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이산 웨이브렛 변환을 이용한 유효 음성 추출에 관한 연구
김진옥,황대준,백한욱,정진현,Kim, Jin-Ok,Hwang, Dae-Jun,Baek, Han-Uk,Jeong, Jin-Hyeon 한국정보처리학회 2002 정보처리학회논문지B Vol.9 No.2
유효한 무성음이 시스템 노이즈와 합성됐을 경우 유효한 무성음 추출에 많은 어려움이 있으나 본 논문에서는 유효한 무성음 추출에 있어 이산 웨이브렛 변환을 이용한 신호 해석 내용을 기반으로 주파수와 그 위치를 블록별로 머징 규칙으로 유효 여부를 결정하기 때문에 노이즈가 많은 환경에서도 유효한 무성음 추출이 가능하다. 머징 알고리즘은 음성만으로도 처리 매개변수를 결정할 수 있고 시스템 잡음에 대하여서도 독립적이기 때문에 유효한 음성을 추출하는데 매우 효과적이다. 실험 결과를 통하여 유효한 음성 추출 처리 과정에서 보다 향상된 결과를 보이고 있으며 특히 고주파 노이즈에 대한 강한 적응력을 제시하고 시스템 구현에도 용이한 시스템 튜닝을 가능케 한다. The classification of the speech-sound block comes from the multi-resolution analysis property of the discrete wavelet transform, which is used to reduce the computational time for the pre-processing of speech recognition. The merging algorithm is proposed to extract vapid speech-sounds in terms of position and frequency range. It performs unvoiced/voiced classification and denoising. Since the merging algorithm can decide the processing parameters relating to voices only and is independent of system noises, it is useful for extracting valid speech-sounds. The merging algorithm has an adaptive feature for arbitrary system noises and an excellent denoising signal-to-noise ratio and a useful system tuning for the system implementation.
이산 웨이브렛 변환을 이용한 유효 음성 추출을 위한 머징 알고리즘
김진옥(Jin Ok Kim),황대준(Dae Jun Hwang),백한욱(Han Wook Paek),정진현(Chin Hyun Chung) 한국정보과학회 2002 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.8 No.3
데이타로부터 유효한 음성 데이타를 추출하는 것은 음성 인식분야에서 중요하다. 본 논문의 음성 추출 기술은 빠른 연산이 가능하며 음성의 전처리 과정에 적합한 이산 웨이브렛 변환을 사용하고 있으며, 이산 웨이브렛 변환의 복수 해상도 해석 특징을 이용한 머징 알고리즘으로 유효한 음성을 추출하고 노이즈 제거를 동시에 구현한다. 머징 알고리즘은 음성만으로도 처리 매개변수를 결정할 수 있고 또한 시스템 잡음에 대하여서도 독립적이기 때문에, 유효 음성을 추출하는데 매우 효과적이다. 그리고 머징 알고리즘은 시스템 잡음에 대한 적응 특성을 갖고 탁월한 노이즈 분리 특성을 갖는다. A valid speech-sound block can be classified to provide important information for speech recognition. The classification of the speech-sound block comes from the MRA(multi-resolution analysis) property of the DWT(discrete wavelet transform), which is used to reduce the computational time for the pre-processing of speech recognition. The merging algorithm is proposed to extract valid speech-sounds in terms of position and frequency range. It needs some numerical methods for an adaptive DWT implementation and performs unvoiced/voiced classification and denoising. Since the merging algorithm can decide the processing parameters relating to voices only and is independent of system noises, it is useful for extracting valid speech-sounds. The merging algorithm has an adaptive feature for arbitrary system noises and an excellent denoising SNR(signal-to-noise ratio).