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제안 방법
- 5ms에서 25ms로 알려져 있고 음성을 8kHz로 표본화하여도 그 범위가 20-200 표본 사이에 나타나기 때문에 시간 영역의 검출은 분해능이 높은 특징이 있다. 시간 영역 피치 검출법에는 병렬 처리법, 면적 비교법, 자기상관계수 이용법, ADMF 이용법 등이 있는데[2][5] 여기서는 가장 널리 사용하고 있는 자기상관함수에 의한 피치 검출법을 사용하여 실시간 피치 분석기를 구현해 보았다.
- 여기서는 일정 구간에서 평균적인 피치를 구했는데 음성의 한 프레임(20ms)마다 자기상관을 수행하여 주기를 구하고 피치 주파수를 구했다. 평균피치는 구하기가 비교적 쉽고 음성의 강세 변화 등 전체적인 변화 양상을 관찰하는데 유용하다.
- 미리 남녀 음성 샘플 약 500여 개를 가지고 유성음 구간을 미리 입력하고 유성음에서의 에너지와 영교차율을 구해 보았다. 그리고 유성음 구간에서 히스토그램으로 구해진 에너지와 영교차율을 누적시켜서 그 경계치를 찾는 과정을 거쳤다.
- 에너지와 영교차율을 구해 보았다. 그리고 유성음 구간에서 히스토그램으로 구해진 에너지와 영교차율을 누적시켜서 그 경계치를 찾는 과정을 거쳤다. 하나의 음성 샘플에서 경계치를 찾지 않고 성별을 가리지 않는 여러 개의 음성샘플에서 그 평균값을 찾도록 했다.
- 그리고 유성음 구간에서 히스토그램으로 구해진 에너지와 영교차율을 누적시켜서 그 경계치를 찾는 과정을 거쳤다. 하나의 음성 샘플에서 경계치를 찾지 않고 성별을 가리지 않는 여러 개의 음성샘플에서 그 평균값을 찾도록 했다.
- 작을 경우 또 에너지가 기준값보다 클 경우 유성음으로 판단한다. 이 두 파라 미터에 의해 유성음으로 판정된 음성 구간을 AND를 취해서 최종 유성음의 구간을 찾고 그 피치를 구했다. 이 구간으로 판별된 유성음 구간은 초기에 설정해준 유성음 구간과 거의 일치함을 볼 수 있다.
- 지금까지 MatLab을 이용한 실시간 피치 분석기 구현에 대해 살펴보았다. 여기서는 시간 영역 피치검출방법인 자기상관 기법을 이용하여 실시간으로 입력되는 음성 프레임의 평균피치를 측정하고 에너지와 영교차율을 계산하여 이들을 미리 많은 샘플들로부터 구해진 경계치와 비교하여 유성음을 판단했다.
- 여기서는 시간 영역 피치검출방법인 자기상관 기법을 이용하여 실시간으로 입력되는 음성 프레임의 평균피치를 측정하고 에너지와 영교차율을 계산하여 이들을 미리 많은 샘플들로부터 구해진 경계치와 비교하여 유성음을 판단했다. 구현된 피치 분석기는 강약, 고저에 의해 입력 음성의 유성음 피치를 어느 정도 정확히 나타내준다.
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