• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 1995년도 추계학술대회논문집; 한국종합전시장, 24 Nov. 1995
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• pp.86-91
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• 1995

음원의 위치를 찾는 문제에 있어서 비독립 음원들이 존재하는 경우, 근접장에서는 음원으로부터 나오는 파형을 평면파로 가정할 수 없고 구면파로 가정해야 하며, 여러개의 비독립 음원이 존재한다고 가정하여 각각의 음원의 위치를 변화시켜 가면서 MUSIC파워를 계산하여야 한다. 실제 음원의 갯수보다 가정한 음원의 갯수가 작으면 정확한 음원의 위치를 가르키지 못하며 MUSIC 파워 값도 작다. 실제 음원의 갯수와 가정한 음원의 갯수가 같으면 정확한 음원의 위치를 가르치며 MUSIC 파워 값이 크게 얻어진다. 실제 음원의 갯수보다 가정한 음원의 갯수가 큰 경우 실제의 음원의 위치를 포함하여 다른 음원의 위치를 얻을 수 있으나 그 음원의 세기는 무시할 정도로 작다. 즉 실제 음원의 갯수보다 많은 수의 음원을 가정하여 음원을 탐지할 수 있다. 일반 음장 즉 독립 음원과 비독립 음원이 공존하는 경우 실제의 음원의 갯수만큼 가정한다면 음원이 위치를 찾을 수 있다.

• 소음진동
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• 제6권6호
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• pp.835-842
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• 1996

To identify the locations and strengths of acoustic sources, one may use a microphone line array. Apparent advantage of the source identification method utilizing a line array is that it requires less measurement points than intensity method and holography. This method is based on the information of magnitude and phase difference between pressure signals at each microphone. Since those differences are dependent on the source model, we have to assume them such as plane, monopole, etc. In this paper the conventional source identification methods such as beamforming method and MUSIC method are briefly reviewed by modeling a source as plane and spherical wave, then a modified method is introduced. This can be applied to sound field which may by either coherent or incoherent. Typical simulations and experiment are performed to confirm this identification method.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.807-812
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• 2020

본 논문은 여러 음원신호가 혼합된 환경에서 목적으로 하는 음원신호만을 분리하기 위하여 마이크로폰을 사용한 블라인드 음원분리 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 독립성분분석 방법을 기반으로 한 주파수영역 표현모델이다. 따라서 2 음원에 대한 주파수영역 독립성분분석의 실제 환경에서의 유효성 검증을 목적으로, 음원의 종류를 변경하여 주파수영역 독립성분분석을 실행하여 음원분리를 실시하여 그 향상효과를 검증한다. 파형에 의한 실험결과로부터 원래의 파형과 비교하여 2채널의 음원신호를 깨끗하게 분리할 수 있음을 명확히 하였다. 또한 목표 신호 대 간섭 에너지비율을 사용하여 비교한 실험 결과로부터 본 논문에서 제안한 알고리즘의 음원분리 성능이 기존의 알고리즘에 비하여 성능이 향상되었다는 것을 알 수 있었다.

• 응용통계연구
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• 제30권6호
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• pp.889-899
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• 2017

독립성분분석은 혼합된 신호에서 원신호들을 분리하기 위해서 사용되는 다변량 분석방법으로서, 블라인드 음원 분리 중 가장 널리 사용되는 방법이다. 독립성분분석은 주성분분석이나 요인분석과 같이 선형변환을 사용하지만, 원신호들의 통계적 독립과 비정규성 가정을 필요로 한다는 점에서 다르다. 설명되는 분산의 누적비율이 클수록 더 중요한 성분을 의미하게 되는 주성분분석과 달리, 독립성분분석에서는 독립성분들의 중요순서를 결정하는데 적절한 유일한 기준이 정해지지 않는다. 군집분석이나 차원축소된 그래프 작성 등과 같은 후속 연구를 진행하기 위해서는 일부의 주요 독립성분을 사용하게 되므로, 성분의 순서를 정하는 것은 의미가 있다. 본 연구에서는 성분의 순서를 결정하기 위한 몇 가지 기준의 성능을 비교하였다. 첨도와 첨도의 절댓값, 음의 엔트로피, 콜모고로프-스미르노프 통계량, 계수제곱합을 이용한 방법이 고려되었다. 이들은 알려진 그룹을 분류하는 능력을 기준으로 평가되었다. 두 가지 형태의 자료를 이용한 분석결과를 제시하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.169-179
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• 2016

