KR101621766B1

KR101621766B1 - 음주 판별 방법, 이를 수행하기 위한 기록매체 및 단말기

Info

Publication number: KR101621766B1
Application number: KR1020140010173A
Authority: KR
Inventors: 배명진; 이상길; 백금란
Original assignee: 숭실대학교산학협력단
Priority date: 2014-01-28
Filing date: 2014-01-28
Publication date: 2016-06-01
Also published as: US20160379669A1; WO2015115677A1; KR20150090334A; US9916844B2

Abstract

복수 개의 선형 예측 차수에 따른 선형 예측 코딩을 적용하여 생성된 복수 개의 포만트 에너지 간의 차이에 따라 음주 여부를 판별할 수 있는 음주 판별 방법, 이를 수행하기 위한 기록매체 및 단말기를 개시한다.
음주 판별 단말기는 음성 신호를 입력받아 음성 프레임으로 변환하여 출력하는 음성 입력부와, 음성 프레임 중 유성음에 해당하는 음성 프레임을 추출하는 유/무성음 분석부와, 유성음에 해당하는 음성 프레임에 복수 개의 선형 예측 차수에 따른 선형 예측 코딩을 적용하여 복수 개의 포만트 에너지를 산출하는 LPC 처리부 및LPC 처리부에 의해 산출된 복수 개의 포만트 에너지 간의 차이에 따라 음주 여부를 판단하는 음주 판별부를 포함하므로, 복수 개의 선형 예측 차수에 따른 선형 예측 코딩을 음성 신호에 적용하여 생성된 포만트 에너지의 변화량에 따라 음주 상태를 판별할 수 있다.

Description

음주 판별 방법, 이를 수행하기 위한 기록매체 및 단말기{Alcohol Analyzing Method, Recording Medium and Apparatus For Using the Same}

음성 분석을 이용한 음주 판별 방법, 이를 수행하기 위한 기록매체 및 단말기에 관한 것이다.

음주운전 사고는 개인에 따라 정도의 차이는 있을 수 있으나 대부분 만취나 반취상태에서 발생하는 경우가 많다. 음주상태를 측정하는 방법으로는 알코올 센서가 장착된 호흡형 음주측정기기를 사용하여 호흡 시에 내뿜는 공기에서 알코올 농도를 측정하는 방법과 레이저를 이용하여 혈류량에 포함된 알코올 농도를 측정하는 방법이 있다. 일반적으로 음주 단속에 사용되는 방법으로는 흔히 전자의 방법이 사용되는데, 일부 음주측정에 불복하는 운전자에 대해 운전자의 동의를 얻어 혈액 채취 등의 방법으로 혈중 알코올 농도를 추정하는 위드마크(Widmark) 공식을 사용하는 경우도 있다.

음주운전을 사전에 방지하고자 운전자의 알코올 섭취여부를 판독하여 자동차의 시동장치를 제어하는 기술이 실용화되어, 일부 자동차에 장착되어 시판되고 있다. 이러한 기술은 알코올 측정센서가 장착된 검출기기를 자동차의 시동장치에 부착하여 자동차의 시동을 On/Off하는 원리로서 국내외 자동차 회사들이 활발히 연구하고 있는 분야이다. 이러한 방법들은 알코올 센서를 사용하기 때문에 비교적 정확한 알코올농도를 측정할 수 있다. 그러나, 자동차 실내 환경과 같이 먼지나 습기가 많은 환경에서는 알코올 센서의 정확도가 떨어지고, 잦은 고장으로 인하여 반영구적이지 못하다. 또한, 센서의 수명이 짧아 전자장치에 결합된 센서를 교환하기 위하여 전자장치를 수리하여야 하는 불편함이 있다.

한국공개특허 제10-2012-0074314호 한국등록특허 제10-0664271호

본 발명의 일측면은 복수 개의 선형 예측 차수에 따른 선형 예측 코딩을 적용하여 생성된 복수 개의 포만트 에너지 간의 차이에 따라 음주 여부를 판별할 수 있는 음주 판별 방법, 이를 수행하기 위한 기록매체 및 단말기에 관한 것이다.

이를 위한 본 발명의 일측면에 의한 음주 판별 방법은 음성 신호를 입력받아 복수 개의 음성 프레임으로 변환하고, 상기 복수 개의 음성 프레임 중 유성음에 해당하는 음성 프레임을 추출하고, 상기 유성음에 해당하는 음성 프레임에 복수 개의 선형 예측 차수에 따른 선형 예측 코딩을 적용하여 복수 개의 포만트 에너지를 산출하며, 상기 복수 개의 포만트 에너지간의 차이를 산출하고, 상기 차이에 따라 음주 상태를 판단할 수 있다.

