• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 제13회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.831-834
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• 2000

본 논문은 주파수 전이신호와 시간 전이 신호에 대해서 고조파 잡음 여기 방법과 시간 분리 여기 방법을 적용한 2.4kbps 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 2.4kbps 음성부호화 방법은 주관적 음질 평가에서 전이구간에서의 지각적 음질의 향상을 보여주었으며, 원본 음성 스펙트럼과의 고조파 비 매칭에 의한 윙윙거리는 기계적인 잡음을 감소시킨다.

• 한국음향학회지
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• 제19권7호
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• pp.53-58
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• 2000

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.

• 응용통계연구
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• 제22권6호
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• pp.1289-1300
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• 2009

표본추출 비용의 절감을 위해 흔히 사용되는 이중표본추출방법은 대부분의 표본들이 2종류의 오류에 의해 오염이 되어 있어 통계적 분석이 상대적으로 용이하지 않다. 특히, 비율의 추론을 위한 중요한 분석 도구인 구간추정은 현재까지 우도추정량의 정규근사에 의존하는 Wald 방법만이 알려져 있으나 Wald 신뢰구간은 포함확률의 근사성 등에서 많은 문제가 있다는 것이 여러 연구에서 확인되고 있다. 본 연구에서는 이중표본추출에서 Wald 신뢰구간의 문제점을 파악하고 이에 대한 대안으로 Agresti-Coull 유형의 신뢰구간을 제시한다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1994년도 제11회 음성통신 및 신호처리 워크샵 논문집 (SCAS 11권 1호)
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• pp.125-128
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• 1994

선형예측기법으로 피치동기식 분석을 하기 위해 우선적으로 필요한 정보로서 유성음 신호의 영교차 구간별 평균 진폭변동율 추출에 의한 주기별 피치를 검출할 수 있는 기법을 제안하였다. 유성음의 제1포먼트 성분에 대한 각 영교차 구간에서의 평균진폭값은 성대 폐쇄시점에서 주기별 최대치를 나타내며, 평균진폭변동율은 "+" 영역의 평균진폭값과 선행하는 "-" 영역 값의 차로 표시한다. 이 평균 진폭 변동율은 성대파형의영향이 반영되어 주기성이 더욱 강조되므로 분석구간에 대한 구간별 평균피치와 변화의 정도를 이용하여 주기별피치정보를 추출할 수 있다. 검출결과는 구간별 평균피치와 비교하였으며, 좋은 결과가 나타나는 것을 확인할 수 있다.과가 나타나는 것을 확인할 수 있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 1999년도 학술대회
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• pp.187-191
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• 1999

비디오 프로그램에서 영상 내에 포함되어 있는 문자정보는 동영상의 내용 검색 및 색인을 위한 비디오 분할에 사용될 수 있다. 일반적으로 장면 내에 포함되어 있는 문자들은 해상도가 낮고 글자 크기와 형태가 다양하기 때문에 추출과 인식이 어려울 뿐만 아니라 의도하지 않은 배경화면의 문자인 경우도 많기 때문에 내용기반 검색에는 사용되기가 어렵다. 그러나 비디오 내에 포함된 문자정보가 나타나는 시작 프레임과 끝나는 프레임을 검출하여 비디오 프로그램을 분할함으로써 내용기반요약정보를 만들 수 있으며, 동영상의 내용 검색 및 색인에 사용할 수 있다. 일반적으로 문자정보의 추출에 의해서 비디오를 분할할 때 음성정보는 전혀 고려되지 않으므로 분할된 비디오 정보를 재생할 경우음성신호가 단어 또는 어절/음절의 임의의 점에서 시작되고 끝나게 되어 듣기에 부자연스럽게 된다 따라서 본 논문에서는 뉴스방송의 비디오 프로그램에서 문자정보가 포함되어 는 비디오의 시작 프레임과 끝 프레임을 중심으로 그에 대응되는 구간의 음성신호를 검출한 후 이를 적절히 처리하여 분할 된 비디오를 재생할 때 음성신호가 보다 자연스럽게 들릴 수 있도록 하는 방법에 대해 연구하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (B)
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• pp.376-378
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• 2006

