시간영역에서 이미지를 임펄스 응답 필터링을 수행을 통해 향상된 인식성능을 보였다. 또한 본 연구에서는 입술 전체 영상을 대상으로 처리하는 립리딩 기법의 사용으로 인해 발생하는 데이터 용량 증가를 고려해 영상의 정보는 손실하지 않고 그 특징만을 추출하여 데이터의 양을 줄일 수 있는 주성분 분석을 전처리 과정으로 사용하였다. 본 연구에서는 영상정보만을 사용하여 음성인식 성능 관찰을 위해 자동차 내에서 서비스가 가능한 22단어를 선정하여 인식실험을 하였다. 이 단어들의 인식 성능을 비교하기 위하여 음성 인식 알고리듬으로 잘 알려진 HMM(Hidden Markov Model)을 이용하였다. 실험결과 PCA(Principal component Analysis)하였던 경우 립리딩이 64%의 인식률을 보인 반면, 시간영역필터를 립리딩에 적용시 72.7%로 인식률의 향상을 보였다.
본 논문에서는 잡음 및 주변 환경에 강인한 것으로 알려져 있는 특징 벡터들을 이용한 인식 성능을 비교하였다. 아울러 스펙트럼 차감법을 적용하여 높은 인식 성능을 얻도록 하였다. 본 논문에서는 환경 변화에 강인한 인식 성능을 얻기 위하여 SMC(Short time Modified Coherence) 분석, 루트(root) 켑스트럼 분석, LDA(Linear Discriminant Analysis), PLP(Perceptual Linear Prediction), RASTA(RelAtive SpecTrAl) 처리 등을 이용하여 인식 실험을 수행하였다. 실험을 위하여 반연속 HMM을 이용한 단독음 인식 시스템을 구현하였고 전시장 및 컴퓨터실의 잡음을 첨가하여 0, 10 및 20dB의 SNR에 대한 인식 실험을 수행하였다. 실험 결과, LPCC(Linear Prediction Cepstral Coefficient)를 이용한 경우에 비하여 SMC나 루트처리를 이용한 멜 켑스트럼(루트_멜 켑스트럼)을 이용한 경우 10dB의 SNR에서 각각 9.86%, 12.68% 향상된 가장 좋은 인식률을 얻었다. 또한 멜 켑스트럼과 루트_멜 켑스트럼을 스펙트럼 차감법과 결합하여 잡음을 제거한 경우 10dB에서 각각 16.7%, 8.4% 향상된 94.91%, 94.28%의 인식률을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 음성 인식의 후처리를 위한 음절 복원 규칙의 생성과 복원 후보의 감소에 관한 연구를 수행하였다. 대화체 연속 음성 인식의 성능 향상을 위하여 음절 단위를 인식하는 음성인식 시스템의 후처리를 통하여 인식된 로 발음되는 복원 후보를 생성하는 음절 복원 규칙을 생성하였다. 또한 복원 집합의 후보수를 줄이기 위한 방안으로 복원 규칙에서 실생활에서 사용되지 않는 표기를 생성하는 규칙을 제거하는 방안을 제시하였다. 음절 복원 규칙이 올바른 복원 후보 집합을 생성함을 보이기 위하여 복원 후보 집합 생성기를 설계 구현하고, 표준 발음법 예제와 발음법 사전에서 무작위로 추출된 단어에 대하여 실험한 결과 발성 이전의 표기가 포함된 올바른 표기 집합이 생성됨을 입증하였다.
언어 모델은 음성 인식이나 필기체 문자 인식 등에서 다음 단어를 예측함으로써 인식률을 높이게 된다. 그러나 언어 모델은 그 도메인에 따라 모두 다르며 충분한 분량의 말뭉치를 수집하는 것이 거의 불가능하다. 본 논문에서는 N그램 방식의 언어모델을 구축함에 있어서 크기가 제한적인 말뭉치의 한계를 극복하기 위하여 두개의 말뭉치, 즉 소규모의 구어체 말뭉치와 대규모의 문어체 말뭉치의 통계를 이용하는 방법을 제시한다. 이 이론을 검증하기 위하여 수십만 단어 규모의 방송용 말뭉치에 수백만 이상의 신문 말뭉치를 결합하여 방송 스크립트에 대한 퍼플렉시티를 30% 향상시킨 결과를 획득하였다.