상기 복수 개의 포만트 에너지간의 차이를 산출하는 것은, 상기 유성음으로 판단된 음성 프레임 각각에 대해 2개의 선형 예측 차수를 적용하여 2개의 포만트 에너지를 구하고, 상기 2개의 포만트 에너지간의 차이를 거리값으로 산출하는 것을 포함할 수 있다.

상기 복수 개의 포만트 에너지간의 차이를 산출하고, 상기 차이에 따라 음주 상태를 판단하는 것은, 상기 복수 개의 포만트 에너지간의 차이에 대한 평균 에너지를 상기 유성음으로 판단된 모든 음성 프레임 각각에 대해 산출하고, 이전 음성프레임과 현재 음성프레임 간의 평균에너지 비율값을 구해 상기 음주 상태를 판단할 수 있다.

상기 이전 음성프레임과 현재 음성프레임 간의 평균에너지 비율값을 구해 상기 음주 상태를 판단하는 것은, 상기 이전 음성프레임과 현재 음성프레임 간의 평균 에너지 비율값을 상기 유성음으로 판단된 모든 음성 프레임에 대해 산출하고, 각각의 음성 프레임의 평균 에너지가 미리 정해진 임계값보다 크면 카운팅하여 그 개수를 산출하고, 카운팅 된 개수에 따라 상기 음주 상태를 판단할 수 있다.

상기 카운팅된 개수에 따라 상기 음주 상태를 판단하는 것은, 상기 카운팅된 개수와 상기 유성음으로 판단된 전체 음성 프레임의 개수의 비율을 산출하고, 상기 산출된 비율이 미리 정해진 비율값보다 작으면 음주 상태인 것으로 판단하며, 상기 산출된 비율이 미리 정해진 비율값보다 크면 비음주 상태인 것으로 판단할 수 있다.

상기 유성음에 해당하는 음성 프레임에 복수 개의 선형 예측 차수에 따른 선형 예측 코딩을 적용하여 복수 개의 포만트 에너지를 산출하는 것은, 상기 유성음에 해당하는 음성 프레임에 대해 저차 선형 예측 차수와 고차 선형 예측 차수를 적용하여 각각의 선형 예측 차수에 따른 포만트 에너지를 산출할 수 있다.

상기 유성음에 해당하는 음성 프레임에 저역 통과 필터를 적용하여 일정 주파수 이상의 고조파를 필터링하는 것을 더 포함할 수 있다.

그리고, 본 발명의 일실시예에 의한 기록 매체는 상술한 음주 판별 방법을 수행하기 위한 컴퓨터 프로그램이 기록된 컴퓨터로 판독 가능할 수 있다.

그리고, 본 발명의 일실시예에 의한 음주 판별 단말기는 음성 신호를 입력받아 음성 프레임으로 변환하여 출력하는 음성 입력부;와, 상기 음성 프레임 중 유성음에 해당하는 음성 프레임을 추출하는 유/무성음 분석부;와, 상기 유성음에 해당하는 음성 프레임에 복수 개의 선형 예측 차수에 따른 선형 예측 코딩을 적용하여 복수 개의 포만트 에너지를 산출하는 LPC 처리부; 및 상기 LPC 처리부에 의해 산출된 복수 개의 포만트 에너지 간의 차이에 따라 음주 여부를 판단하는 음주 판별부를 포함할 수 있다.

상기 유/무성음 분석부에 의해 유성음으로 분석된 음성 프레임에 대해 일정 주파수 이상의 신호를 필터링하는 LPF 적용부를 더 포함할 수 있다.

상기 LPC 처리부는 상기 유성음으로 분석된 모든 음성 프레임에 대해 2개의 선형 예측 차수에 따른 선형 예측 코딩을 적용하여 2개의 포만트 에너지를 추출할 수 있다.

상기 음주 판별부는 상기 복수 개의 선형 예측 차수에 따른 선형 예측 코딩을 적용하여 생성된 복수 개의 포만트 에너지간의 차이를 산출하는 차이 산출부를 포함할 수 있다.

상기 음주 판별부는 상기 차이 산출부에 의해 산출된 복수 개의 포만트 에너지 차이의 평균 에너지를 산출하는 평균 에너지 산출부를 더 포함할 수 있다.

