• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 춘계학술대회
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• pp.682-683
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• 2017

주변의 배경잡음으로부터 음성인식률을 향상시키기 위하여 적절한 음성의 특징 파라미터를 선택하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 위너필터 방법이 적용된 인간의 청각 특성을 이용한 멜 주파수 켑스트럼 계수를 사용한다. 제안한 멜 주파수 켑스트럼 계수의 특징 파라미터를 다층 퍼셉트론 네트워크에 입력하여 학습시킴으로써 화자인식을 구현한다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.519-524
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• 2018

CR시스템을 이용한 흉부검사 및 집단 흉부검사는 임상에서 자주 이용되고 있다. 흉부영상 획득과정에서 영상의 품질을 저하시키는 요인은 노후된 IP의 사용과 장시간 방치된 IP를 사용할 때이고 보관 시간에 노이즈가 대량 발생한다. 연구에서는 화질의 복원을 위해서 본 연구에서는 직접적인 계산방법인 위너필터와 개선된 위너필터를 적용하고 평가하였다. 실험결과 잡음의 변동이 작은 곳에서는 wiener의 방법이 우수하였고 잡음의 변동이 큰 곳에서는 개선된 방법이 우수하였다. 3일간 CR판독기로 잠상처리 않은 IP를 사용시 흉부CR 영상에 대해서 알고리즘 적용한 결과 잡음은 효과적으로 제거되었다 개선된 방법보다 고전적인 위너필터의 결과가 좋았다. CR영상 프로세스 과정에서 잠상처리를 하지 않고 다수의 환자를 검사했을 경우 제안한 알고리즘은 좋은 화질의 영상으로 복원가능하고 영상판독에 도움을 줄 것으로 판단한다.

• 방송공학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.519-525
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• 2018

본 논문에서는 다채널 위너 필터를 이용하여 마이크로폰 어레이에서 취득된 신호의 잡음을 제거하는 방법을 다룬다. 다채널 위너 필터는 음성 신호의 방향에 대한 정보를 필요로 하지 않는 필터로서 단일 음성 음원의 경우, 음성 왜곡을 발생시키지 않는 MVDR (Minimum Variance Distortionless Response) 공간 필터와 단일 채널 스펙트럼 필터로 분리될 수 있다. MVDR의 방향벡터에 해당하는 단일 음성 음원과 마이크로폰 어레이 간의 음향 전달 함수는 다채널 위너 필터의 부공간 분해 (subspace decomposition)를 이용하여 추정할 수 있다. 이 때 상관 행렬 추정 과정에서 발생하는 오차로 인해 추정되는 음향 전달 함수에도 오차가 발생하게 되며 이에 따라 다채널 위너 필터를 구성하는 MVDR은 음성 왜곡을 발생시키게 된다. 이러한 음성 왜곡을 완화시키기 위해 diagonal loading을 적용하고 실험을 통해 그 효과를 검증한다. 실험에서는 7개의 선형 마이크로폰으로 수집된 데이터를 이용하였으며 잡음을 섞기 전 신호와 잡음을 섞은 후 필터를 통과시킨 신호 간의 MFCC 오차를 측정한다. 실험 결과, diagonal loading을 통해 MFCC 오차를 줄일 수 있음을 확인하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.71-76
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• 2023

본 논문은 음향잡음감쇠기에서 신경망 구조의 Wiener 필터를 이용하여 비선형 잡음을 감쇠시키는 방법에 대하여 연구하였다. 이 시스템은 기존의 적응필터를 이용하는 대신 신경망 위너필터를 이용한 심층학습 알고리즘으로 비선형 잡음감쇠 성능을 개선한다. 128-neuron, 8-neuron 은닉층과 오차 역전파(back propagation) 알고리즘을 이용하여 비선형 잡음이 포함된 단일입력 음성신호로부터 음성을 추정한다. 본 연구에서 비선형 잡음에 대한 감쇠 성능을 검증하기 위하여 Keras 라이브러리를 사용한 시뮬레이션 프로그램을 작성하고 모의실험을 수행하였다. 모의실험 결과, 본 시스템은 비선형 잡음이 포함되어 있는 경우에도 위너필터 대신 FNN 필터를 사용하면 잡음감쇠 성능이 상당히 개선되는 것을 볼 수 있다. 이는 FNN 필터의 복잡한 구조가 어떤 형태의 비선형 특성도 잘 표현하기 때문이다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권10호
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• pp.1867-1872
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• 2016

디지털신호처리 분야에서 다양한 환경에서 존재하는 배경잡음을 제거하여 음성신호의 품질을 개선시키는 것은 반드시 필요한 문제이다. 음향학적으로 배경잡음을 제거할 때 고려해야 할 중요한 점은 인간의 청각기전이 주로 음성의 진폭 스펙트럼의 정보에 의존하여 문제 해결을 하고 있다는 사실이다. 본 논문에서는 음성의 진폭 스펙트럼의 추출을 주요 목적으로 하는 주파수가중 스펙트럼성형필터의 특성을 도입한다. 따라서 본 논문에서는 배경잡음으로 중첩된 음성신호 성분 중에 이 진폭 스펙트럼 정보를 추출하여, 위너 필터법과 음향학적인 모델에 의한 주파수가중 스펙트럼성형필터를 사용한 알고리즘을 제안한다. 본 실험에서는 스펙트럼 왜곡률(SD)에 의하여 제안한 알고리즘의 출력 SD가 기존의 다른 방법과 비교하여 약 5.28 dB 이상 개선되었다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권12호
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• pp.261-269
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• 2013

