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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
김기백 (숭실대학교) 유제웅 (서울대학교) 조남익 (서울대학교)
저널정보
한국방송·미디어공학회 방송공학회논문지 방송공학회논문지 제17권 제3호
발행연도
2012.5
수록면
519 - 528 (10page)

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음성구간을 검출하는 일반적인 방법은 음향신호로부터 특징값을 추출하여 판별식을 거치는 것이다. 그러나 잡음이 많은 환경에서 그 성능은 당연히 저하되며, 이 경우 영상신호를 이용하거나 영상과 음성을 동시에 사용함으로써 성능향상을 도모할 수 있다. 영상신호를 이용하여 음성구간을 검출하는 기존 방법들에서는 액티브 어피어런스 모델, 옵티컬 플로우, 밝기 변화 등 주로 하나의 특징값을 이용하고 있다. 그러나 음성구간의 참값은 음향신호에 의해 결정되므로 한 가지의 영상정보만으로는 음성구간을 검출하는데 한계를 보이고 있다. 본 논문에서는 입술 영역의 옵티컬 플로우와 밝기 변화 두 가지 영상정보로부터 특징값을 추출하고, 추출된 특징값들을 결합하여 음성구간을 검출하는 알고리즘을 제안하고자 한다. 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 제안하고자 한다. 입술 영역 검출을 위해서는 얼굴에서 가장 두드러진 특징점을 갖는 눈을 먼저 검출한 후, 얼굴의 구조와 밝기값을 이용하는 알고리즘을 제안하였다. 실험 결과 본 논문에서 제안하는 두 가지 특징값을 결합한 음성구간 검출 알고리즘이 하나의 특징값만을 이용했을 때보다 우수한 성능을 보임을 확인할 수 있다.
#Visual voice activity detection #Optical flow #Intensity variation

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 음성구간 검출을 위한 특징값 추출
Ⅲ. 음성구간 검출 과정
Ⅳ. 얼굴 및 입술 영역 검출
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌
저자소개

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1. [학술지(정기간행물)] - J. Sohn / 1999 / A statistical model-based voice activity detection / IEEE Signal Processing Letters 6 (1) : 1 ~ 3 google schola 2. [학술지(정기간행물)] - M. Hoffman / 2001 / GSC-based spatial voice activity detection for enhanced speech coding in the presence of competing speech / IEEE Trans. on Speech and Audio Processing 9 (2) : 175 ~ 179 google schola 3. [학술지(정기간행물)] - S. F. Boll / 1979 / Suppression of acoustic noise in speech using spectral subtraction / IEEE Trans. Acoust., Speech, and Signal Processing ASSP-27ASS (2) : 113 ~ 120 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - L. F. Lamel / 1981 / An improved endpoint detector for isolated word recognition / IEEE Trans. Acoust., Speech, and Signal Processing 29ASSP-29 (4) : 777 ~ 785 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - B.-F. Wu / 2005 / Robust endpoint detection algorithm based on the adaptive band-partitioning spectral entropy in adverse environments / IEEE Trans. Speech and Audio Processing 13 (5) : 762 ~ 775 google schola

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