• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.199-206
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• 2017

환경 잡음은 음성인식 시스템의 성능을 떨어뜨릴 수 있다. 이 논문은 인식 시스템이 잡음에 강인하도록 만들기 위하여, 켑스트럼에 기초한 특징 보상을 수행하는 과정을 제시한다. 이 방법은 부가적인 잡음의 영향을 제거하기 위한 직접적인 스펙트럼 기울기 보상에 기초를 둔다. 잡음 보상 방법은 로그 전력 스펙트럼의 스펙트럼 기울기 계산에 의하여 캡스트럼 영역에서 동작한다. 스펙트럼 보상은 SNR에 의존하는 켑스트럼 평균 보상 방법과 함께 사용된다. 백색 가우스 잡음, 지하철 잡음 및 자동차 잡음에 있는 조건에서, 실험 결과는 제안한 보상 방법이 여러 SNR에서 인식률을 상당히 개선한다는 것을 보여준다.

• 한국음향학회지
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• 제20권6호
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• pp.26-33
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• 2001

기존의 AR HMM(auroreg ressive hidden morkov model)에 의한 화자인식 방법은 그 성능이 우수하나, 잡음에 대한 것이 고려되지 않아 실제 환경에 적용시 성능저하가 문제가 된다. 본 논문에서는 실제 환경에 맞추기 위하여 관측 신호 모델에서 잡음을 고려하고, 화자인식 성능을 개선하고자 지속시간항 (duration-term)을 포함하는 AR HMM을 이용하여 잡음환경에서의 강인한 화자인식 시스템을 제안한다. 100명의 화자 (남자 77명, 여자 23명)가 2주에 걸쳐 6번 발성한 숫자음 데이터베이스을 가지고, 백색잡음 및 자동차 잡음하에서 실험한 결과, 제안된 방법으로 성능이 향상됨을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권5호
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• pp.165-172
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• 2005

잡음이 존재하는 환경 하에서 음성인식을 실시하는 경우, 잡음을 제거하고 음성을 강조하는 시스템이 필요하다. 따라서 우수한 스펙트럴 분석기강인 인간의 청각계를 모의하는 것은 음성강조에 있어서 효과적이다. 이러한 것을 구현하는 하나의 방법으로서 상호억제라고 하는 청각기강을 적응적으로 사용하는 방법을 제안한다. 이것은 신경회로망에 의해서 잡음의 크기를 추정하여 각 프레임에 대해서 그 크기에 따라서 적응적으로 상호억제 계수와 진폭성분조정 계수를 조정함으로써 음성을 강조하는 방법이다. 스펙트럴왜곡율 척도의 평가로부터 백색잡음뿐만 아니라 유색잡음 및 자동차의 주행잡음에 대해서도 본 방식이 효과적이라는 것을 확인한다.

• 한국음향학회지
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• 제6권4호
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• pp.12-20
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• 1987

소리의 주파수에 따라 사람은 그 소리에 대한 느낌이 다르기 때문에, 본 연구에서는 소리의 주파수에 따른 사람의 반응을 조사하였다. 순음과 1/3옥타브와 1옥타브 대역 통과 필터를 통과시켜 나온 백색 잡음 및 자동차 경음기 소리를 사람에게 들려주고, 그 소리에 대한 느낌을 설문지로 조사하였다. 실험결과, 순음 160(Hz)에서 500(Hz) 까지의 소리에 대해서는 호의적인 반응을 나타내었고, 1,000(Hz) 이상의 순음과 백색 잡음 및 경음기 소리에 대해서는 거부감을 나타내었다. 경음기 소리는 350(Hz) 부근과 1.000 (Hz)에서 2.600(Hz) 사이에서 그 성분이 가장 많이 분포되어 있는데. 경음기 소리에 대한 사람의 반응은 1,000(Hz)와 2,600(Hz) 사이의 순음과 비슷한 결과를 나타낸다. 따라서, 주택가나 사람이 많이 다니는 곳의 도로에서는 주로 200(Hz)에서 500(Hz) 사이의 경음기 소리를 발생시키면. 사람들에게 거부감을 주지 않으면서 경음기 효과를 얻을 수 있다.

