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본 논문에서는 대역폭 확장 (Bandwidth Extension, BWE)을 위한 대표적인 통계적 방법인 가우스 혼합 모델 (Gaussian Mixture Model, GMM) 방법과 은닉마코프 모델 (Hidden Markov Model, HMM) 방법의 관계를 분석하고 성능을 비교한다. HMM 방법은 GMM 방법과 달리 기억능력을 가진 시스템으로서 인접한 음성 프레임간의 상관성을 모델링하고 이를 BWE 시스템에 활용한다는 장점을 가진다. 따라서 원래 신호의 프레임간 스펙트럼 변화특성을 보다 잘 추정할 수 있으리라 예상할 수 있다. 이 점을 확인하기 위해 정적 측도 외에 음성 스펙트럼의 일차 도 함수와 관련된 동적 측도를 적용하였다. 성능평가 결과, 정적 측도 관점에서는 두 방법은 대등한 성능을 보였지만 동적 측도 관점에서는 HMM 방법이 우수한 성능을 보였다. 또한 이러한 차이는 HMM 모델의 상태 수에 비례하여 증가함을 확인할 수 있었다. 이와 같은 실험결과는 HMM 방법이 적어도 'blind BWE' 문제에 있어서 적절한 해법임을 시사한다. 한편, 동적 측도의 관점에서는 비록 열세로 나타났지만 GMM 방법은 상대적으로 단순하다는 장점을 가지고 있으며 특히, 정적 측도에 있어서 HMM 방법과 대등하다는 사실은 응용분야에 따라서는 HMM 방법의 효과적인 대안이 될 수 있음을 시사한다.
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Y. Nakatoh / 1997 / Generation of broadband speech from narrowband speech using piecewise linear mapping / Proc. European Conf. Speech Commun :1643~1646
S. Chennoukh / 2001 / Speech enhancement via frequency bandwidth extension using line spectral frequencies / ICASSP 1:665~668
N. Enbom / 1999 / Bandwidth expansion of speech based on vector quantization of the Mel frequency cepstral coefficients / IEEE Workshop on Speech Coding :171~173
K. -Y. Park / 2000 / Narrowband to wideband conversion of speech using GMM based transformation / ICASSP 3:1843~1846
P. Jax / 2000 / Wideband extension of telephone speech using a hidden Markov model / IEEE Workshop on Speech Coding :133~135
S. Chennoukh / 2001 / Speech enhancement via frequency bandwidth extension using line spectral frequencies / ICASSP 1:665~668
N. Enbom / 1999 / Bandwidth expansion of speech based on vector quantization of the Mel frequency cepstral coefficients / IEEE Workshop on Speech Coding :171~173
K. -Y. Park / 2000 / Narrowband to wideband conversion of speech using GMM based transformation / ICASSP 3:1843~1846
P. Jax / 2000 / Wideband extension of telephone speech using a hidden Markov model / IEEE Workshop on Speech Coding :133~135
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