In this paper, a pitch cycle waveform (PCW) is extracted, quantized, and interpolated in a time domain to synthesize high-quality speech at low bit rates. The pre-alignment technique is proposed for the accurate and efficient PCW extraction, which predicts the current PCW position from the previous PCW position assuming that pitch periods evolve slowly. Since the pitch periods are different frame by frame, the original PCW is converted into the fixed-dimension PCW using the dimension-conversion method, and subsequently quantized by code-excited linear predictive (CELP) coding. The excitation signal for the linear predictive coding (LPC) synthesis filter is generated using the time-domain interpolation and interlink of the quantized PCW's. The coder operates at 4.2 kbit/s and 3.2 kbit/s depending on the pitch period. Informal listening test demonstrates the effectiveness of the proposed coding scheme.
In general, speech coding methods are classified into the following three categories: the waveform coding, the source coding and the hybrid coding. In this paper, First, the reference waveform is detected after searching the pitch period by NAMDF similarity and similarity between the reference waveform and the waveform each pitch period. It made a decision whether the waveform is compressed with the threshold of similarity. If the waveform is compressed only magnitude and pitch information is transmitted into the input of G.723.1 vocoder. Performing through the G.723.1 vocoder, the waveform is restored with the magnitude and pitch information by PSOLA synthesis method. The result of simulation with proposed algorithm has a 31% reduction of bit rate than the standard 5.3kbps G.723.1 ACELP vocoder.
본 논문은 여러 음원신호가 혼합된 환경에서 목적으로 하는 음원신호만을 분리하기 위하여 마이크로폰을 사용한 블라인드 음원분리 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 독립성분분석 방법을 기반으로 한 주파수영역 표현모델이다. 따라서 2 음원에 대한 주파수영역 독립성분분석의 실제 환경에서의 유효성 검증을 목적으로, 음원의 종류를 변경하여 주파수영역 독립성분분석을 실행하여 음원분리를 실시하여 그 향상효과를 검증한다. 파형에 의한 실험결과로부터 원래의 파형과 비교하여 2채널의 음원신호를 깨끗하게 분리할 수 있음을 명확히 하였다. 또한 목표 신호 대 간섭 에너지비율을 사용하여 비교한 실험 결과로부터 본 논문에서 제안한 알고리즘의 음원분리 성능이 기존의 알고리즘에 비하여 성능이 향상되었다는 것을 알 수 있었다.
한국어의 음성 파형의 일부분을 제거하거나, 일부분을 교체하므로서 얻어진 파형을 인간의 청각에 의한 음운 변별하는 실험을 수행하였다. 이 실험을 통해서 위치에 따라 급격한 음운 변화가 발생하는 천이구간, 가감해도 음운 변화가 극히 미세하여 음운 변화가 없는 구간, 그리고 상호 치환해도 변화를 가져오지 않는 등가 음운 구간 및 음가에 결정적 영향을 미치는 구간등을 확인하였다.
잡음 음성신호에 비균일 표본화 부호화법을 적용하면, PCM 균일표본화의 전송율 정도로 데이타 전송율이 높아진다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 비균일 표본화법을 성분분리된 음성신호에 적용하는 방법으로서 다중대역 비균일 파형부호화(MNWC)법을 제안하였었다. 그렇지만, 고대역의 성분에 대해 가우시안 잡음의 평균레벨로 단순하게 모델링 하였기 때문에, 비균일 표본화법에 비해 음질의 열화가 초래되었었다. 따라서 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하기 위해 고대역의 성분을 중심주파수가 서로 다른 16가지의 가우시안 잡음으로 모델링하였다. 이렇게 하였을 때, 제안된 방법은 MOS평가가 평균 3.16 정도로 고음질을 유지하면서도 기존의 비균일 표본화법에 비해 1.5배 정도의 압축 율을 얻을 수 있었다.
In the speech system, for example hearing aid as well as speech communication, speech quality is degraded by environmental noise. In this study, to enhance the speech quality which is degraded by environmental speech, we proposed an algorithm to reduce the noise and reinforce the speech. The minima controlled recursive averaging (MCRA) algorithm is used to estimate the noise spectrum and spectral weighting factor is used to reduce the noise. And partial masking effect which is one of the human hearing properties is introduced to reinforce the speech. Then we compared the waveform, spectrogram, Perceptual Evaluation of Speech Quality (PESQ) and segmental Signal to Noise Ratio (segSNR) between original speech, noisy speech, noise reduced speech and enhanced speech by proposed method. As a result, enhanced speech by proposed method is reinforced in high frequency which is degraded by noise, and PESQ, segSNR is enhanced. It means that the speech quality is enhanced.
As an application of dimensional analysis in the theory of chaos and fractals, we studied and estimated the information dimension for various phonemes. By constructing phase-space vectors from the time-series speech signals, we calculated the natural measure and the Shannon's information from the trajectories. The information dimension was finally obtained as the slope of the plot of the information versus space division order. The information dimension showed that it is so sensitive to the waveform and time delay. By averaging over frames for various phonemes, we found the information dimension ranges from 1.2 to 1.4.
