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국부 봉우리와 골에 의한 피치 검출과 퍼지를 이용한 화자 인식에 관한 연구
A Study on Speaker Recognition using the Peak and valley pitch detection and the Fuzzy 원문보기

한국해양정보통신학회논문지 = The journal of the Korea Institute of Maritime Information & Communication Sciences, v.8 no.1, 2004년, pp.213 - 219  

김연숙 (건국대학교) ,  김희주 (강원관광대학) ,  김경재 (홍익대학교)

초록
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본 논문에서는 국부 봉우리와 골에 의한 피치 파라미터와 퍼지를 포함한 화자 인식 알고리즘을 제안한다. 음성의 패턴 인식에서 인식 성능을 저하시키는 시간 변동과 주파수 변동에 대한 문제를 해결하여 피치를 검출한다. 비선형적인 발성 시간에 따른 시간 변동의 폭을 모두 포함하기 위하여 음성 신호의 애매성을 보완할 수 있는 퍼지의 소속 함수를 이용하여 표준 패턴을 작성하고 퍼지 패턴 매칭을 이용하여 인식을 수행한다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

This paper proposes speaker recognition algorithm which includes the pitch parameter for the peak and valley. The time-frequency hybrid method for pitch extraction is valuable in that it can improve resolution in the time domain and accuracy in the frequency domain at the same time. It makes referen...

주제어

#Peak and valley   #Formant   #Pitch   #Spectrum   #fuzzy   #LPC  

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • FFT를 수행하여 피치를 검 출하는 주파수 영역법은 계산 시간이 방대하며 잡음에 강하다. 따라서 본 논문에서는 계산량이 적 고 잡음에 강인한 피치 검출법을 제안한다.

가설 설정

  • 3) P(0)값은 결정론 신호의 压는 불규칙하거나 주기적인 신호에 대한 평过 에너지와 같다.
  • 음성으로부터 주파수 영 역의 특징을 추출하기 위해 FFT방식을 사용한다. 또한 구강의 형태를 필터로 가정하여 필터 계수를 음성의 특징으로 삼아 주파수 필터에 적용하여 얻 은 스펙트럼과 원래 신호의 차를 구하여 퍼지 집 합을 구한다. 계산량이 적고 잡음에 강인한 국부 봉우리와 골에 의한 피치 검출과 퍼지 이론을 이 용한 화자 인식을 제안함으로써 한국어 숫자 음 및 일어 숫자 음에 대한 화자 인식율이 개선되어 좋은 알고리즘임을 확인하였다.
본문요약 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (7)

  1. Satoshi Takahashi, Shoichi Matsunaga and Shigeki Sagayama, 'Isolated Word Recognition Using Pitch Pattern Information, Ieice Trans. undamentals, Vol. E76-A, No.2, pp.231-236, February 1993 

  2. Jean-Claude Junqua, Jean-Paul Haton, 'Robustness in Automatic Pitch Recognition', Kluwer Academic Publishers, 1996 

  3. L R. Rabiner and B H.Juang, 'Fundamentals of Speech Recognition', Prentic Hall, 1993 

  4. Gil-Jin Jang, Te-Won Lee, and Yung-Hwan Oh, 'Learning Statistically Efficient Features for Speaker Recognition', Neurocomputing, Special Issue on BSS/ICA, Vol 49 : Issue1-4, pp.329-348, December 2002 

    상세보기 crossref

  5. J. M. Baker, 'A New Time-Domain Analysis of Human Speech and Other Complex Waveform', PhD Dissertation, Carnegie-Mellon Univ., Pittsburgh, PA., 1975 

  6. 김연숙, '피치 정보를 이용한 격리 단어 인식에 관한 연구', 한국학술진흥재단, September1995 

  7. Sungwook Chang, Y. Kwon, and Sung-il Yang, 'Speech Feature Extracted from Adapted Wavelet for Speech Recognition', Electronics Letters, pp.2211-2213, November 1998 

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