FIR filtering에 의한 끝점추출에 관한 연구
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발행연도
1999
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Korean
KDC
701.1
자료형태
학술저널
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81-88(8쪽)
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종전의 끝점추출은 주어진 입력 음성신호 자체의 에너지가 어느 문턱값을 넘는가 하는 판별에 의해 이루어지는데, 저주파의 배경잡음이 있는 경우 그 방법은 실패할 가능성이 높다. 이를 극복하기 위해 문턱값을 증가시키면 모음/으/와 같이 에너지가 작은 음성들이 끝점추출에서 탈락하는 일이 발생한다. 이처럼, 종전의 방법에서 단지 문턱값의 조절만으로는 끝점추출에 한계가 있는 것이다.
본 연구에서는 1차 FIR filtering으로 음성신호를 변환한 후, 이 변화된 신호에 대해 종전과 같은 끝점추출을 수행하는 방법을 제시하였고, 그 결과 기존의 방법에 비해 10%미만의 에러로 끝점추출이 수행됨을 확인하였다. 이러한 변환에 의해 음성 신호에서 (진폭 X 주파수)가 동시에 큰 성분만이 걸러진다. 즉, 에너지가 작은 잡음, 또는 에너지는 어느 정도 커도 주파수가 작은 배경잡음이 효과적으로 제거되는 것이다. ETRI의 445 단어 음성 DB에 본 연구에서 고안된 방법을 적용한 결고, 저주파 배경잡음이 변환에 의해 평평한 noise level로 바뀌어, 종전의 방법에 의해 구분이 어려운 경우에서도 끝점추출이 올바로 수행됨을 확인하였다.
This paper provides a method for speech detection. After first order FIR filtering on the speech signals, we applied the conventional method of endpoint detection which utilizes the energy as the criterion in separating signals from background noise. By FIR filtering, only the Fourier components with large values of [amplitude x frequency] become significant in energy profile. By applying this procedure to the 445-words database constructed fROM ETRI, we confirmed that the low-amplitude noise and/or the low-frequency noise are separated clearly from the speech signals, thereby enhancing the feasibility of ideal endpoint detections.
Keywords: speech detection, endpoint detection, speech recognition, analysis
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