오늘날 UHDTV (Ultra-High-Definition TV) 시대에 사용될 멀티미디어 부호화기로 MPEG-H에 대한 표준화가 진행되고 있다. 향후 방송용 오디오 콘텐츠는 채널 기반 오디오 콘텐츠에서 진화하여 객체 기반 오디오 콘텐츠까지도 포함하게 될 예정이다. 이에 따라, 채널 기반 오디오 콘텐츠의 객체 기반 오디오 콘텐츠로의 유기적인 변환이 필요한 실정이다. 본 논문에서는 이러한 유기적인 변환을 실현 가능하게 할 수 있는 비균등 선형 마이크로폰 어레이 기반의 음원분리 기법을 제안한다. 제안된 기법은 주어진 어레이 배치에 따라 채널간의 시간차를 분석하고, 분석된 시간차에 따라 주파수별로 특정 방위각에 위치한 입력 오디오 신호의 spectral magnitude를 예측한다. 이후, azimuth와 width 파라메타를 조정함으로써 객체 오디오 생성을 위한 음원을 분리한다. 제안된 음원분리 기법의 성능을 평가하기 위하여 객관적 음원분리 지표 및 분리정확도를 측정하였고, 최소 분산 무손실 응답 빔형성기와 독립 성분 분석 기법 등 기존 음원분리 기법과의 그 성능을 비교하였다. 비교 결과, 제안된 기법이 기존 음원분리 기법들에 비하여 우수한 음원분리 성능을 보이는 것을 알 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제40권5호
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• pp.503-514
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• 2021

신호에서의 잔향은 암묵음원분리 시스템의 성능을 크게 저하시키는 경향이 있다. 특히 온라인으로 진행되는 시스템일 때, 그 영향이 더욱 두드러진다. 최근 공동 행렬대각화를 활용하여 해당 문제를 해결하고자 하는 연구들이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 이를 활용, 발전하여 잔향이 존재하는 환경에서의 미결정 다중 화자의 음원 분리 온라인 알고리즘에 잔향 제거 기능을 추가함으로써 분리한 음원의 품질을 개선하였다. WSJCAM0 데이터베이스에서 실험을 통해 기존에 사용되고 있는 온라인 알고리즘 성능과 비교하였다. 성능 평가는 신호 대 왜곡 비(Signal-to-Distortion Ratio, SDR)와 Perceptual Evaluation of Speech Quality(PESQ)를 통해 이루어졌고, 기존 알고리즘 대비 SDR은 평균 1.23 dB에서 3.76 dB로 향상되었고, PESQ는 1.15에서 2.12로 성능이 향상되었음을 검증하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권3호
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• pp.179-186
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• 2009

본 논문에서는 학습이 가능한 특정화자의 발화음성이 있는 경우, 잡음과 반향이 있는 실 환경에서의 스테레오 마이크로폰을 이용한 특정화자 음성복원 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 반향이 있는 환경에서 음원들을 분리하는 다중경로 암묵음원분리(convolutive blind source separation, CBSS)와 이의 후처리 방법을 결합함으로써, 잡음이 섞인 다중경로 신호로부터 잡음과 반향을 제거하고 특정화자의 음성만을 복원하는 시스템을 제시한다. 즉, 비음수 행렬분해(non-negative matrix factorization, NMF) 방법을 이용하여 특정화자의 학습음성으로부터 주파수 특성을 보존하는 기저벡터들을 학습하고, 이 기저벡터들에 기반 한 두 단계의 후처리 기법들을 제안한다. 먼저 본 시스템의 중간단계인 CBSS가 다중경로 신호를 입력받아 독립음원들을(두 채널) 출력하고, 이 두 채널 중 특정화자의 음성에 보다 가까운 채널을 자동적으로 선택한다(채널선택 단계). 이후 앞서 선택된 채널의 신호에 남아있는 잡음과 다른 방해음원(interference source)을 제거하여 특정화자의 음성만을 복원, 최종적으로 잡음과 반향이 제거된 특정화자의 음성을 복원한다(복원 단계). 이 두 후처리 단계 모두 특정화자 음성으로부터 학습한 기저벡터들을 이용하여 동작하므로 특정화자의 음성이 가지는 고유의 주파수 특성 정보를 효율적으로 음성복원에 이용 할 수 있다. 이로써 본 논문은 CBSS에 음원의 사전정보를 결합하는 방법을 제시하고 기존의 CBSS의 분리 결과를 향상시키는 동시에 특정화자만의 음성을 복원하는 시스템을 제안한다. 실험을 통하여 본 제안 방법이 잡음과 반향 환경에서 특정화자의 음성을 성공적으로 복원함을 확인할 수 있다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제17권 2호
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• pp.125-128
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• 1998