• 재활복지공학회논문지
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• 제2권1호
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• pp.35-43
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• 2009

본 논문에서는 개발된 잡음제거 기능을 갖춘 시-청각 단서 제공 읽기 훈련 프로그램(이하 프로그램)을 소개한다. 프로그램은 시-청각 단서들을 지닌 훈련용 문장들을 제공한다. 말운동장애인들은 읽기훈련을 위해서 시각단서와 청각단서들을 각각 또는 동시에 사용 가능하다. 훈련 결과의 평가 편의성 제공을 위해서 잡음제거 알고리즘을 개발하였다. 알고리즘은 피험자가 컴퓨터화면에 제공된 문장을 읽을 때 읽는 말소리와 함께 녹음된 잡음과 청각단서 소리를 제거한다. 또한 피험자가 읽기 연습을 시작할 때 최초의 말소리 개시시간을 검출하는 기능을 구현하였다. 말소리의 녹음은 4가지 잡음환경(실내 잡음, 백색 잡음, 자동차 내부잡음, 배블 잡음)에서 성인 6명(남성 3 명, 여성 3명)으로부터 하였다. 잡음제거 전과 후에 대한 조건에서 녹음된 말소리의 실제 시작 시간과 프로그램상에서 찾은 시간과의 오차를 실험하였다. 잡음제거 전과 후에서의 시간오차가 $4.847{\pm}2.4235[ms]$ 향상되었다. 개발된 프로그램은 말운동장애인의 훈련 및 증상 평가에 도움이 될 수 있으리라 사료된다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제41권9호
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• pp.65-71
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• 2004

본 논문은 휴대폰의 자동차 핸즈프리를 위한 음향반향제거기의 설계 및 구현에 관한 것이다. 이를 구현하기 위해 효율적인 적응 알고리즘의 개발과 VHDL 회로설계, 그리고 테스트 보드 제작 등을 수행하였다. 적응 알고리즘은 간단하고 안정적이며 수렴속도가 빠른 새로운 S-LMS 알고리즘을 사용하였다 음향반향제거기는 15-bit, 128-tap 회로구조로서 50,000 게이트급 FPGA에 구현하였다. 그리고 회로동작을 검증하기 위하여 보드를 제작하였는데, 2개의 CODEC과 제어입력용 DIP 스위치 및 출력표시용 LED 등이 포함되어 있다. 백색 가우스잡음을 사용하여 시험한 결과, 구현된 회로의 ERLE는 최대 30dB의 반향제거 성능을 나타내는 것으로 확인되었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.187-196
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• 2011

유도 전동기는 항공 산업, 자동차 산업 등의 산업 현장에서 중요한 역할을 하고 있으며, 이러한 유도 전동기의 고장으로 인한 피해를 최소화하기 위해 유도 전동기의 고장 검출 및 분류 시스템의 개발이 중요한 문제로 대두되고 있다. 이에 본 논문에서는 정상 및 각종 비정상 상태의 유도 전동기 진동 신호에 대해 부분 자기 상관(partial autocorrelation, PARCOR) 계수, 로그 스펙트럼 파워(log spectrum powers, LSP), 캡스트럼 계수의 평균값(cepstrum coefficients mean, CCM), 멜 주파수 캡스트럼 계수(mel-frequency cepstrum coefficient, MFCC)의 네 가지 특징 벡터를 신경 회로망의 입력으로 사용하여 유도 전동기의 고장을 검출하고 분류하였다. 고장 분류를 위한 최적의 특징 벡터를 찾기 위해 추출하는 특징의 수를 2에서 20으로 바꾸어 가며 분류 성능을 평가한 결과 CCM을 제외한 나머지의 경우 5~6의 특징만으로 분류 정확도가 거의 100%에 가까운 결과를 보였다. 또한 본 논문에서는 실제 산업 현장에서 진동 신호 취득 시 포함될 수 있는 잡음을 고려하여 취득한 신호에 백색 잡음(white Gaussian noise)을 인위적으로 추가하여 실험한 결과 LSP, PARCOR, MFCC 순으로 잡음 환경에 강인한 특징 벡터임을 확인할 수 있었다.