• 한국음향학회지
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• 제18권7호
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• pp.80-84
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• 1999

본 논문에서는, 협대역 음성신호의 정보로부터 광대역 음성신호를 예측하는 분할모델 분석알고리즘을 제안한다. 분할모델 분석알고리즘에서는 10차 LPC모델을 5개의 종속적으로 연결된 2차 모델로 분리하였다. 복잡성을 감소한 2차계수모델의 이용은 모델 파라미터와 LPC모델의 모든 극점사이의 복잡한 비선형 관계를 단순화시킨다. 모델 파라미터와 동일한 아날로그 극점사이의 관계를 본 논문에서 증명하였고, 각각의 2차 계수의 모델에 적용하였다. 그로 인해 광대역 음성신호는 단순한 샘플링 변경에 의해서 얻어졌다.

• 말소리와 음성과학
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• 제3권2호
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• pp.89-96
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• 2011

In this paper, details of the design and implementation of a voice source simulator using Simulink and Matlab are discussed. This simulator is an implementation by model-based design concept. Voice sources can be analyzed and manipulated through various factors by choosing options from GUI input and selecting pre-defined blocks or user created ones. This kind of simulation tool can simplify the procedure of analyzing speech signals for various purposes such as voice quality analysis, pathological voice analysis, and speech coding. Also, basic analysis functions are supported to compare the original signal and the manipulated ones.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1987년도 전기.전자공학 학술대회 논문집(II)
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• pp.1094-1096
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• 1987

Zero-crossing analysis techniques have been applied to speech recognition. Zero-crossing rate, level-crossing rate and differentiated zero-crossing rate in time domain we used in analyzing speech signals. Speech samples could be stored in memory buffer in real time.

• 음성과학
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• 제12권4호
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• pp.71-76
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• 2005

There have been numerous studies on the enhancement of noisy speech signal. In this paper, we propose a new speech enhancement method, that is, a filtering of a dissonant frequency combined with noise suppression algorithm. The simulation results indicate that the proposed method provides a significant gain in voice clarity. Therefore if the proposed enhancement scheme is used as a pre-filter, the perceptual clarity of husky voice is greatly enhanced.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1994년도 FIFTH WESTERN PACIFIC REGIONAL ACOUSTICS CONFERENCE SEOUL KOREA
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• pp.1052-1057
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• 1994

Dynamically localized self-organizing map model (DLSMM) is a new speech recognition model based on the well-known self-organizing map algorithm and dynamic programming technique. The DLSMM can efficiently normalize the temporal and spatial characteristics of speech signal at the same time. Especially, the proposed can use contextual information of speech. As experimental results on ten Korean digits recognition task, the DLSMM with contextual information has shown higher recognition rate than predictive neural network models.

• 한국음향학회지
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• 제39권5호
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• pp.461-467
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• 2020

잡음이 많고 여러 사람이 있는 공간에서 음성인식의 성능은 깨끗한 환경보다 저하될 수밖에 없다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 여러 신호가 섞인 혼합 음성에서 관심 있는 화자의 음성만 추출한다. 중첩된 구간에서도 효과적으로 분리해내기 위해 VoiceFilter 모델을 사용하였으며, VoiceFilter 모델은 여러 화자의 발화로 이루어진 음성과 관심 있는 화자의 발화로만 이루어진 참조 음성이 입력으로 필요하다. 따라서 본 논문에서는 Probabilistic Linear Discriminant Analysis(PLDA) 유사도 점수로 군집화하여 혼합 음성만으로도 참조 음성을 대체해 사용하였다. 군집화로 생성한 음성에서 추출한 화자 특징과 혼합 음성을 VoiceFilter 모델에 넣어 관심 있는 화자의 음성만 분리함으로써 혼합 음성만으로 화자 구분 시스템을 구축하였다. 2명의 화자로 이루어진 전화 상담 데이터로 화자 구분 시스템의 성능을 평가하였으며, 분리 전 상담사(Rx)와 고객(Tx)의 음성 Source to Distortion Ratio(SDR)은 각각 5.22 dB와 -5.22 dB에서 분리 후 각각 11.26 dB와 8.53 dB로 향상된 성능을 보였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.239-246
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• 2023

