초록 ▼

여러 개의 마이크로폰을 사용하면 하나의 마이크로폰만을 사용하는 경우와 달리 음향 신호의 공간 정보를 이용할 수 있다. 음향 신호의 방향에 따라 각 마이크로폰에 수신된 신호들은 신호의 방향에 따라 도달시간이 달라지는데 이를 이용하면 서로 다른 방향에서 마이크로폰 어레이에 도달하는 음향신호를 구별할수 있게 된다. 본 연구에서는 이러한 마이크로폰 신호간의 도달 시간 차이를 나타낼 수 있는 위상벡터를 정의하고 추출하는 방법을 제안한다. 위상벡터는 기준 마이크에 대한 다른 마이크 신호들의 위상차로 정의되며, 관찰된 신호의 고유값분해를 통해

여러 개의 마이크로폰을 사용하면 하나의 마이크로폰만을 사용하는 경우와 달리 음향 신호의 공간 정보를 이용할 수 있다. 음향 신호의 방향에 따라 각 마이크로폰에 수신된 신호들은 신호의 방향에 따라 도달시간이 달라지는데 이를 이용하면 서로 다른 방향에서 마이크로폰 어레이에 도달하는 음향신호를 구별할수 있게 된다. 본 연구에서는 이러한 마이크로폰 신호간의 도달 시간 차이를 나타낼 수 있는 위상벡터를 정의하고 추출하는 방법을 제안한다. 위상벡터는 기준 마이크에 대한 다른 마이크 신호들의 위상차로 정의되며, 관찰된 신호의 고유값분해를 통해 추정된다. 추정된 위상벡터를 입력으로 하여 잡음신호와 음성 신호 모델에서의 유사도 측정을 수행하여 음성/비음성 구간 판단이 이루어진다. 이런 과정을 통해 단일채널 음향신호를 이용하는 경우보다 음성/비음성 구간 판단 성능을 향상시킬 수 있다. 잡음신호와 음성신호에 대한 위상벡터 분포 모델링을 위해서는 목적 음성신호의 방향을 알고 있다고 가정하는데 실제 방향과는 오차가 발생하기 마련이다. 이렇게 화자의 방향에 대한 오차가 있을 때는 음성구간 검출 성능이 저하되는데 이러한 오차에 강인하도록 하기 위해 본 연구에서는 코닉 제한조건을 적용하였다.
그러나 잡음이 많은 환경에서 그 성능은 당연히 저하되며, 이 경우 영상신호를 이용하거나 영상과 음성을 동시에 사용함으로써 성능향상을 도모할 수 있다. 영상정보를 이용한 음성 구간 검출 방법으로서, 본연구에서는 두 가지 방법을 제안하였다. 첫 번째 방법은 입술 영역의 움직임과 밝기 변화로부터 특징값을 추출하여 음성 구간을 검출하는 방법이다. 이 방법에서는 입술 영역의 옵티컬 플로우와 밝기 변화 두 가지 영상정보로부터 특징값을 추출하고, 추출된 특징값들을 결합하여 음성구간을 검출하는 알고리즘을 제안하였다. 또한, 음성구간 검출 알고리즘이 다른 시스템의 전처리로 활용되는 경우에 적은 계산량만으로 수행되는 것이 바람직하므로, 통계적 모델링에 의한 방법보다는 추출된 특징값으로부터 간단한 대수적 연산만으로 스코어를 산정하여 문턱값과 비교하는 방법을 제안하였다. 두 번째로 제안한 방법은 발화 시에 드러나는 구강영역의 변화를 타원 근사법을 이용한 모델링으로 추정하고 타원의 너비와 높이의 비율을 특징값으로 이용하여 음성 구간을 판단한다. 이 방법은 구강영역의 모양을 타원으로 모델링하여 예측함으로써, 입술 모양의 변화를 비교적 간단하게 추적할 수 있을 뿐만 아니라, 타원 파라이터의 변화를 계산하여 간단한 식으로 음성 구간을 검출할 수 있다. 이러한 영상정보를 이용하는 방법을 도입함으로써 음향정보만을 이용하는 경우에 비해 잡음환경에서의 성능을 개선할 수 있다.
여러 개의 마이크를 이용하여 잡음을 제거하기 위한 필터를 설계할 때는 항상 음성 왜곡과 잡음 제거 간의 trade-off가 존재한다. 즉, 잡음을 많이 제거하고자 하면 음성 왜곡도 많이 발생하는 경향이 있고, 음성 왜곡을 줄이고자 하면 잡음 제거를 많이 할 수 없게 된다. 본 연구에서는 원거리 음성인식 성능 향상을 위해 멀티채널 위너필터를 사용하며, 잡음제거에 대한 가중치를 부여하고 이를 조절함으로써 음성인식성능을 최대화하고자 한다. 구현을 위해서 다채널 위너필터를 부공간 분해를 이용한다. 주파수 영역 주공 간상에서 필터를 구현한 뒤, 최적 필터에서 발생하는 음성왜곡 대비 발생하는 음성왜곡의 비를 지정하여 이에 따른 가중치를 추정한다. 추정된 가중치들을 적용하여 연결 음성인식기의 성능을 평가하여 최적의 성능을 갖는 가중치를 적용함으로써 음성인식 성능 향상을 도모한다.