상기 음주 판별부는 현재 음성 프레임의 포만트 에너지 차이의 평균 에너지와 이전 음성 프레임의 포만트 에너지 차이의 평균 에너지의 비율을 산출하고, 상기 비율이 미리 정해진 임계값보다 크면 카운트하는 카운팅부를 더 포함할 수 있다.

상기 음주 판별부는 상기 유성음으로 분석된 전체 음성 프레임의 개수 대비 상기 카운팅부에 의해 카운트된 개수의 비율을 산출하고, 상기 비율이 미리 정해진 비율값보다 작으면 음주로 판단하는 판단부를 더 포함할 수 있다.

이상에서 설명한 바와 같이, 본 발명의 일측면에 의하면 복수 개의 선형 예측 차수에 따른 선형 예측 코딩을 음성 신호에 적용하여 생성된 포만트 에너지의 변화량에 따라 음주 상태를 판별할 수 있다.

도 1a 및 도 1b는 본 발명의 일실시예에 의한 음주 판별 단말기의 제어블록도
도 2는 본 발명의 일실시예에 의한 음주 판별 단말기에 포함되는 음성 입력부에서 음성 신호를 음성 프레임으로 변환시키는 개념을 설명하기 위한 도면
도 3은 본 발명의 일실시예에 의한 음주 판별 단말기에 포함되는 유/무성음 분석부의 제어블록도
도 4a 및 도 4b는 본 발명의 일실시예에 의한 음주 판별 단말기에 포함되는 LPC 처리부에 의해 산출되는 음성 프레임의 포만트 에너지 그래프
도 5는 본 발명의 일실시예에 의한 음주 판별 단말기에 포함되는 음주 판별부의 제어블록도
도 6은 도 5의 차이 산출부에서 산출하는 복수 개의 포만트 에너지간의 차이값을 나타내는 그래프
도 7은 본 발명의 일실시예에 의한 음주 판별 방법을 나타내는 제어흐름도
도 8은 본 발명의 다른 실시예에 의한 음주 판별 방법을 나타내는 제어흐름도

이하, 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명하기로 한다. 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 사용하기로 한다.

도 1a 및 도 1b는 본 발명의 일실시예에 의한 음주 판별 단말기의 제어블록도이다.

도 1a를 참조하면, 음주 판별 단말기(100)는 음성 입력부(110), 유/무성음 분석부(120), LPC 처리부(130) 및 음주 판별부(140)를 포함할 수 있다.

음성 입력부(110)는 사람의 음성을 입력받아 음성 데이터로 변환하고, 음성 데이터를 프레임 단위의 음성 프레임 데이터로 변환하여 출력할 수 있다. 음성 입력부(110)는 FFT(Fast Fourier Transform) 등의 변환 방식을 통해 주파수 도메인으로 음성 신호를 변환할 수 있다.

유/무성음 분석부(120)는 음성 프레임을 입력받아 기 설정된 특징들을 추출하고, 추출된 특징들에 따라 입력된 음성 프레임이 유성음, 무성음 또는 잡음에 대한 것인지 여부를 분석할 수 있다.

유/무성음 분석부(120)는 상술한 방식에 의한 인식 결과에 따라 입력된 음성 프레임이 유성음, 무성음 또는 배경 잡음인지에 대한 판단을 하고, 그 결과에 따라 음성 프레임을 유성음, 무성음 또는 배경 잡음으로 분리하여 출력할 수 있다.

LPC(Linear Prediction Coding) 처리부(130)는 유/무성음 분석부(120)에 의해 유성음으로 판별된 음성 프레임에 선형 예측 코딩(LPC)을 적용하여 포만트 에너지를 구할 수 있다. LPC 처리부(130)는 음성 프레임에 선형 예측 코딩 적용 시 선형 예측 차수를 다르게 적용하여 복수 개의 포만트 에너지를 구할 수 있다. 예를 들어, LPC 처리부(130)는 LPC 10차와 LPC 4차를 적용하여 음성 프레임에 대한 2개의 포만트 에너지를 구할 수 있다. 한편, 음성 신호에 선형 예측 코딩을 적용하여 신호 처리를 수행하는 방법에 대해서는 한국공개특허 제10-2012-0074314호 및 한국등록특허 제10-0664271호에 상세히 설명되어 있다.

