• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.47 no.1
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• pp.175-182
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• 2010

In this paper, we propose a robust speech reinforcement technique to enhance the intelligibility of the degraded speech signal under the ambient noise environments based on soft decision scheme incorporating a speech absence probability (SAP) with speech reinforcement gains. Since the ambient noise significantly decreases the intelligibility of the speech signal, the speech reinforcement approach to amplify the estimated clean speech signal from the background noise environments for improving the intelligibility and clarity of the corrupted speech signal was proposed. In order to estimate the robust reinforcement gain rather than the conventional speech reinforcement method between speech active periods and nonspeech periods or transient intervals, we propose the speech reinforcement algorithm based on soft decision applying the SAP to the estimation of speech reinforcement gains. The performances of the proposed algorithm are evaluated by the Comparison Category Rating (CCR) of the measurement for subjective determination of transmission quality in ITU-T P.800 under various ambient noise environments and show better performances compared with the conventional method.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.27 no.7
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• pp.379-385
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• 2008

In this paper, we propose an effective speech reinforcement technique under the near-end and the far-end noise environments. In general, since the intelligibility of the far-end speech for the near-end listener is significantly reduced under near-end noise environments, we require a far-end speech reinforcement approach to avoid this phenomena. Specifically, based on the estimated background noise spectrum of the near-end, we reinforce the far-end speech spectrum by incorporating the more general cases under the near-end with background noise. Also, we propose the novel approach to reinforce the actual speech signal except for the noise signal in the far-end noisy speech signal. The performance of the proposed algorithm is evaluated by the CCR (Comparison Category Rating) test of the method for subjective determination of transmission quality in ITU-T P.800 under various noise environments and shows better performances compared with the conventional method.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.28 no.4
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• pp.392-400
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• 2009

In this paper, we propose an effective speech reinforcement technique base on ITU-T G.729A CS-ACELP codec under the near-end background noise environments. In general, since the intelligibility of the far-end speech for the near-end listener is significantly reduced under near-end noise environments, we require a far-end speech reinforcement approach to avoid this phenomena. In contrast to the conventional speech reinforcement algorithm, we reinforce the excitation signal of the codec's parameters received from the far-end speech signal based on the G.729A speech codec under various background noise environments. Specifically, we first estimate the excitation signal of ambient noise at the near-end through the encoder of the G.729A speech codec, reinforcing the excitation signal of the far-end speech transmitted from the far-end. we specially propose a novel approach to directly reinforce the excitation signal of far-end speech signal based on the decoder of the G.729A. The performance of the proposed algorithm is evaluated by the CCR (Comparison Category Rating) test of the method for subjective determination of transmission quality in ITU-T P.800 under various noise environments and shows better performances compared with conventional SNR Recovery methods.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.05a
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• pp.340-341
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• 2018

본 논문에서는 음성인식의 성능을 높이기 위해 잡음을 제거하여 음성을 향상시킬 목적으로 심화신경망 기반의 강화학습을 적용한 음성향상 기법을 제안한다. EVRC를 통해 잡음을 제거한 후 강화학습을 적용하여 성능을 비교하며 기존의 음성향상 기법보다 향상된 성능을 가지는 모델을 구현하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2015.07a
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• pp.418-420
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• 2015

본 논문은 베이지안 비음수 행렬 인수분해 (Bayesian nonnegative matrix factorization, BNMF) 기반의 음성 강화 기법에서 음성과 잡음 성분의 latent source 수에 따른 강화성능에 대해 서술한다. BNMF 기반의 음성 강화 기법은 입력 신호를 서브 신호들의 합으로 분해한 후, 잡음 성분을 제거하는 방식으로 그 성능이 기존의 NMF 기반의 방법들보다 우수한 것으로 알려져 있다. 그러나 많은 계산량과 latent source 의 수에 따라 성능의 차이가 있다는 단점이 있다. 이러한 단점을 개선하기 위해 본 논문에서는 BNMF 기반의 음성 강화 기법에서 최적의 latent source 개수를 찾기 위한 실험을 진행하였다. 실험은 잡음의 종류, 음성의 종류, 음성과 잡음의 latent source 의 개수, 그리고 SNR 을 바꿔가며 진행하였고, 성능 평가 방법으로 PESQ (perceptual evaluation of speech quality) 를 이용하였다. 실험 결과, 음성의 latent source 개수는 성능에 영향을 주지 않지만, 잡음의 latent source 개수는 많을수록 성능이 좋은 것으로 확인되었다.

• Information and Communications Magazine
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• v.24 no.4
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• pp.27-35
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• 2007

