The waveform coding are concerned with simply preserving the wave shape of speech signal through a redundancy reduction process. In the case of speech synthesis, the wave form coding with high quality are mainly used to the synthesis by analysis. However, because the parameters of this coding are not classified as either excitation and vocal tract parameters, it is difficult to applying the waveform coding to the synthesis by rule. In this paper, we proposed a new pitch alteration method that can change the pitch period in waveform coding by using scaling the time-axis and compensating the spectrum. This is a time-frequency domain method that is preserved in the phase components of the waveform and that has a little spectrum distortion with 2.5% and less for 50% pitch change.
유성음원과 무성음원을 사용하는 멀티펄스 음성부호화 방식에 있어서, 대표구간의 멀티펄스를 사용하는 경우에 유성음의 합성음성파형에서 일그러짐이 나타난다. 이것은 대표구간의 멀티펄스를 피치구간마다 복원하는 과정에서 재생 음성신호가 정규화되는 것이 원인으로 작용한다. 이것을 해결하기위하여 본 논문에서는 피치구간마다 멀티펄스의 위치를 보정하는 방법(PC-MPC)을 제시하였으며, 기존의 MPC와 멀티펄스 위치를 보정한 PC-MPC의 $SNR_{seg}$를 평가한 결과, PC-MPC의 남자음성에서 0.4dB, 여자음성에서 0.5dB 개선된 것을 확인할 수 있었다. 결국, MPC에 비해 PC-MPC의 $SNR_{seg}$가 개선되어 음성파형의 일그러짐을 제어할 수 있었으며, 본 방법은 셀룰러폰이나 스마트폰과 같이 Low Bit Rate의 음원을 사용하여 음성신호를 부호화하는 방식에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
In speech signal processing, it is necessary to estimate exactly the pitch. We propose a new algorithm which uses the correlation coefficient between the original and the repeated segmental waveform in the frame as a parameter in the pitch extraction. The correlation coefficient in the frame reflects the periodic component and the transient ratio of the waveform.
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.
유성음원과 무성음원을 사용하는 음성부호화 방식에 있어서, 프레임 안에 모음과 무성자음이 있는 경우에 음성 파형에 일그러짐이 나타난다. 본 논문에서는 LMS를 적용한 새로운 TSIUVC 근사합성법을 제시하였다. 실험결과, LMS를 적용하여 양호한 TSRIVC 근사합성 파형을 얻을 수 있었으며, 오차신호가 일그러짐이 적은 근사합성 파형에 중요한 역할을 한다는 것을 알 수 있었다. 이 방법은 음성합성, 음성분석, 새로운 Voiced/Silence/TSIUVC의 음성부호화 방식에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
유성음원과 무성음원을 사용하는 멀티펄스 음성부호화 방식에 있어서, 음성신호의 진폭이 증가하거나 감소하는 경우에 음성 파형에 일그러짐이 나타난다. 이것은 대표구간의 멀티펄스를 피치구간마다 복원하는 과정에서 재생 음성신호가 정규화되는 것이 원인으로 작용한다. 이것을 해결하기위하여 본 논문에서는 피치구간마다 멀티펄스의 진폭을 보정하는 방법(AC-MPC)을 제시하였으며, 기존의 MPC와 멀티펄스 진폭을 보정한 AC-MPC의 SNRseg를 평가한 결과, AC-MPC의 남자음성에서 0.7dB, 여자음성에서 0.7dB 개선된 것을 확인할 수 있었다. 결국, MPC에 비해 AC-MPC의 SNRseg가 개선되어 음성파형의 일그러짐을 제어할 수 있었으며, 본 방법은 셀룰러폰이나 스마트폰과 같이 Low Bit Rate의 음원을 사용하여 음성신호를 부호화하는 방식에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
This paper proposes the methods to enhance the speech quality of source controlled variable bit-rate coder based on the waveform interpolation. The methods are to estimate and generate the parameters that are not transmitted from encoder to decoder by the repetition and extrapolation schemes. For the performance evaluation, the PESQ(Perceptual Evaluation of Speech Quality) scores are measured. The experimental results shows that our proposed method outperforms the conventional source controlled variable bit-rate coder. Especially, the performance of the extrapolation method is better than that of the repetition method.
Speech signals are, depending on the characteristics of waveform, classified as voiced sound, unvoiced sound, and silence. Voiced sound, produced by an air flow generated by the vibration of the vocal cords, is quasi-periodic, while unvoiced sound, produced by a turbulent air flow passed through some constriction in the vocal tract, is noise-like. Silence represents the ambient noise signal during the absence of speech. The need for deciding whether a given segment of a speech waveform should be classified as voiced, unvoiced, or silence has arisen in many speech analysis systems. In this paper, a voiced/unvoiced/silence classification algorithm using spectral change in the wavelet transformed signal is proposed and then, experimental results are demonstrated with our discussions.
Speech unit concatenation with a large database is presently the most popular method for speech synthesis. In this approach, the mismatches at the unit boundaries are unavoidable and become one of the reasons for quality degradation. This paper proposes an algorithm to reduce undesired discontinuities between the subsequent units. Optimal matching points are calculated in two steps. Firstly, the fullback-Leibler distance measurement is utilized for the spectral matching, then the unit sliding and the overlap windowing are used for the waveform matching. The proposed algorithm is implemented for the corpus-based unit concatenating Korean text-to-speech system that has an automatically labeled database. Experimental results show that our algorithm is fairly better than the raw concatenation or the overlap smoothing method.
최근 일상적인 인간 생활의 거의 모든 영역에서 사물 인터넷에 대한 관심이 급속히 증대되면서, 음성 인식은 중요한 HCI 수단으로 자리 잡고 있다. 더불어, 모바일 환경에서의 음성 인식 시스템에 대한 수요 또한 급속히 증대되고 있다. 모바일 환경을 위한 서버 기반의 음성 인식 시스템은 대체로 빠른 속도와 높은 인식률을 보이고 있지만, 데이터베이스에 저장되어 있는 단어를 단위로 하여 인식을 수행하므로, 인터넷이 연결되어 있어야 하고 서버에서의 많은 계산량을 필요로 한다. 본 논문은 음소 기반 한국어 음성 인식 시스템의 일부로서, 한국어 모음 'ㅗ'에 대한 새로운 인식 방식을 제안한다. 제안하는 방식은 주파수 영역에서의 분석 대신, 시간 영역에서의 파형 패턴에 기반하여 동작하므로, 계산 비용을 현저히 절감할 수 있다. 모음 'ㅗ'의 전형적인 파형 패턴들을 탐지하기 위한 요소 알고리즘들을 제시하며, 이를 결합하여 최종 판별을 수행한다. 실험 결과를 통해, 제안하는 방식이 89.9%의 인식 정확도를 달성할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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