음주 판별부(140)는 복수 개의 선형 예측 차수를 적용하여 생성된 복수 개의 포만트 에너지간의 차이값을 계산할 수 있다. 음주 판별부(140)는 LPC 처리부(130)에 의해 입력되는 모든 음성 프레임 각각에 대해 복수 개의 선형 예측 차수를 적용하여 복수 개의 포만트 에너지가 구해지면, 복수 개의 포만트 에너지간의 차이값을 모든 음성 프레임 각각에 대해 구한다.

음주 판별부(140)는 음성 프레임의 포만트 에너지간의 차이값에 대한 평균 에너지를 각각의 음성 프레임에 대해 구할 수 있다. 음주 판별부(140)는 입력되는 음성 프레임 중 이전 음성 프레임과 현재 음성 프레임 간의 비율값을 구하고, 그 비율값이 미리 정해진 임계값보다 큰 음성 프레임의 개수를 카운팅하고, 카운팅된 개수와 유성음으로 판단된 전체 음성 프레임의 개수의 비율을 구해 음주 여부를 판별할 수 있다.

이는, 음주 전에는 포만트 에너지가 LPC 차수 차에 민감하게 나타나고, 음주 후에는 포만트 에너지가 LPC 차수 차에 민감하게 나타나지 않기 때문에 가능한 음주 판별 방법이다. 음주 후에는 음성 프레임의 포만트 포락은 비음화의 영향으로 포만트 평탄화가 주로 나타나기 때문에 LPC 차수에 대한 포만트 변화량, 특히 각 포만트의 최대값에서 변화량이 둔감하게 나타나는 경향이 있다. 따라서, 음주전과 비교해보면, LPC 차수 차이에 둔감하게 변하는 특징이 생기게 된다.

도 1b는 도 1a의 블록에서 LPF(Low Pass Filter) 적용부(125)가 추가된 것을 도시한 도면이다.

LPF(Low Pass Filter) 적용부(125)는 유/무성음 분석부(120)에 의해 유성음으로 분리된 음성 신호에 대해 저역 통과 필터를 적용시켜, 일정 주파수 이내의 신호만 필터링할 수 있다. LPF 적용부(125)는 선택적인 구성이며, 3.5 kHz 이내의 신호만 통과시켜 제4포만트(F4)를 걸러낼 수 있다.

즉, 음성 신호에서 제4포만트는 조음 기관에 의해 변화가 거의 없으므로, 작업량을 줄이기 위해 제4포만트를 포함한 고조파를 필터링하고, 필터링된 저대역 신호에 대해서만 작업을 수행할 수 있다.

도 2는 본 발명의 일실시예에 의한 음주 판별 단말기에 포함되는 음성 입력부에서 음성 신호를 음성 프레임으로 변환시키는 개념을 설명하기 위한 도면이다.

통상적으로 아날로그 음성신호는 초당 8000개의 샘플과 16비트(65535단계)의 크기로 샘플링하여 음성데이터로 변환된다.

음성 입력부(110)는 입력되는 음성 신호를 음성 데이터로 변환하고, 음성 데이터를 프레임 단위의 음성 프레임 데이터로 변환할 수 있다. 여기서, 하나의 음성 프레임 데이터는 256개의 에너지 값을 갖게 된다.

음성 데이터는 도 2에서와 같이, 입력되는 음성에 따라 다수의 음성 프레임들(n=프레임의 개수, n=1,2,3,....)로 구성된다.

음성 입력부(110)는 음성 프레임을 생성한 후, 그 정보를 유/무성음 분석부(120)로 전송한다.

도 3은 본 발명의 일실시예에 의한 음주 판별 단말기에 포함되는 유/무성음 분석부의 제어블록도이다.

유/무성음 분석부(120)는 음성 프레임을 입력받아 기 설정된 특징들을 추출하는 특징 추출부(121)와, 음성 프레임의 인식 결과를 도출하는 인식부(122)와, 인식 결과에 따라 입력된 음성 프레임이 유성음에 대한 것인지 무성음에 대한 것인지, 또는 배경 잡음에 의한 것인지를 판별하는 판단부(123)와, 판별 결과에 따라 음성 프레임을 분리하여 출력하는 분리 출력부(124)를 포함할 수 있다.

특징 추출부(121)는 음성 입력부(110)를 통해 음성 프레임이 입력되면, 그 음성 프레임으로부터 고조파의 주기적 특성 또는 저대역 음성 신호 에너지 영역의 크기(RMSE : Root Mean Squared Energy of Signal)나 0점 교차 횟수(Zero-Crossing Count : ZC) 등과 같은 특징들을 추출할 수 있다.

