본 논문에서는 비정상적인 배경 잡음 환경에서 음성향상을 위한 신호의 스펙트럼 변이 (Spectral Deviation)을 적용한 Soft Decision 기반의 잡음전력 수정 기법을 제안한다. 기존의 Soft Decision 기반의 잡음전력 추정에 있어서 잡음신호의 정상성(Stationarity)을 가정한 스무딩 파라미터를 사용하여 잡음전력을 추정하고 갱신하였지만, 잡음신호의 주파수적인 특성이 상대적으로 빠르게 변하는 비정상적인 환경에서는 강인하지 못한 단점을 가지게 된다. 본 논문에서는 신호의 스펙트럼 변이를 추정하여 정상적인 잡음 환경과 비정상적인 잡음 환경에 따라 적응적으로 잡음전력을 추정하고 갱신하여 잡음신호에 의해 오염된 음성신호를 향상시킨다. 제안된 알고리즘은 다양한 배경 잡음 환경에서 객관적인 음질측정 방법인 ITU-T P.862 perceptual evaluation of speech quality (PESQ)에 의해서 평가되었으며, 기존의 Soft Decision 기반의 음성 향상 기법과 비교하여 보다 향상된 성능을 보여주었다.
음성구간 검출은 음성과 잡음이 섞인 신호에서 음성구간과 비음성구간을 구분하는 과정으로 음성 향상을 위한 신호처리에서 매우 중요한 과정이다. 지금까지 음성구간 검출에 관한 많은 연구가 있었지만, 낮은 신호 대 잡음비 환경이나 자동차 잡음과 같은 시간에 따른 변화가 심한 잡음환경에서는 좋은 성능을 보이지 못하였다. 본 논문에서는 웨이브렛 밴드 엔트로피 기반의 앙상블 분산과 소프트 문턱치 기법을 이용한 새로운 음성구간 검출 알고리듬을 제안하였다. 제안한 알고리듬의 성능을 비교 평가하기 위하여 자동차 잡음이 있는 다양한 신호 대 잡음비 환경에서 실험을 수행하였으며 실험결과, 제안한 방법의 우수한 성능을 확인할 수 있었다.
본 논문은 주파수 전이신호와 시간 전이 신호에 대해서 고조파 잡음 여기 방법과 시간 분리 여기 방법을 적용한 2.4 kbps 음성부호화 방법을 제안한다. 혼합 여기 부호화 방법은 주기 신호와 비 주기 신호를 효과적으로 표현하기 위해 하모닉 잡음 모델을 사용한다. 혼합신호에 대한 잡음 성분은 캡스트럴 분석 방법을 사용함으로써 추출되고, AR (Autoregressive Model) 모델에 의해 표현된다. 시간 전이구간 신호에서의 모호한 음성을 효과적으로 제거하기 위한 또 다른 방법이 제안된다. 제안된 시간 분리 방법은 시간 에너지 변화정도를 관찰함으로써 전이 시점을 감지하고 다른 시간 길이를 가지는 두 블록으로 분리하여 분석한다. 시간 분리 방법은 분석을 위한 비대칭 윈도우와 합성에서의 위상 합성 방법을 포함한다. 제안된 방법을 사용한 2.4 kbps 음성부호화 방법은 주관적 음질 평가에서 전이구간에서의 지각적 음질의 향상을 보여주었으며, 원본 음성 스펙트럼과의 고조파 비 매칭에 의한 윙윙거리는 기계적인 잡음을 감소시킨다.
본 논문에서는 시간-주파수 영역에서의 이산 마스킹을 이용하여 잡음환경 음성의 음성 명료도를 높이는 방법에 대해 다루고자 한다. 잡음이 섞여 있는 음성신호를 시간-주파수 영역으로 분해하여, 상대적으로 잡음이 많이 섞여 있는 시간-주파수 영역의 신호를 마스크 "0"을 할당하여 제거함으로써 음성명료도를 향상시킬 수 있다. 이러한 이산 마스크를 추정하기 위해서는 각 시간-주파수 영역에서 신호 대 잡음 비를 추정하여 문턱값과 비교해야 하는데, 본 논문에서는 학습 기반의 신호 대 잡음 비 추정방법을 사용하여 문턱값과 비교하여 이산 마스크를 추정한다. 신호 대 잡음 비와 비교하기 위한 문턱값은 모든 주파수 대역에 대해 동일한 값을 이용하는 고정 문턱값 외에도 주파수 대역에 따라 학습 데이터의 분포로부터 최적의 값을 사용하는 최적 문턱값을 제안한다. 제안된 이산 마스크 추정 방법은 잡음 환경 데이터에 적용한 후, 피험자에게 들려주어 음성 명료도를 측정한다.
