Bi-Level HMM을 이용한 효율적인 음성구간 검출 방법

• 영문명: An Efficient Voice Activity Detection Method using Bi-Level HMM
• 발행기관: 한국전자통신학회
• 저자명: 장광우(Guang-Woo Jang) 정문호(Mun-Ho Jeong)
• 간행물 정보: 『한국전자통신학회 논문지』제10권 제8호, 901~906쪽, 전체 6쪽
• 주제분류: 공학 > 전자/정보통신공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2015.08.30

국문 초록

본 논문에서는 Bi-Level HMM을 이용한 음성구간 검출 방법을 제안하였다. 기존의 음성 구간 검출법은 짧은 상태변화 오류(Burst Clipping)를 제거하기 위하여 별도의 후처리 과정을 거치든가, 규칙 기반 지연 프레임을 설정해야만 한다. 이러한 문제에 대처하기 위하여 기존의 HMM 모델에 상태 계층을 추가한 Bi-Level HMM을 이용하여 음성구간 판정을 위해 음성상태의 사후 확률비를 이용하였다. 사람의 청각특성을 고려한 MFCC를 특징치로 하여, 다양한 SNR의 음성 데이터에 대한 평가지표를 활용한 실험을 수행하여 기존의 음성상태 분류법보다 우수한 결과를 얻을 수 있었다.

영문 초록

We presented a method for Vad(Voice Activity Detection) using Bi-level HMM. Conventional methods need to do an additional post processing or set rule-based delayed frames. To cope with the problem, we applied to VAD a Bi-level HMM that has an inserted state layer into a typical HMM. And we used posterior ratio of voice states to detect voice period. Considering MFCCs(:Mel-Frequency Cepstral Coefficients) as observation vectors, we performed some experiments with voice data of different SNRs and achieved satisfactory results compared with well-known methods.

목차

Ⅰ. 서 론

Ⅱ. MFCC 특징치 추출

Ⅲ. Bi-Level HMM 기반 음성신호 모델링

Ⅳ. 실험결과

Ⅴ. 결 론

키워드

Voice Activity Detection Bi-Level HMM Posterior Ratio MFCC 음성 구간 검출 Bi-Level HMM 사후 확률비 멜주파수 캡스트럼 계수