인식부(122)는 일반적으로 신경망으로 구성될 수 있다. 이는 신경망의 특성상, 비선형적, 즉 수학적으로 해결 가능하지 않은 복잡한 문제들을 분석하는데 유용하기 때문에, 음성 신호들을 분석하고, 분석된 결과에 따라 해당 음성 신호를 유성음 또는 무성음 및 배경 잡음으로 판단하기에 적합하기 때문이다. 이러한 신경망으로 구성된 인식부(122)는 특징 추출부(121)로부터 추출된 특징들에 기 설정된 가중치를 부여하고, 신경망 계산 과정을 통해 음성 프레임의 인식 결과를 도출할 수 있다. 여기서 인식 결과라는 것은 음성 프레임에 대해 각 음성 프레임의 특징별로 부여된 가중치에 따라 각각의 계산 요소를 계산한 결과, 산출된 값을 말한다.

판단부(123)는 상술한 인식 결과, 즉 인식부(122)로부터 산출된 값에 따라 입력된 음성 신호가 유성음인지 무성음인지에 대한 판단을 하고, 판단부(123)의 판단 결과에 따라 분리 출력부(124)는 음성 프레임을 유성음, 무성음 또는 배경잡음으로 분리하여 출력할 수 있다.

한편, 유성음의 경우 다양한 특징들이 무성음 및 배경 잡음과 확연히 차이가 나므로, 이를 구분하기는 상대적으로 쉬운 편이며 공지된 여러 가지 기술이 있다. 예를 들어, 유성음의 경우 고조파가 일정 주기를 반복하여 나타나는 주기적 특성을 가지고 있는 반면, 배경 잡음은, 고조파라는 특징을 가지지 않는다. 그런데, 무성음의 경우에는 고조파가 있기는 하여도 그것이 가지는 주기성이 약하다. 다시 말해, 유성음의 경우 고조파가 하나의 프레임 안에서도 반복된다는 특성이 있으나, 무성음의 경우 고조파가 있다고는 하나, 고조파의 주기성과 같은 유성음의 특성이, 몇 개 이상의 프레임에 걸쳐서 나타나게 될 정도로 약하게 나타난다는 특성이 있다

도 4a 및 도 4b는 본 발명의 일실시예에 의한 음주 판별 단말기에 포함되는 LPC 처리부에 의해 산출되는 음성 프레임의 포만트 에너지 그래프이다.

LPC 처리부(130)는 상술한 것처럼, 유성음으로 판단된 음성 프레임에 복수 개의 선형 예측 차수를 적용하여 포만트 에너지를 구할 수 있다.

도 4a는 높은 선형 예측 차수(예를 들면, 10차)를 적용하여 추출한 포만트 에너지를 도시한 도면이며, 도 4b는 낮은 선형 예측 차수(예를 들면, 4차)를 적용하여 추출한 포만트 에너지를 도시한 것이다.

선형 예측 차수 정보는 선형 예측 코딩에서 현재 음성 신호를 예측하기 위해 이용되는 이전 신호의 개수를 나타내므로, 선형 예측 차수 정보가 큰 정수를 나타낼수록 예측에 이용되는 이전 신호의 개수가 많아짐을 알 수 있다.

도 4a 및 도 4b에 도시한 것처럼, 높은 선형 예측 차수를 적용하여 추출된 포만트 에너지 그래프는 보다 많은 이전 신호를 참조하여 현재 신호를 예측하기 때문에 보다 정확하고 민감한 그래프가 생성되며, 낮은 선형 예측 차수를 적용하여 추출된 포만트 에너지 그래프는 보다 적은 이전 신호를 참조하여 현재 신호를 예측하기 때문에 상대적으로 덜 민감한 형태의 그래프가 추출된다.

도 5는 본 발명의 일실시예에 의한 음주 판별 단말기에 포함되는 음주 판별부의 제어블록도이며, 도 6은 도 5의 차이 산출부에서 산출하는 복수 개의 포만트 에너지간의 차이값을 나타내는 그래프이다.

음주 판별부(140)는 차이 산출부(141), 평균 에너지 산출부(142), 카운팅부(143), 판정부(144) 및 저장부(145)를 포함할 수 있다.

차이 산출부(141)는 복수 개의 선형 예측 차수를 적용하여 생성된 복수 개의 포만트 에너지간의 차이값을 계산할 수 있다. 도 6을 참조하면, 2개의 포만트 에너지간의 차이값은 빗금친 부분으로 표시되었으며, 수식 1과 같이 표현될 수 있다.