음성향상기법은 음성에 포함된 잡음이나 잔향을 제거하는 기술로써 마이크로폰으로 입력된 음성신호는 잡음이나 잔향에 의해 왜곡되어지므로 음성인식, 음성통신 등의 음성신호처리 기술의 핵심 기술이다. 이전에는 음성신호와 잡음신호 사이의 통계적 정보를 이용하는 통계모델 기반의 음성향상기법이 주로 사용되었으나 통계 모델 기반의 음성향상기술은 정상 잡음 환경과는 달리 비정상 잡음 환경에서 성능이 크게 저하되는 문제점을 가지고 있었다. 최근 머신러닝 기법인 심화신경망 (DNN, deep neural network)이 도입되어 음성 향상 기법에서 우수한 성능을 내고 있다. 심화신경망을 이용한 음성 향상 기법은 다수의 은닉 층과 은닉 노드들을 통하여 잡음이 존재하는 음성 신호와 잡음이 존재하지 않는 깨끗한 음성 신호 사이의 비선형적인 관계를 잘 모델링하였다. 이러한 심화신경망 기반의 음성향상기법을 향상 시킬 수 있는 방법 중 하나인 강화학습을 적용하여 기존 심화신경망 대비 성능을 향상시켰다. 강화학습이란 대표적으로 구글의 알파고에 적용된 기술로써 특정 state에서 최고의 reward를 받기 위해 어떠한 policy를 통한 action을 취해서 다음 state로 나아갈지를 매우 많은 경우에 대해 학습을 통해 최적의 action을 선택할 수 있도록 학습하는 방법을 말한다. 본 논문에서는 composite measure를 기반으로 reward를 설계하여 기존 PESQ (Perceptual Evaluation of Speech Quality) 기반의 reward를 설계한 기술 대비 음성인식 성능을 높였다.
목적 : 자기공명영상 장비에서 신호를 주고 받는 주요 부분인 RF 코일의 성능 특성인 Q 값 (quality factor)과 신호대잡음비 (SNR, signal-to-noise ratio) 값에 미치는 코일 구리선 코팅 재질의 영향을 조사하고자 하였다. 대상 및 방법 : 폴리에스테르 (polyester), 폴리우레탄 (polyurethane), 폴리이미드 (polyimide), 폴리아마이드이미드 (polyamideimide), 폴리에스테르이미드 (polyester-imide)가 코팅된 직경 0.4 mm 구리선을 사용하여, 내경이 1.7mm인 RF 코일을 솔레노이드 형태로 제작한 후 network analyzer로 Q 값을 측정하였다. 또한 제작된 RF 코일을 600 MHz MRI (14.1 T, Bruker DMX600) 장비를 이용하여 표준시료를 이용한 자기공명영상 실험을 수행하였으며, 5개의 다른 코팅 재질과 코팅이 없는 경우에 대하여 영상에서의 신호대잡음비를 비교하였다. 결과 : 코팅 피복을 벗겨내고 측정한 신호대잡음비는 오차 범위에서 유사하였으며, 코팅되어 있는 경우에는 그 재질에 따라 Q 값 및 신호대잡음비가 다르고, 폴리에스테르의 경우를 제외하면 코팅 피복이 없는 경우와 비교하여 큰 값을 보였다. 폴리우레탄 코팅 구리선을 사용하였을 때 Q 값 및 신호대잡음비가 가장 크게 나타났으며, 가장 작은 값을 보인 폴리에스테르 코팅재질인 경우와 비교할 때 신호대잡음비가 34% 정도 큰 값을 보였다. 결론 : 1.2 mm 이하의 작은 생체시료에 적합한 솔레노이드형 RF 코일을 상용 프로브에 장착하여 사용할 수 있도록 손쉽게 제작하였으며, 폴리우레탄으로 코팅된 구리선으로 만들어진 코일의 경우 신호대잡음비가 30% 이상으로 가장 우수한 결과를 보였고, 따라서 코팅 재질의 선택이 자기공명영상의 결과에 중요하게 작용함을 확인할 수 있었다.
실제의 음성 인식 및 음성 통신 등의 음성 처리 시스템에서는 음성 신호를 손상시키는 배경 잡음 신호의 존재로 그 성능이 많이 저하된다. 특히 차량 내와 같은 잡음이 극심한 상황에서는 전처리 부분에서 이러한 잡음을 제거시켜 주어야한다. 본 연구는 자동차 내의 배경 잡음에 의해 손상된 음성에서 배경 잡음을 주파수 차감에 의하여 제거시킨다. 특히 음성 정보의 손실이 적은 잡음 추정 방법으로 가중치를 이용하여 잡음을 추정하는 가중치 주파수 차감법을 이용하였다. 이러한 가중치 주파수 차감법 사용의 전제 조건은 잡음의 변화가 완만한 경우에 적당하다. 그러나 실제적인 상황에서 배경잡음신호의 변화가 큰 경우가 존재한다. 이러한 이유에서 본 연구는 잡은 추정시 잡음 추정값을 이용하여 추정 잡음 경계값을 적응적으로 변화하는 차감법을 제안한다. 이러한 방법은 추정된 잡음 신호의 변화율을 이용하여 경계값을 상황에 따라 적응적으로 변화시키는 방법이다. 모의 실험에 의하여 고정적인 경계값을 갖는 가중치 주파수 차감법에 비해 제안한 적응적 경계값을 갖는 가중치 주파수 차감법의 출력 SNR이 증가함을 확인하였고, 음성 인식 시스템에 정용한 인식 실험에서도 성능이 향상됨을 확인하였다.