본 논문에서는 오디오 부호화기를 위한 스펙트럼 변화 파라미터와 Mel Frequency Cepstral Coefficients(MFCC) 파라미터를 이용하여 음성과 음악 신호를 분류하는 개루프 방식의 알고리즘을 제안한다. 반응성을 높이기 위해 단구간 특징 파라미터로 MFCC를 사용하고 정확도를 높이기 위해 장구간 특징 파라미터로 스펙트럼 변화를 사용하였다. 전체적인 음성/음악 신호 분류 결정은 단구간 분류와 장구간 분류를 결합하여 이루어진다. 패턴인식을 위해 Gaussian Mixed Model(GMM)을 사용하였고, Expectation Maximization(EM) 알고리즘을 사용하여 최적의 GMM 파라미터를 추출하였다. 제안된 장단구간 결합 음성/음악 신호 분류 방법은 다양한 오디오 음원에서 평균적으로 1.5% 분류 오류율을 보였고 단구간 단독 분류 방법 보다 0.9%, 장구간 단독 분류 방법보다 0.6%의 분류 오류율의 성능 개선을 이룰 수 있었다. 제안된 장단구간 결합 음성/음악 신호 분류 방법은 USAC 오디오 분류 방법보다 타악기 음악 신호에서 9.1% 분류 오류율, 음성신호에서 5.8% 분류 오류율의 성능 개선을 이룰 수 있었다.

• 방송공학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.632-642
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• 2017

본 논문에서는 미디어 오디오의 음향 특성 및 문맥 정보를 활용한 DNN 기반 음성 검출 시스템을 제안한다. 미디어 오디오 내에 포함되어 있는 음성과 비음성을 구분하기 위한 음성 검출 기법은 효과적인 음성 처리를 위해 필수적인 전처리 기술이지만 미디어 오디오 신호에는 다양한 형태의 음원이 복합적으로 포함되어 있으므로 기존의 신호처리 기법으로는 높은 성능을 얻기에는 어려움이 있었다. 제안하는 기술은 미디어 오디오의 고조파와 퍼커시브 성분을 분리하고, 오디오 콘텐츠에 포함된 문맥 정보를 반영하여 DNN 입력 벡터를 구성함으로써 음성 검출 성능을 개선할 수 있다. 제안하는 시스템의 성능을 검증하기 위하여 20시간 이상 분량의 드라마를 활용하여 음성 검출용 데이터 세트를 제작하였으며 범용으로 공개된 8시간 분량의 헐리우드 영화 데이터 세트를 추가로 확보하여 실험에 활용하였다. 실험에서는 두 데이터 세트에 대한 교차 검증을 통하여 제안하는 시스템이 기존 방법에 비해 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.511-518
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• 2018

본 논문에서는 잡음 환경의 음성 신호를 시간-주파수 영역으로 분해한 후 0 또는 1로 표현되는 이진 마스크를 적용하여 음성의 명료도를 높이는 방법에 대해 다룬다. 시간-주파수 영역으로 분해된 신호에 대해 상대적으로 잡음이 많이 섞인 경우는 마스크 "0"을 할당하여 제거하고, 그렇지 않은 경우는 마스크 "1"을 할당하여 보존하는 방식을 채택한다. 이러한 이진 마스크의 추정은 가우시안 혼합 모델로 학습된 베이지안 분류기를 사용한다. 가우시안 혼합 모델 학습에 포함된 잡음 환경에 대해서는 학습된 모델을 이용하여 추정된 이진 마스크의 적용을 통해 잡음 환경에서 음성 명료도를 높일 수 있으나 학습에 포함되지 않은 잡음 환경에 대해서는 음성 명료도를 향상시키지 못하는 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 학습 모델을 잡음 환경에 적응시키고자 한다. 새로운 잡음 환경에 대처하고자 음성 인식에서 사용되는 대표적인 화자 적응 방법을 적용하였으며 실험을 통해 새로운 잡음 환경에 적응함을 확인하였다.

• 한국음향학회지
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• 제38권1호
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• pp.51-55
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• 2019

본 논문에서는 잡음 환경에 강인한 음성 인식 성능을 위해 특징 보상 이득을 이용한 음성 향상 기법을 제안한다. 본 논문에서는 변분모델 생성 기법을 채용한 병렬 결합된 가우스 혼합 모델(Parallel Combined Gaussian Mixture Model, PCGMM) 기반의 특징 보상 기법으로부터 계산할 수 있는 특징 보상 이득을 이용하는 음성 향상 기술을 제안한다. 불일치 환경 음성 인식 시스템 적용 환경에서 본 논문에서 제안하는 기법이 실험 결과에서 기존의 전처리 기법 및 이전 연구에서 제안된 특징 보상 기반의 음성 향상 기법에 비해 다양한 잡음 및 SNR(Signal to Noise Ratio) 조건에서 월등한 인식 성능을 나타내는 것을 확인한다. 또한 잡음 모델 선택 기법을 적용함으로써 음성 인식 성능을 유사한 수준으로 유지하면서 계산량을 대폭적으로 감축할 수 있다.