수식 1

FE_distance(k) = FE_L(k) - FE_H(k)

여기서, FE_distance(k)는 두 개의 포만트 에너지간의 차이를 거리로 환산한 함수(도 6의 빗금 참조)이며, FE_L(k)는 낮은 선형 예측 차수(예를 들면, 4차)를 적용하여 추출된 포만트 에너지이며, FE_H(k)는 높은 선형 예측 차수(예를 들면, 10차)를 적용하여 추출된 포만트 에너지이다.

한편, 상술한 4차 및 10차 선형 예측 차수를 4차 및 10차 뿐만 아니라, 다양한 선형 예측 차수를 적용하는 것이 본 발명의 일실시예에 포함되는 것은 물론이다.

평균 에너지 산출부(142)는 차이 산출부(141)에 의해 산출된 복수 개의 포만트 에너지 차이값의 평균 에너지를 산출할 수 있다. 평균 에너지 산출부(142)는 유성음으로 판단된 음성 프레임에 선형 예측 차수를 적용하여 포만트 에너지가 추출된 후, 포만트 에너지간의 차이가 산출되면, 산출된 포만트 에너지 차이의 평균 에너지를 각각의 음성 프레임 별로 산출할 수 있다. 수식 2를 참조하면,

수식 2

여기서, f는 프레임의 번호이며, tEH(f)는 프레임별 포만트 에너지 차이의 평균 에너지이다.

카운팅부(143)는 현재 음성 프레임의 선형 예측 차수별 포만트 에너지 차이의 평균 에너지와 이전 음성 프레임의 선형 예측 차수별 포만트 에너지 차이의 평균 에너지의 비율을 구할 수 있다. 카운팅부(143)는 수식 3을 적용하여 현재 프레임과 이전 프레임 간의 포만트 에너지 차이의 평균 에너지의 비율을 구할 수 있다.

수식 3

여기서 tEH(f-1)는 이전 프레임의 선형 예측 차수별 포만트 에너지 차이의 평균 에너지이며, tEH(f)는 현재 프레임의 선형 예측 차수별 포만트 에너지 차이의 평균 에너지이며, tEH는 이전 음성 프레임과 현재 음성 프레임의 포만트 에너지 차이의 평균 에너지 비율값이다.

카운팅부(143)는 유성음으로 판단된 모든 음성 프레임에 대해, 이전 음성 프레임과 현재 음성 프레임의 포만트 에너지 차이의 평균 에너지 비율값(tEH)을 각각 구하고, 음성 프레임별로 구해진 비율값이 미리 정해진 임계값(Vth)보다 크면 카운트를 증가시키고, 그렇지 않으면 그대로 둔다.

판정부(144)는 유성음으로 판단된 전체 음성 프레임의 개수 대비 카운트된 개수의 비율(Rate)를 구한 다음, 미리 정해진 비율값(Rth)보다 작으면 음주로 판단하게 된다. 판정부(144)는 다음과 같은 수식 4에 의해 비율을 산출할 수 있다.

수식 4

여기서, Rate는 전체 음성 프레임의 개수 대비 카운트된 개수의 비율이며, C는 카운트 개수, T는 유성음으로 판단된 전체 음성 프레임의 개수이다.

저장부(145)는 상술한 임계값 및 비율값을 미리 저장할 수 있다.

도 7은 본 발명의 일실시예에 의한 음주 판별 방법을 나타내는 제어흐름도이다.

음성 입력부(110)는 사람의 음성을 입력받아 음성 데이터로 변환하고, 음성 데이터를 프레임 단위의 음성 프레임으로 변환하여 출력할 수 있다.(200,205)

유/무성음 분석부(120)는 음성 프레임을 입력받아 기 설정된 특징들을 추출하고, 추출된 특징들에 따라 입력된 음성 프레임이 유성음, 무성음 또는 배경 잡음에 대한 것인지 여부를 분석할 수 있다.(210)

유/무성음 분석부(120)는 상술한 방식에 의한 인식 결과에 따라 입력된 음성 프레임이 유성음인지 무성음인지에 대한 판단을 하고, 그 결과에 따라 유성음에 해당하는 음성 프레임을 추출하여 출력할 수 있다.(215)

LPC 처리부(130)는 유/무성음 분석부(120)에 의해 유성음으로 판별된 음성 프레임에 선형 예측 코딩(LPC)을 적용하여 포만트 에너지를 구할 수 있다. LPC 처리부(130)는 음성 프레임에 선형 예측 코딩 적용 시 선형 예측 차수를 다르게 적용하여 복수 개의 포만트 에너지를 구할 수 있다.(220)

