음성은 사람이 도구 없이 사용하는 가장 간편한 정보전달 수단으로서 한 번에 다수의 사람에게 정보를 전달할 수 있고, 청자가 별다른 주의를 기울이지 않고도 정보를 취득할 수 있다는 장점이 있다. 이 때문에 음성을 이용한 안내는 우리생활 주변 곳곳에 이용되고 있다. 하지만 음성은 주변 잡음에 쉽게 열화된다. 이러한 단점에도 불구하고 음성을 이용한 안내 시스템은 청자의 주변 잡음정도를 고려하지 못하고 있다. 본 논문에서는 백색소음 환경에서 음성신호의 레벨을 청자의 주변잡음에 따라 적응적으로 변화시키는 방법을 제안하였다. 잡음은 열화된 음성신호를 수신하여 저장된 음성신호와 차감하여 구하였으며, 잡음과 음성신호의 에너지비로 SNR을 추정하였다. 출력되는 음성신호의 레벨은 추정한 SNR에 따라 변화시켰으며 청력건강을 고려하여 최대 100dB로 제한하고 +15dB의 SNR을 유지하도록 하였다. 제안한 백색소음 환경에서 음성신호의 레벨처리 방법은 버스, 지하철, 백화점, 자동차 ...
음성은 사람이 도구 없이 사용하는 가장 간편한 정보전달 수단으로서 한 번에 다수의 사람에게 정보를 전달할 수 있고, 청자가 별다른 주의를 기울이지 않고도 정보를 취득할 수 있다는 장점이 있다. 이 때문에 음성을 이용한 안내는 우리생활 주변 곳곳에 이용되고 있다. 하지만 음성은 주변 잡음에 쉽게 열화된다. 이러한 단점에도 불구하고 음성을 이용한 안내 시스템은 청자의 주변 잡음정도를 고려하지 못하고 있다. 본 논문에서는 백색소음 환경에서 음성신호의 레벨을 청자의 주변잡음에 따라 적응적으로 변화시키는 방법을 제안하였다. 잡음은 열화된 음성신호를 수신하여 저장된 음성신호와 차감하여 구하였으며, 잡음과 음성신호의 에너지비로 SNR을 추정하였다. 출력되는 음성신호의 레벨은 추정한 SNR에 따라 변화시켰으며 청력건강을 고려하여 최대 100dB로 제한하고 +15dB의 SNR을 유지하도록 하였다. 제안한 백색소음 환경에서 음성신호의 레벨처리 방법은 버스, 지하철, 백화점, 자동차 네비게이션 등의 음성안내 시스템에서 청자의 어음변별력을 향상시키는데 활용될 수 있다. 또한 엠프의 에너지를 효율적으로 사용하여 전원공급을 유선으로 받을 수 없는 음성안내 기기의 작동시간 향상에도 기여할 것으로 기대한다.
음성은 사람이 도구 없이 사용하는 가장 간편한 정보전달 수단으로서 한 번에 다수의 사람에게 정보를 전달할 수 있고, 청자가 별다른 주의를 기울이지 않고도 정보를 취득할 수 있다는 장점이 있다. 이 때문에 음성을 이용한 안내는 우리생활 주변 곳곳에 이용되고 있다. 하지만 음성은 주변 잡음에 쉽게 열화된다. 이러한 단점에도 불구하고 음성을 이용한 안내 시스템은 청자의 주변 잡음정도를 고려하지 못하고 있다. 본 논문에서는 백색소음 환경에서 음성신호의 레벨을 청자의 주변잡음에 따라 적응적으로 변화시키는 방법을 제안하였다. 잡음은 열화된 음성신호를 수신하여 저장된 음성신호와 차감하여 구하였으며, 잡음과 음성신호의 에너지비로 SNR을 추정하였다. 출력되는 음성신호의 레벨은 추정한 SNR에 따라 변화시켰으며 청력건강을 고려하여 최대 100dB로 제한하고 +15dB의 SNR을 유지하도록 하였다. 제안한 백색소음 환경에서 음성신호의 레벨처리 방법은 버스, 지하철, 백화점, 자동차 네비게이션 등의 음성안내 시스템에서 청자의 어음변별력을 향상시키는데 활용될 수 있다. 또한 엠프의 에너지를 효율적으로 사용하여 전원공급을 유선으로 받을 수 없는 음성안내 기기의 작동시간 향상에도 기여할 것으로 기대한다.
Voice is one of the easy ways to transfer information without tools. There are two strengths of a voice; Speaker can give information to many people at a time, and listeners don't have to pay so much attention to get information. Due to these merits, voice is often used to give announcement all arou...
Voice is one of the easy ways to transfer information without tools. There are two strengths of a voice; Speaker can give information to many people at a time, and listeners don't have to pay so much attention to get information. Due to these merits, voice is often used to give announcement all around us. Voice, on the other hand, is easily degraded by surrounding noise. But for this defect, information systems using voice cannot consider the noise level around the listeners. In this paper, we proposed a way to change the voice signal level adaptively in accordance with noise around a listener under the circumstances of white noise. Noise level can be calculated by deducting the stored voice signal from the receive the depleted voice signal. In addition, SNR can be estimated by the energy ratio of the voice signal and the noise calculated above. The output level of the voice signal changes according to the estimated SNR. Besides, I set a limitation by 100dB, considering hearing protection and maintain SNR for +15dB. The proposed way to process the voice signal level under the circumstances of white noise can be utilized to improve the speech discrimination ability of the listeners in the voice information system in bus, subway, department store, navigation for motor vehicle drivers, etc. In addition, I expect that using the energy of the amplifiers effectively, the operation time of the voice information instruments, which cannot get electric power supply with wire, will be extended.
Voice is one of the easy ways to transfer information without tools. There are two strengths of a voice; Speaker can give information to many people at a time, and listeners don't have to pay so much attention to get information. Due to these merits, voice is often used to give announcement all around us. Voice, on the other hand, is easily degraded by surrounding noise. But for this defect, information systems using voice cannot consider the noise level around the listeners. In this paper, we proposed a way to change the voice signal level adaptively in accordance with noise around a listener under the circumstances of white noise. Noise level can be calculated by deducting the stored voice signal from the receive the depleted voice signal. In addition, SNR can be estimated by the energy ratio of the voice signal and the noise calculated above. The output level of the voice signal changes according to the estimated SNR. Besides, I set a limitation by 100dB, considering hearing protection and maintain SNR for +15dB. The proposed way to process the voice signal level under the circumstances of white noise can be utilized to improve the speech discrimination ability of the listeners in the voice information system in bus, subway, department store, navigation for motor vehicle drivers, etc. In addition, I expect that using the energy of the amplifiers effectively, the operation time of the voice information instruments, which cannot get electric power supply with wire, will be extended.
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