본 논문에서는 고속 Binary CDMA 시스템에서 신호대잡음비의 추정 오차가 MMSE-DFE의 BER 성능에 미치는 영향을 분석하였다. MMSE 등화 알고리즘은 입력신호의 신호대잡음비 값이 필요하기 때문에, 프리엠블의 CAZAC 시퀀스로부터 신호대잡음비를 추정해야한다. 그러나 잡음과 ISI가 존재하는 환경에서는 정확한 신호대잡음비 추정이 불가능하므로 추정 오차가 발생하고, 이로 인해 등화기의 성능이 열화된다. 본 논문의 실험 결과는 MMSE-DFE 설계시에 SNR 추정 알고리즘의 선택 기준으로 활용될 수 있다.
심자도(Magnetocardiography: MCG)는 심장에서 발생하는 자기신호로 크기가 수 pico Tesla에서 수 femto Tesla 정도로 지구 자기에 비하여 $10^{-6}{\sim}10^{-10}$ 정도로 매우 작기 때문에 보통 3층의 차폐 막 구조로 되어 있는 자기차폐실을 사용하여 외부 잡음을 줄인다. 그러나 자기차폐실의 비용이 크기 때문에, 자기차폐실의 비용을 줄이고 다양한 신호처리를 병행하여 신호대 잡음비를 높이고 있다. 본 논문에서는 1Giga FLOPS (FLoating point Operationals Per Second)의 부동 소숫점 연산능력을 가진 TMS320C6701을 사용하여 실시간 신호처리가 가능한 신호처리 시스템을 설계하였다. 개발된 DSP 보드는 PCI-bus 기반으로 설계하여 신호 측정 컴퓨터에 내장이 가능하도록 하였다. 프로그램과 데이터 처리를 위한 외부 메모리를 장착하였고, PCI 콘트롤러를 갖추어 PC 와의 대용량 메모리 공유가 가능하도록 하였다. 제작된 DSP 보드를 사용하여, 심자도 신호에서 실시간으로 적응 잡음 소거 및 필터링을 구현하여 신호대 잡음비의 향상을 확인할 수 있었다.
전이성 척추암 환자를 대상으로 1.5 T MR 기기에서 조영제 주입 전 후 확산강조영상에서 전이가 된 요추의 신호대 잡음비, 대조도대 잡음비, 현성 확산 계수가 어떤 변화를 나타내는지 알아보고자 하였다. 영상의 정량적 분석에서는 전이성 척추암 그룹의 경우 조영제 주입 전 확산강조영상에서 전이성 척추암이 있는 부위와 척추암이 있는 부위의 위, 아래 척추등 세 부위의 신호대 잡음비는 척추암이 있는 부위에서 낮게 나타났으며 조영제 주입 후 확산강조영상에서는 조영제 주입 전보다 세 부위 모두 신호대 잡음비가 상대적으로 증가하였으며 척추암이 있는 부위의 위, 아래 척추등 두 부위 에서는 대조도대 잡음비가 상대적으로 증가했다. ADC map영상에서는 조영제 주입 전에서 신호대 잡음비는 척추암이 있는 부위에서 높게 나타났으며 조영제 주입 후에서는 조영제 주입 전보다 전이성 척추암이 있는 부위와 척추암이 있는 부위의 위, 아래 척추등 세 부위 모두 신호대 잡음비가 상대적으로 감소했다. ADC map영상에서의 현성 확산 계수는 조영제 주입 전에서 현성 확산 계수는 척추암이 있는 부위에서 낮게 나타났으며 조영제 주입 후에서는 주입 전보다 세 부위 모두 현성 확산 계수가 상대적으로 감소했다. 정상 그룹의 경우 확산강조영상에서 요추체 3, 4, 5번 세 부위 모두 신호대 잡음비가 상대적으로 증가했고 ADC map영상에서는 조영제 주입 후 확산강조영상에서 세 부위 모두 신호대 잡음비가 상대적으로 감소했다. ADC map영상에서의 현성 확산 계수는 세 부위 모두 현성 확산 계수가 상대적으로 감소했다. 영상의 정성적 분석에서 조영제 주입 후 확산강조영상에서 전이성 척추암이 있는 부위의 신호강도가 증가하였고 ADC map영상에서는 신호강도가 감소하였다. 조영제 주입 후 확산강조영상에서 전이성 척추암이 있는 부위와 척추암이 있는 부위의 위, 아래 척추 등 세 부위 모두 신호대 잡음비와 대조도대 잡음비가 증가하고 현성확산계수가 감소하는 결과를 얻었고 조영제 주입 후 확산강조영상이 여러 가지 척추질환으로의 적용에 도움을 줄 것이라 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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