음주 판별부(140)는 복수 개의 선형 예측 차수를 적용하여 생성된 복수 개의 포만트 에너지간의 차이값을 계산할 수 있다. 음주 판별부(140)는 LPC 처리부(130)에 의해 입력되는 모든 음성 프레임 각각에 대해 복수 개의 선형 예측 차수를 적용하여 복수 개의 포만트 에너지가 구해지면, 복수 개의 포만트 에너지간의 차이값을 모든 음성 프레임 각각에 대해 구한다.(225)

음주 판별부(140)는 음성 프레임의 포만트 에너지간의 차이값에 대한 평균 에너지를 각각의 음성 프레임에 대해 구할 수 있다.(230)

음주 판별부(140)는 이전 음성 프레임과 현재 음성 프레임 간의 평균 에너지의 비율값을 구하고, 그 비율값이 미리 정해진 임계값보다 큰 음성 프레임에 대해 카운팅한다.(235,240)

음주 판별부(140)는 유성음으로 판단된 전체 음성 프레임의 개수와 240단계에서 구해진 카운팅된 음성 프레임의 개수의 비율을 산출하고, 그 비율이 미리 정해진 비율값(Rth)보다 작으면 음주로 판단하며, 그 반대의 경우 비음주로 판단한다.(245,250)

한편, 상술한 음주 판별 방법을 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램이 기록된 기록 매체가 본 발명의 일실시예에 포함되며, 기록매체는 컴퓨터로 판독 가능하다.

도 8은 본 발명의 다른 실시예에 의한 음주 판별 방법을 나타내는 제어흐름도이다.

도 8의 제어 방법은 도 7의 제어 방법과 비교 시, 320단계가 추가되며 그 외의 단계는 모두 동일하므로 도 7의 설명으로 대체한다.

320 단계에서, LPF 적용부(125)는 유/무성음 분석부(120)에 의해 유성음에 해당하는 음성 프레임이 추출되면, 저역 통과 필터를 적용하여 일정 주파수(예를 들면, 3.5kHz) 이상의 고조파를 필터링한다. 예를 들면, 제1포만트, 제2포만트, 제3포만트, 제4포만트, 제5포만트에 해당하는 주파수 중 제4포만트 이상의 음성 신호를 필터링하여 작업량을 줄일 수 있다.

비록 본 발명이 상기에서 언급한 바람직한 실시예와 관련하여 설명되어졌지만, 본 발명의 요지와 범위로부터 벗어남이 없이 다른 다양한 수정 및 변형이 가능한 것은 당업자라면 용이하게 인식할 수 있을 것이며, 이러한 변경 및 수정은 모두 첨부된 특허청구범위의 범위에 속함은 자명하다.