음성 통신을 할 때 배경 잡음이 존재하게 되면 일반적으로 음질이 저하된다. 이것은 잡음 자체가 듣기 싫다거나 음성을 더 작게 들리게 만들기 때문이기도 하고 음성 코덱이 잡음이 섞이지 않은 깨끗한 음성에 최적화되어 있어서 잡음이 섞인 음성에 대한 코딩 효율이 떨어지기 때문이기도 하다. 이 논문에서는 잡음에 의한 음성 통신의 품질 저하를 막기 위한 방법으로서 음성 향상(speech enhancement) 기술과 음성 강화(speech reinforcement) 기술에 대해 소개한다. 음성 향상 기술이란 전송부의 마이크에서 녹음된 잡음과 음성이 섞인 입력 음성으로부터 깨끗한 음성을 추정하는 기술을 말한다. 음성 향상 기술은 상당히 오랜 기간 동안 연구되어 온 기술이며, 최근에는 각 파라미터의 분포에 의존하는 방법보다 확률 모델에 기반한 방법이 각광을 받고 있으며 인간의 청각 특성을 고려한 음성 향상 방법도 제안되고 있다. 음성 강화 기술이란 수신단에서 주변 잡음에 따라 전송되어 온 음성을 주파수별로 증폭하여 더 잘 들리도록 만드는 기술이다. 음성 향상이 내 주위의 잡음이 상대방에게 들리는 음성에 미치는 영향 혹은 상대방 주변의 잡음이 나에게 들리는 소리에 미치는 영향을 줄여주는 기술이라면 음성 강화는 내 주위의 잡음이 나에게 들리는 음성에 미치는 영향을 상쇄해 주는 기술이다. 이 경우 주변 잡음은 어떤 전자 시스템도 거치지 않고 귀로 직접 들어오기 때문에 잡음 자체를 줄여 주는 것은 힘들고 전송되어 온 음성을 적절히 증폭 혹은 변형함으로써 귀에 들리는 음질 또는 명료성을 개선하게 된다. 이 논문에서는 통계 모델을 기반으로 한 음성 향상 기법과 인간의 청각 특성을 고려한 음성 향상 기법, 그리고 음성 강화 기법에 대해 설명한다.을 시도한 결과 안정적이고 반복 가능한 급성 심부전 모델을 얻을 수 있었다. bench scale실험결과와 같이 AOC는 배수관망에서의 박테리아 증식과 크게 상관관계를 갖고 있는 것으로 밝혀졌다.)', 'have a headache (2.10±0.79)', 'poor memory (2.09±0.83)', 'no appetite (1.99±0.85)', As for the correlation between iron parameter and clinical symptoms related to anemia, the hematocrit rate was negatively correlated with 'get a cold easily', 'pale face', 'feeling blue', 'difficult digestion' (p<0.05). The level of iron was negatively correlated with 'tired out easily', 'get a cold easily' (p<0.05) and TS (%) were negatively correlated with 'tired out easily (p<0.05)', 'get a cold easily (p<0.01). Our study resulted that the prevalence of a iron deficiency of a middle school girl is very high, therefore the guidelines for iron supplementation and nutritional education to improve their iron status should be provided.한 질소제거를 N-balance로부터

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.05a
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• pp.335-337
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• 2018

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.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2007.07a
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• pp.411-412
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• 2007

본 논문에서는 인간 청각 시스템의 특징을 이용한 음성명료도 향상 알고리즘을 제안한다. 기존의 연구들은 음성과 잡음이 같이 섞여 있는 Single-Channel에서의 명료도 향상의 대해 주로 다루었다. 하지만 잡음에 섞이기 전의 깨끗한 음성과 주변 잡음이 분리된 Dual-Channel에서의 명료도 향상에 관한 연구는 거의 다루어지지 않았다. 본 논문에서 음성을 잡음이 섞이기 전에 미리 강화시켜 나중에 잡음에 섞였을 때 명료도가 강화되도록 하는 방법을 제안한다. 인간 청각 시스템의 마스킹 효과를 적절히 이용하여 음성을 강화시키는 방법을 사용하였다. 실험 결과 이 방법은 단순히 볼륨만을 높이는 방법에 비해 명료도가 더 향상되는 것으로 나타났다.

• Korean Journal of Materials Research
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• v.6 no.12
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• pp.1199-1212
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• 1996

본 연구는 주조성, 내압성, 내열성 등이 우수하여 군용 및 민수용 기계소재로 이용되고 있는 AI-Si-Mg계 AC4C 합금에 세라믹(AI2O3, AI2O3-TiC)을 강화시키는 복합재료제조에 관한 기초연구의 일환으로 수행하였다. 연구내용은 세라믹 강화재의 젖음성을 높이기 위하여 수소환원법에 의한 AI2O3입자의 Ni 피복과 기존의 프리폰 제조방법보다 간단하고 경제적인 자전연소합성법에 의해 AI2O3-TiC 다공성 pellet을 제조하여, 이들 강화재와 AC4C 기지금속을 이용하여 고대-compocasting 및 squeeze casting법으로 복합재료를 제조하고 미세조직, 계면생성물, 기계적 성질, 내마멸성 등의 특성을 조사하였다. 고대-compocasting법에 의해 제조된 AI2O3Ni 입자 강화 복합재료에서 강화재들은 응집체로 존재하지 않고 비교적 균일하게 분산되었고 AI2O3-TiC 강화재를 이용하여 squeeze casting으로 가압주조 하므로써 기지금속과 강화재의 젖음성이 향상되었다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.40 no.5
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• pp.439-451
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• 2021

We propose a deep learning-based beamformer combined with spectral subtraction for continuous speech recognition operating in noisy environments. Conventional beamforming systems were mostly evaluated by using pre-segmented audio signals which were typically generated by mixing speech and noise continuously on a computer. However, since speech utterances are sparsely uttered along the time axis in real environments, conventional beamforming systems degrade in case when noise-only signals without speech are input. To alleviate this drawback, we combine online beamforming algorithm and spectral subtraction. We construct a Continuous Speech Enhancement (CSE) evaluation set to evaluate the online beamforming algorithm in noisy environments. The evaluation set is built by mixing sparsely-occurring speech utterances of the CHiME3 evaluation set and continuously-played CHiME3 background noise and background music of MUSDB. Using a Kaldi-based toolkit and Google web speech recognizer as a speech recognition back-end, we confirm that the proposed online beamforming algorithm with spectral subtraction shows better performance than the baseline online algorithm.