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사전에 선택된 환경인식의 대상이 되는 각각의 환경에서 통신 단말기로 입력받은 음성신호로부터 SMV 인코딩 과정에서 추출한 하나 이상의 특징벡터를 기반으로 하여 미리 훈련된 가우시안 혼합 모델을 사용하는 상황인지 통신 단말기를 위한 환경인식 방법에 있어서,실시간 음성신호로부터 SMV 인코딩 과정에서 추출되는 하나 이상의 특징벡터를 사용하여 가우시안 혼합 모델을 구성하는 단계;상기 미리 훈련된 가우시안 혼합 모델을 사용하여 상기 실시간 음성신호에 대한 우도(Likelihood)를 구하는 단계; 및최대 우도 값에 해당하는 환경 플래그를 선택하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 환경인식 방법
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제 1항에 있어서,상기 하나 이상의 특징벡터는, LPC 분석, VAD 및 뮤직 검출의 SMV 인코딩 과정에서 비트율과 타입을 결정하는데 사용되는 파라미터를 이용하여 추출되는 것을 특징으로 하는 환경인식 방법
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제 2항에 있어서,상기 LPC 분석 과정에서 사용되는 파라미터를 이용하여 추출되는 특징벡터는 LPC 10차 및 LSF 10차를 포함하는 것을 특징으로 하는 환경인식 방법
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제 2항에 있어서,상기 VAD 과정에서 사용되는 파라미터를 이용하여 추출되는 특징벡터는 LP 예측 오류, LPC 이득, 피치 레그 표준편차, 자기상관 함수, 프레임 에너지, 부분 잔여 에너지, 스펙트럼 왜곡, 능동 음성 평균 에너지 및 SNR를 포함하는 것을 특징으로 하는 환경인식 방법
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제 2항에 있어서,상기 뮤직 검출 과정에서 사용되는 파라미터를 이용하여 추출되는 특징벡터는 차 LSF, LSF(1)의 러닝 평균, 에너지의 러닝 평균, 스펙트럼 차, 부분 잔여 에너지의 러닝 평균, 반사계수의 러닝 평균 및 표준화된 피치 상관관계를 포함하는 것을 특징으로 하는 환경인식 방법
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