최근의 연구에서 해양의 내부파가 음파의 전달에 영향을 주어 비정상적인 손실을 일으키는 것으로 밝혀졌다. 일련의 실험을 통하여 한국 동해에도 강한 수온약층을 중심으로 한 내부파가 존재하는 것으로 밝혀졌으며, 음원과 수신기를 이용한 실험을 통해서도 관측된 내부파의 주기에 해당하는 음파의 변동 특성이 확인되었다. 내부파가 음파의 전파에 영향을 미치는 것은 모드간 간섭을 통하여 이루어진다. 본 논문에서는 모드간섭의 이론적 설명과 함께 음향모델을 통하여 내부파의 영향을 추정하였다. 모델링 결과 내부파는 음파의 모드간 에너지 전이를 일으켜서 에너지를 산란시키는 효과가 있는 것으로 보인다. 한편 거리독립 환경과 내부파가 존재하는 환경간에는 주파수 1 kHz를 기준으로 하여 거리에 따라 약 10dB까지의 전파손실 차이를 나타낸다.

• 한국음향학회지
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• 제41권3호
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• pp.326-334
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• 2022

이 논문에서는 배경 잡음이 포함되는 환경에서 강인한 음성 인식을 하기 위한 전처리 단계로서 쓰이는 목표 음성 향상 방법을 제안한다. 보조 함수 기반의 독립 벡터 분석(Auxiliary-function-based Independent Vector Analysis, AuxIVA) 기법을 기반으로 가중 공분산 행렬에서 시간에 따라 변하는 분산에 의해서 가중치가 결정된다. 목표 음성에 대한 시간-주파수별 기여도를 나타내는 마스크를 통해 분산의 크기를 조절한다. 이러한 마스크는 음성 향상을 위해서 학습된 신경망 혹은 목표 화자로부터의 직선 성분의 기여도를 찾기 위한 확산성으로부터 추정할 수 있다. 이에 더하여 둘러싼 잡음에 대한 출력들은 서로 다차원 독립 성분 분석을 도입하여 의존성을 주어 안정적으로 노이즈 성분을 추출할 수 있다. 이 AuxIVA 기반의 목표 음성 추출 알고리즘은 또한 노이즈에 대해서 비음수 행렬 분해(Non-negative Matrix Factorization, NMF)를 비음수 텐서 분해(Non-negative Tensor Factorization, NTF)로 확장하여 독립 단순 행렬 분석(Independent Low-Rank Matrix Analysis, ILRMA)의 틀에서도 수행될 수 있다. 이러한 확장을 통해서 여전히 잡음 출력 채널에서의 채널간 의존성을 유지할 수 있다. CHiME-4데이터셋에 대한 실험 결과는 소개된 알고리즘에 대한 효과를 보여준다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제6권12호
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• pp.89-95
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• 2006

독립성분분석을 사용한 암묵신호분리의 성능은 잔향이 존재하는 환경에서 잔류 누설 성분 (cross-talk) 때문에 현저히 저하된다. 본 논문에서는 잔류 누설 성분을 제거하기 위한 후처리 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 주파수 영역에서의 변형된 NLMS(normalized least mean square) 필터를 사용하며 필터의 역할은 잔류 누설 성분을 유발하는 누설 경로를 추정하는 데 있다. 특정 채널에서 잔류하는 누설 성분은 상대 채널의 직접 성분에 해당되므로 관측되는 상대 채널의 입력신호를 이용하여 누설 경로를 추정할 수 있다. 변형된 NLMS 필터는 필터 입력 신호의 전력과 추정 오차 신호의 전력을 함께 고려하여 정규화한다. 특정 채널의 직접 신호 성분은 적응 필터에서 잡음처럼 동작하여 결국 적응필터가 오조정되기 때문에 제안하는 방법을 통해 적응필터의 오조정을 방지할 수 있다. 음성 신호를 사용한 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 통해 제안하는 방법이 후처리를 사용하지 않은 경우에 비해 잡음 제거 성능(NRR)이 약 3dB 정도 개선되는 것을 확인 할 수 있다.