배경잡음 자동 분류와 HMM확률 변화에 따른 음성 구간 검출

초록

에너지나 영교차율을 사용한 기존의 음성 구간 검출 알고리즘은 신호잡음 비가 작은 경우 신뢰성 있는 경계점을 검출하기가 불충분하며 파열음이나 마찰음이 음성의 시작부나 끝부분에 존재할 경우 잡음환경에서의 음성 구간 검출이 용이하지 않다. 따라서 본 논문에서는 로그 에너지 값을 사용하여 비음성으로 예상되는 구간을 추정하고 HMM을 이용하여 배경잡음을 자동으로 분리하였다. 또한 추정된 구간에서의 음성과 비음성의 정확한 경계점 검출 방법으로 배경잡음 자동 분류 과정에서 선택된 HMM의 확률변화와 영교차율을 사용하였다. HMM을 음성 구간과 비음성 구간의 경계점 검출과정에 사용함으로서 입력신호의 주파수 특성 뿐만아니라 성도 특성도 고려할 수 있었으며, 이 결과 신호잡음 비가 작은 잡음환경에서도 음성의 자음 구간을 정확히 검출하였다. 본 논문에서는 로그 에너지, 영교차율, HMM 확률을 사용하여 다양한 잡음환경에서도 적응적으로 음성구간을 검출할 수 있는 방법을 제안하였으며 배경잡음 환경에서 음성 구간 검출 실험을 수행한 결과 음성과 비음성의 경계점 검출 정확도가 기존의 음성 구간 검출 방법에 비해 향상됨을 확인할 수 있었다.