초록

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극점에서 비균일 표본화된 음성 신호는 크기열과 간격열의 이중구조로 표현되어, 균일 표본화된 신호에 근거한 기존의 신호처리 방법을 그대로 적용할 수 없다. 본 논문에서는 비균일 표본화된 음성 신호에서 에너지, 크기, 영교차율, 함수의 관계를 직접 유도하고, 특징을 살펴보아 비규닝ㄹ 펴본화된 음성신호에서도 균일 표본화된 신호에 해당하는 에너지, 크기, 영교차율과 같은 전처리과정 파라미터의추정이 가능함을 확인한다.

극점에서 비균일 표본화된 음성 신호는 크기열과 간격열의 이중구조로 표현되어, 균일 표본화된 신호에 근거한 기존의 신호처리 방법을 그대로 적용할 수 없다. 본 논문에서는 비균일 표본화된 음성 신호에서 에너지, 크기, 영교차율, 함수의 관계를 직접 유도하고, 특징을 살펴보아 비규닝ㄹ 펴본화된 음성신호에서도 균일 표본화된 신호에 해당하는 에너지, 크기, 영교차율과 같은 전처리과정 파라미터의추정이 가능함을 확인한다.

AI 본문요약

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• 연구 주제
• 연구 결과

문제 정의

• 따라서 본 논문에서는, 비균일 표본화된 신호와 균일 표본화된 신호의 상호관계 규명 및 특성을 파악하기 위해서, 음성 신호처리의 기본적인 파라미터라 할 수 있는 에너지, 크기, 영교차율 함수를 비균일 표본화된 신호에서 유도하여 균일 표본화된 신호에서와 상호비교하기로 한다.
• 본 논문에서는 비균일 표본화된 음성 신호에서의 기본 적인 신호처리로써 구간평균 에너지, 크기, 영교차율을 살펴보았다. 음성신호를 비균일 표본화하여 나타내면、 크기열과 간격열의 이중구조를 가지고 있기 때문에、균일 표본화에 근거한 기존의 디지탈 신호처리 방법을 직접 적궁할 수 없어 구간 평균 에너 지, 크기.

성능/효과

• 이렇게 비균일 표본화된 신호에서 정의된 값들은 갇일 표본화된 신호에서의 값에 대하여 근사값이 되며. 간일 표본화시와 같이 음성 신호에 대하여 일관성을 모두 보이기 때문에, 기본적인 음성 파라미터로써 사용가능함을 확인하였다.
• 그림 2를 살펴보면, 비균일 표본화된 신호에서 직접 구한 구간 평균 에너지, 크기 및 영교차율의 값들이 균일 표본화된 신호에서와 같이 일관되게 얻어짐을 관잘할 수 있다. 따라서 에너지 및 영교차율을 이용한 기존의 유성음/무성음/무음 구분 알고리듬 또는 끝점 검줄(end-points detection) 알고리듬을 별다른 수정 없이 그대로 비균일표본화된 신호에도 적용할 수 있음을 알 수 있다.

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