음성 통신을 할 때 배경 잡음이 존재하게 되면 일반적으로 음질이 저하된다. 이것은 잡음 자체가 듣기 싫다거나 음성을 더 작게 들리게 만들기 때문이기도 하고 음성 코덱이 잡음이 섞이지 않은 깨끗한 음성에 최적화되어 있어서 잡음이 섞인 음성에 대한 코딩 효율이 떨어지기 때문이기도 하다. 이 논문에서는 잡음에 의한 음성 통신의 품질 저하를 막기 위한 방법으로서 음성 향상(speech enhancement) 기술과 음성 강화(speech reinforcement) 기술에 대해 소개한다. 음성 향상 기술이란 전송부의 마이크에서 녹음된 잡음과 음성이 섞인 입력 음성으로부터 깨끗한 음성을 추정하는 기술을 말한다. 음성 향상 기술은 상당히 오랜 기간 동안 연구되어 온 기술이며, 최근에는 각 파라미터의 분포에 의존하는 방법보다 확률 모델에 기반한 방법이 각광을 받고 있으며 인간의 청각 특성을 고려한 음성 향상 방법도 제안되고 있다. 음성 강화 기술이란 수신단에서 주변 잡음에 따라 전송되어 온 음성을 주파수별로 증폭하여 더 잘 들리도록 만드는 기술이다. 음성 향상이 내 주위의 잡음이 상대방에게 들리는 음성에 미치는 영향 혹은 상대방 주변의 잡음이 나에게 들리는 소리에 미치는 영향을 줄여주는 기술이라면 음성 강화는 내 주위의 잡음이 나에게 들리는 음성에 미치는 영향을 상쇄해 주는 기술이다. 이 경우 주변 잡음은 어떤 전자 시스템도 거치지 않고 귀로 직접 들어오기 때문에 잡음 자체를 줄여 주는 것은 힘들고 전송되어 온 음성을 적절히 증폭 혹은 변형함으로써 귀에 들리는 음질 또는 명료성을 개선하게 된다. 이 논문에서는 통계 모델을 기반으로 한 음성 향상 기법과 인간의 청각 특성을 고려한 음성 향상 기법, 그리고 음성 강화 기법에 대해 설명한다.을 시도한 결과 안정적이고 반복 가능한 급성 심부전 모델을 얻을 수 있었다. bench scale실험결과와 같이 AOC는 배수관망에서의 박테리아 증식과 크게 상관관계를 갖고 있는 것으로 밝혀졌다.)', 'have a headache (2.10±0.79)', 'poor memory (2.09±0.83)', 'no appetite (1.99±0.85)', As for the correlation between iron parameter and clinical symptoms related to anemia, the hematocrit rate was negatively correlated with 'get a cold easily', 'pale face', 'feeling blue', 'difficult digestion' (p<0.05). The level of iron was negatively correlated with 'tired out easily', 'get a cold easily' (p<0.05) and TS (%) were negatively correlated with 'tired out easily (p<0.05)', 'get a cold easily (p<0.01). Our study resulted that the prevalence of a iron deficiency of a middle school girl is very high, therefore the guidelines for iron supplementation and nutritional education to improve their iron status should be provided.한 질소제거를 N-balance로부터
본 논문은 실제 환경에서 고품질 음성 신호 취득을 위해, 적응 마이크로폰 어레이 시스템을 위한 적응 모드 컨트롤러를 제안한다. 적응 어레이 알고리즘의 올바른 동작을 위하여, 제안된 적응 모드 컨트롤러는 시간 축의 정보뿐만 아니라 공간 축의 정보를 함께 사용한다. 제안된 적응 모드 컨트롤러는 초기화 단계와 수행 단계의 두 단계로 나뉘어 동작되는데, 초기화 단계에서는 음원 위치 추정 기술이 사용되며, 수행 단계는 신호의 상관 관계 특성에 의해 동작한다. 적응 어레이 알고리즘으로는 적응 차단 행렬을 이용한 Generalized Sidelobe Canceller가 사용되었다. 제안한 적응 모드 컨트롤러는 적응 차단 행렬이 수렴되지 않은 경우에도 사용 가능하며, 기존의 전력비 방법에 비해 안정적인 성능을 나타낸다. 본 논문은 제안한 시스템을 실제 환경에서 평가하였으며, 2m 거리에 위치한 화자에 대해 13dB SINR 향상을 얻었다.