본 연구에서는 자극에 대한 유발전위 발현시점의 변화와 유발전위에 혼입된 무작위 잡음을 시간지연현상과 자음혼입 가법모형으로 모델링 하였다. 동기시점 불일치에 따른 평균화 처리과정의 유발전위 신호의 왜곡을 개선하기 위하여 시간지연추정을 잡음제거 위너필터에 결합한 복합적 시간지연보상-잡음개선 위너필터-앙상블평균 처리기법 (DWEA: Delay compensated Wiener filtered ensemble averaging)을 적용하였다. 제시한 방법의 성능은 임의의 시간지연과 크기의 변화를 변화시킨 백색잡음 데이터를 합성한 대리모의실험을 통하여 검증하였다. 모의실험데이터에 대하여 DWEA 방법이 위너필터링앙상블평균 방법과 기존의 앙상블평균방법보다 우수 하였다. DWEA 방법은 10% MSE 오차한계에 대하여 잡음이득 7까지 동작 가능하였다. 실험결과를 통하여 DWEA 방법은 잡음의 혼입과 동기 불일치 현상을 보이는 유발전위의 신호개선의 가능성을 제시하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권6호
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• pp.1693-1702
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• 1999

본 논문에서는 화상의 에지를 보존하면 가법성 백색잡음제거를 수행하는 적응 위너 필터를 제안한다. 학습용의 복수의 화상을 준비하여 각 화상을 블록으로 분할하여 블록내부의 에지의 성질에 의해 평탄, 수직, 수평, 대각선 방향(45도, 135도)의 5개의 클래스로 분류한다. 그리고, 클래스마다 공분산 행렬을 구하여 위너 필터를 설계한다. 잡음제거에 의한 블록의 클래스 분류는 각 클래스의 공분산 행렬의 고유 벡터를 이용하여 이루어진다. 각 클래스의 고유 벡터와 노이즈가 부가된 관측화상의 블록과의 내적을 구하여 얻어진 내적 값을 근거로 입력 블록을 적절한 클래스로 분류한다. 클래스 분류 후, 입력 블록의 클래스에 대응한 위너 필터로 교체하는 것으로 에지를 보존한 고정밀도의 화상 복원이 가능하였다. 또한 여러 가지 시뮬레이션을 행하여 제안 방법의 유용성도 확인하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.113-122
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• 2016

본 연구에서는, 웨이블릿 노이즈 감쇠에 고속 푸리에 역 변환을 포함하는 방법을 제안한다. 위너 필터링에 인자를 채용하여 역 필터링을 나타내고, 최적의 계수는 전체 평균 제곱 오차를 최소화하도록 선택된다. 위너 필터를 적용하기 위해, 손상된 그림에서 원 화상의 파워 스펙트럼을 계산한다. 위너 필터링은 역 필터링 처리를 포함하기 때문에 블링 필터가 반전되지 않을 때 노이즈는 확장한다. 큰 노이즈를 제거하려면 최고의 웨이블릿 임계값을 사용하여 노이즈를 제거하는 것이다. 웨이블릿 노이즈 감쇠 단계는 역 필터링 및 웨이블릿 기능으로 노이즈 감소로 구성된다. 실험결과는 전체 재생 성능 이상의 다른 방법을 능가하지는 않았다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제8권7호
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• pp.1393-1398
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• 2004

영상은 획득, 저장 그리고 전송 등의 처리과정에서 다양한 원인에 의해 훼손되며, 이러한 영상을 복원하기 위한 많은 연구가 이루어지고 있다. 일반적으로 AWGN(additive white gaussian noise)에 의해 훼손된 영상을 복원하는 방법으로 평균 필터와 위너 필터가 있으며, 특히 평탄한 영역에서의 노이즈 제거에 평균 필터가 우수하다. 그러나 평균 필터는 영상의 특징을 고려하지 않으므로 에지 성분이 왜곡되어 평활화되는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 평균 필터와 함께 에지 성분을 보존하면서 대조도 개선에 강한 위너 필터를 사용하여 각각 필터링한 후, 처리된 영상에 가중치를 설정하여 병렬처리하는 영상 복원 방법을 제안하였다.

• 한국음향학회지
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• 제39권5호
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• pp.490-496
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• 2020

본 논문에서는 잡음 환경에서 다채널 위너 필터의 성능을 향상시키기 위한 방법을 제안한다. 부공간(subspace) 기반의 다채널 위너 필터를 설계하는 경우, 목적 신호가 단일 음원인 경우는 음성 상관 행렬의 주성분 부공간에서 음성 성분을 추정할 수 있다. 이 때, 음성 상관 행렬은 음성과 간섭 잡음의 교차 상관도가 음성 상관 행렬에 비해 무시할만한 수준이라는 가정하에 신호 상관 행렬에서 간섭 잡음의 상관 행렬을 차감하여 추정하게 된다. 그러나 간섭 잡음 수준이 높아지게 되면 이러한 가정이 더 이상 유효하지 않게 되며 이에 따라 주성분 부공간 추정 오차도 증가하게 된다. 본 연구에서는 음성 존재 확률과 목적 신호의 방향 벡터를 이용하여 주성분 부공간을 보정하는 방법을 제안한다. 주성분 부공간에서 다채널 음성 존재 확률을 유도하고 주성분 부공간 벡터를 보정하는데 적용하였다. 실험을 통해 제안하는 방법이 잡음 환경에서 다채널 위너 필터의 성능을 향상시키는 것을 확인할 수 있다.