음성 신호처리 환경에서 잡음이 섞인 신호를 개선할 목적으로 음성향상 기법이 많이 이용되고 있다. 잡음추정 알고리즘은 변화하는 환경에 빠르게 적응할 수 있어야 하며 음성신호의 영향을 줄이기 위해 음성신호가 존재하지 않는 구간에서만 잡음의 파워를 갱신한다. 이러한 방법은 음성구간검출이 선행되어야 한다. 그러나 잡음에 열화된 음성신호에 묵음구간이 존재하지 않을 경우, 위와 같이 음성검출을 통한 묵음구간에서의 잡음 추정 방법 및 SNR 추정 방법이 적용될 수 없다. 본 논문에서는 묵음구간이 존재하지 않는 연속음성신호에서 SNR을 추정하는 기법을 제안한다. 유성음의 안정구간에서는 단구간 내 피치의 변화가 매우 작아 피치주기에 따른 음성신호의 파형이 유사하게 나타난다. 따라서 잡음이 음성에 부가되었을 때 피치주기에 따른 인접파형의 유사도를 통해 SNR을 추정한다. 무성음에서는 잡음의 영향이 수신신호의 성도성분 추정에 영향을 미치기 때문에 잡음환경에서 추정된 성도성분과 수신신호 스펙트럼 간의 거리를 이용하여 SNR을 추정한다. 마지막으로, 음성신호의 에너지가 유성음에 대부분 분포하기 때문에, 부가성 잡음 환경에서 유성음의 에너지를 음성신호의 에너지로 근사화하여 SNR을 추정할 수 있다.
최근 모든 산업에서 사물인터넷에 대한 관심이 집중되면서 집, 회사, 차, 길거리 등 인간이 생활하는 모든 환경에 컴퓨팅 기술이 접목되고 있다. 이 같은 사물인터넷 환경에서 음성인식은 중요한 HCI 수단으로 자리 잡고 있다. 현존하는 서버 기반의 음성인식은 속도가 빠르고 꽤 높은 인식률을 보여주고는 있지만, 데이터베이스 내에 저장되어 있는 단어 단위로 인식하기 때문에 인터넷 연결과 복잡한 컴퓨팅이 필수적이다. 본 논문은 한국어 음소 모음 'ㅏ', 'ㅓ' 인식에 대한 휴리스틱 알고리즘에 이은 연구로 모음 'ㅣ'에 대한 음성 인식을 구현하고자 한다. 모음 'ㅣ' 음성의 여러 파형 패턴들을 관찰한 결과 모음 'ㅏ', 'ㅓ'와는 다른 특정한 파형의 패턴을 가지고 있음을 발견하였고, 그 패턴을 인식하는 알고리즘을 제시한다. 또한, 제시한 알고리즘에 신경망 학습을 적용하여 인식성공률을 높이는 실험 결과도 제시한다. 모음 'ㅣ'에 대한 본 알고리즘은 파형의 특징적인 부분 추출 기반으로 인식하며, 신경망 학습까지 적용한 후 실험한 결과 90% 이상의 정확도로 모음 'ㅣ'를 인식하는 것을 확인하였다.
Diplophonia is generally defined as the perception of more than one fundamental frequency component in a voice. Its perceptual aspect has traditionally been used to evaluate diplophonia because the perceptions can be easily evaluated, but there are limitations in the validity of the reliability of the intra- and inter-raters, examination situation, and variation of voice sample. Therefore, the purpose of this study is to confirm the reliability and accuracy of auditory perceptual evaluation by comparing non-invasive indirect assessment methods (sound waveform and EGG analysis), and to identify their usefulness with diplophonia. A total of 28 diplophonic voices and 39 non-periodic voices were assessed. Three raters assessed the diplophonia by performing an auditory perception evaluation and identifying the quasi-periodic perturbations of the acoustic waveform and EGG. Among the three discrimination methods, intra- and inter-rater reliability, sensitivity, specificity, accuracy, positive likelihood ratio, and negative likelihood ratio were examined, and the McNemar test was performed to compare the discriminant agreement. The accuracy of the auditory perceptual evaluation (86.57%) was not significantly different from that of sound waveform acoustic (88.06%), but it was significantly different from that of EGG (83.33%). The reading time (6.02 s) for the auditory perceptual evaluation was significantly different from that for sound waveform analysis (30.15 s) and EGG analysis (16.41 s). In the discrimination of diplophonia, auditory perceptual evaluation has sufficient reliability and accuracy as compared to sound waveform and EGG. Since immediate feedback is possible, auditory perceptual evaluation is more convenient. Therefore, it can continue to be used as a tool to discriminate diplophonia in clinical practice.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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