잡음이 있는 환경에서 음악을 들을 경우 잡음의 영향으로 인해 명료한 음악의 청취가 힘들다. 본 논문에서는 잡음 환경에서 오디오 신호를 자동으로 변화시킴으로써 잡음 환경에서의 오디오 청취 경험을 향상시킬 수 있는 방법을 제안한다. 구체적으로, 잡음이 있는 환경에서 밴드 별 오디오 신호의 지각적 크기가 잡음이 없는 경우와 비슷해지도록 오디오 신호를 변화시키는 방법을 제안하였다. 이를 위해 Moore의 라우드니스 지각 모델을 도입하였으며, 기존의 음성 강화를 목적으로 한 논문을 더욱 발전시켜 48kHz로 샘플링된 전대역 신호를 증폭시키는 기법을 제안하였다. 잡음이 심할 때에는 라우드니스를 복원시켜도 명료성이 떨어지므로 이를 위해 라우드니스를 복원하는 데에 그치지 않고 일부러 고주파의 라우드니스를 약간 더 증폭하는 방법도 제안하였다. 실험 결과를 통해 우리는 제안된 알고리즘이 잡음 환경에서의 오디오 청취 경험을 얼마나 향상시킬 수 있는지를 알 수 있었다.
이 논문에서는 CDMA(Code Division Multiple Access) 음성 압축 표준의 하나인 EVRC(enhanced variable rate codec) 코덱으로 재생되는 음악의 품질을 개선하기 위한 전처리 알고리듬을 제안한다. EVRC는 음성을 압축하는 목적으로 최적화되었기 때문에, 음악을 압축하여 전송하면 품질을 심하게 저하시키기도 한다. EVRC로 음악을 압축할 때 발생하는 품질 저하 현상들 중에서 가장 심한 것의 하나가 끊김 현상인데, 끊김 현상은 프레임들이 연속적으로 Rate 1/8로 전송될 때 발생한다. EVRC는 장기 예측 이득의 크기를 바탕으로 입력 프레임들의 전송률을 결정하므로, 장기 예측 이득을 증가시켜 대부분의 프레임이 Rate 1 혹은 Rate 1/2로 압축될 수 있도록 하였다. 실험 결과를 보면 이러한 전처리 방법은 음악 신호에 대해 잘 적용되며 끊김 현상이 발생하는 프레임의 개수가 상당히 줄어들었음을 확인할 수 있다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권2호
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pp.962-977
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2019
The human voice is a convenient method of information transfer between different objects such as between men, men and machine, between machines. The development of information and communication technology, the voice has been able to transfer farther than before. The way to communicate, it is to convert the voice to another form, transmit it, and then reconvert it back to sound. In such a communication process, a vocoder is a method of converting and re-converting a voice and sound. The CELP (Code-Excited Linear Prediction) type vocoder, one of the voice codecs, is adapted as a standard codec since it provides high quality sound even though its transmission speed is relatively low. The EVRC (Enhanced Variable Rate CODEC) and QCELP (Qualcomm Code-Excited Linear Prediction), variable bit rate vocoders, are used for mobile phones in 3G environment. For the real-time implementation of a vocoder, the reduction of sound quality is a typical problem. To improve the sound quality, that is important to know the size and shape of noise. In the existing sound quality improvement method, the voice activated is detected or used, or statistical methods are used by the large mount of data. However, there is a disadvantage in that no noise can be detected, when there is a continuous signal or when a change in noise is large.This paper focused on finding a better way to decrease the reduction of sound quality in lower bit transmission environments. Based on simulation results, this study proposed a preprocessor application that estimates the SNR (Signal to Noise Ratio) using the spectral SNR estimation method. The SNR estimation method adopted the IMBE (Improved Multi-Band Excitation) instead of using the SNR, which is a continuous speech signal. Finally, this application improves the quality of the vocoder by enhancing sound quality adaptively.
본 논문에서는 독립 성분 분석 기법과 적응 지각 필터를 이용하여 잡음에 오염된 신호에서 잡음을 추정 및 제거함으로서 보다 효율적으로 오디오 신호를 개선하는 방법에 대해 제안한다. 기존의 적응 지각 필터는 묵음 구간에서 추정된 고정적인 추정 잡음을 사용하기 때문에 잡음이 시간에 따라 가변적일 경우 성능이 상당히 저하된다. 그러나 제안된 알고리즘은 독립 성분 분석 기법을 이용하여 신호 구간마다 달라지는 잡음을 추정한 후 이를 적응 지각 필터에 적용시켜 준다. 제안된 알고리즘의 성능 분석을 위하여 기존 및 제안된 알고리즘을 이용한 시뮬레이션을 수행하였으며, 그 결과로 제안된 알고리즘은 기존의 알고리즘에 비해 향상된 결과를 생성하였다. 더불어 음질의 열화도 적음을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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