Claims

음성 신호를 입력받아 복수 개의 음성 프레임으로 변환하고,
상기 복수 개의 음성 프레임 중 유성음에 해당하는 음성 프레임을 추출하고,
상기 유성음에 해당하는 음성 프레임에 복수 개의 선형 예측 차수에 따른 선형 예측 코딩을 적용하여 복수 개의 포만트 에너지를 산출하며,
상기 복수 개의 포만트 에너지간의 차이를 산출하고, 상기 차이에 따라 음주 상태를 판단하며,
상기 복수 개의 포만트 에너지간의 차이를 산출하고, 상기 차이에 따라 음주 상태를 판단하는 것은,
상기 복수 개의 포만트 에너지간의 차이에 대한 평균 에너지를 상기 유성음으로 판단된 모든 음성 프레임 각각에 대해 산출하고, 이전 음성프레임과 현재 음성프레임 간의 평균에너지 비율값을 구해 상기 음주 상태를 판단하는 것인 음주 판별 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 복수 개의 포만트 에너지간의 차이를 산출하는 것은,
상기 유성음으로 판단된 음성 프레임 각각에 대해 2개의 선형 예측 차수를 적용하여 2개의 포만트 에너지를 구하고,
상기 2개의 포만트 에너지간의 차이를 거리값으로 산출하는 것을 포함하는 음주 판별 방법.
삭제
제 1 항에 있어서,
상기 이전 음성프레임과 현재 음성프레임 간의 평균에너지 비율값을 구해 상기 음주 상태를 판단하는 것은,
상기 이전 음성프레임과 현재 음성프레임 간의 평균 에너지 비율값을 상기 유성음으로 판단된 모든 음성 프레임에 대해 산출하고, 각각의 음성 프레임의 평균 에너지가 미리 정해진 임계값보다 크면 카운팅하여 그 개수를 산출하고, 카운팅 된 개수에 따라 상기 음주 상태를 판단하는 것을 포함하는 음주 판별 방법.
제 4 항에 있어서,
상기 카운팅된 개수에 따라 상기 음주 상태를 판단하는 것은,
상기 카운팅된 개수와 상기 유성음으로 판단된 전체 음성 프레임의 개수의 비율을 산출하고, 상기 산출된 비율이 미리 정해진 비율값보다 작으면 음주 상태인 것으로 판단하며, 상기 산출된 비율이 미리 정해진 비율값보다 크면 비음주 상태인 것으로 판단하는 음주 판별 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 유성음에 해당하는 음성 프레임에 복수 개의 선형 예측 차수에 따른 선형 예측 코딩을 적용하여 복수 개의 포만트 에너지를 산출하는 것은,
상기 유성음에 해당하는 음성 프레임에 대해 저차 선형 예측 차수와 고차 선형 예측 차수를 적용하여 각각의 선형 예측 차수에 따른 포만트 에너지를 산출하는 것인 음주 판별 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 유성음에 해당하는 음성 프레임에 저역 통과 필터를 적용하여 일정 주파수 이상의 고조파를 필터링하는 것을 더 포함하는 음주 판별 방법.
제 1 항에 따른 음주 판별 방법을 수행하기 위한 컴퓨터 프로그램이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체.
음성 신호를 입력받아 음성 프레임으로 변환하여 출력하는 음성 입력부;
상기 음성 프레임 중 유성음에 해당하는 음성 프레임을 추출하는 유/무성음 분석부;
상기 유성음에 해당하는 음성 프레임에 복수 개의 선형 예측 차수에 따른 선형 예측 코딩을 적용하여 복수 개의 포만트 에너지를 산출하는 LPC 처리부; 및
상기 LPC 처리부에 의해 산출된 복수 개의 포만트 에너지 간의 차이에 따라 음주 여부를 판단하는 음주 판별부를 포함하며,
상기 음주 판별부가 상기 LPC 처리부에 의해 산출된 복수 개의 포만트 에너지 간의 차이에 따라 음주 여부를 판단하는 것은,
상기 복수 개의 포만트 에너지간의 차이에 대한 평균 에너지를 상기 유성음으로 판단된 모든 음성 프레임 각각에 대해 산출하고, 이전 음성프레임과 현재 음성프레임 간의 평균에너지 비율값을 구해 음주 상태를 판단하는 것인 음주 판별 단말기.
제 9 항에 있어서,
상기 유/무성음 분석부에 의해 유성음으로 분석된 음성 프레임에 대해 일정 주파수 이상의 신호를 필터링하는 LPF 적용부를 더 포함하는 음주 판별 단말기.
제 9 항에 있어서,
상기 LPC 처리부는 상기 유성음으로 분석된 모든 음성 프레임에 대해 2개의 선형 예측 차수에 따른 선형 예측 코딩을 적용하여 2개의 포만트 에너지를 추출하는 음주 판별 단말기.
제 9 항에 있어서,
상기 음주 판별부는 상기 복수 개의 선형 예측 차수에 따른 선형 예측 코딩을 적용하여 생성된 복수 개의 포만트 에너지간의 차이를 산출하는 차이 산출부를 포함하는 음주 판별 단말기.
제 12 항에 있어서,
상기 음주 판별부는 상기 차이 산출부에 의해 산출된 복수 개의 포만트 에너지 차이의 평균 에너지를 산출하는 평균 에너지 산출부를 더 포함하는 음주 판별 단말기.
제 13 항에 있어서,
상기 음주 판별부는 현재 음성 프레임의 포만트 에너지 차이의 평균 에너지와 이전 음성 프레임의 포만트 에너지 차이의 평균 에너지의 비율을 산출하고, 상기 비율이 미리 정해진 임계값보다 크면 카운트하는 카운팅부를 더 포함하는 음주 판별 단말기.
제 14 항에 있어서,
상기 음주 판별부는 상기 유성음으로 분석된 전체 음성 프레임의 개수 대비 상기 카운팅부에 의해 카운트된 개수의 비율을 산출하고, 상기 비율이 미리 정해진 비율값보다 작으면 음주로 판단하는 판정부를 더 포함하는 음주 판별 단말기.