본 논문에서는 소동물 양전자방출단층촬영 영상(Positron Emission Tomography, PET) 내 종양영역을 자동분할하고 분할된 윤곽선주변의 기하학적 위험구간에 따른 종양의 형태특성을 분석하기 위한 방법을 제시한다. PET 영상내 검출된 종양영역의 신뢰성을 위해 위음성(False negative, FN) 및 위양성(False positive, FP)의 위험구간을 같이 제공하는 것이 필요하다. 따라서, 방사선 특이적 특성이 반영된 명암값을 기반으로 Fuzzy C-Means(FCM) 클러스터링을 수행하여 종양영역을 자동 분할한다. 분활된 종양영역의 위험구간은 클러스터 간 공유되는 영역의 소속값을 이용하여 위음성, 위양성을 계산한다. 또한, 임의의 소속값 임계치 변화를 통해 위험구간의 변화에 따른 종양의 형태적 특성변화를 관측한다. 이러한 지역적 변화의 관측을 통해 위험구간의 형태학적 위치를 판단할 수 있어 위험구간에 따른 추가적인 잔여 암의 위치 및 형태 파악을 용이하게 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권8호
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• pp.91-97
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• 2012

본 논문에서는 각 프레임에서의 음성신호 및 비음성신호 구간을 검출하는 음성인식 알고리즘을 제안한다. 그리고 음성신호 및 비음성신호 구간의 검출에 따라서 각 프레임에서 잡음을 제거하는 멀티밴드필터에 의한 환경잡음억압 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 음성으로부터 특징 파라미터를 추출하여 필터뱅크의 서브밴드 영역에서 잡음을 제거하는 방법이다. 본 실험에서는 환경잡음억압 알고리즘의 성능을 멀티밴드필터를 사용하여 각 프레임에서 잡음을 제거하는 실험결과를 나타낸다. 잡음에 의하여 오염된 음성에 대하여 스펙트럴 왜곡률을 사용하여 본 알고리즘이 유효하다는 것을 확인한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.57-66
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• 2006

본 연구에서는 연속음성에서 무성자음을 포함한 천이구간을 탐색, 추출하고 주파수대역에서 근사합성하는 새로운 멀티펄스 음성부호화 방식 (FBD-MPC)를 제안하였다. 실험결과, 여자 음성의 경우 TSIUVC 추출율은 84.8%(파열음), 94.9%(마찰음), 92.3%(파찰음), 남자 음성의 경우는 88%(파열음), 94.9%(마찰음), 92.3%(파찰음)의 결과를 얻었다. 아울러, 0.547kHz 이하 2.813kHz 이상의 주파수 정보를 사용하여 TSIUVC 음성파형을 양호하게 근사합성할 수 있었으며, 유성음/무성음 선택정보를 이용한 MPC와 유성음/무음/TSIUVC를 이용한 FBO-MPC를 평가한 결과, FBO-MPC의 음질이 MPC의 음질에 비하여 개선되었음을 알 수 있었다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제11권1E호
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• pp.73-78
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• 1992

시벼형 신호인 음성 신호의 분석에 칼만필터를 이용하였다. 일반적인 음성 분석은 프레임단위의 처리방법인 선형 예측 부호화 기법을 주로 이용하지만 음성의 시변 특성을 파악하는데에는 적절하지 못 하다. 따라서 순차적인 추정기법으로 많이 이용되는 칼만 필터를 음성 분석에 적용하였다. 또한 음성과 같은 시변신호에서는 과거 신호의 잡음의 분산값에 적당한 가중치를 부가하므로써 과거의 신호에 의해 서 현재의 추정값에 미치는 영향을 줄였으며 이를 음성의 천이 구간에서의 파라메타 추정에 사용하였 다. 그리고 음성신호 모델에서 생기는 모델링 오차는 일반적으로 백색 가우시안 잡음으로 가정하고 있 으나 이는 자음과 같은 무성음에서 특징 파라메타 푸정에는 오차가 적지만 모음등의 유성음에서는 음성 발생시의 여기신호인 펄스열에 의해서 많은 모델링 오차를 생기게 한다. 따라서 모델링 오차신호는 Non-Gaussian 확률분포로 가정한 후 로버스트 칼만 필터를 사용하여 합성으멩 대해 특징 파라메터를 추출하였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1995년도 제12회 음성통신 및 신호처리 워크샵 논문집 (SCAS 12권 1호)
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• pp.55-60
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• 1995

고차 통계 방법을 이용하여 잡음이 섞인 음성 신호에서 피치를 구하는 방법과 이를 이용하여 유성음 및 무성음 구간을 구분하는 방법을 구현하고 그 결과를 기술하였다. 고차 통계의 일종인 3차 cumulant 함수의 경우 Gaussian 또는 대칭적인 분포를 갖는 잡음 신호를 음성신호로부터 효과적으로 분리하여 제거시키는 특징을 가지고 있으며, 이러한 특징을 이용하면 잡음 환경에서 여러 가지 음성 특징 파라메터들을 보다 신뢰도 높게 추정할 수 있다. 본 논문에서는 dam성 신호의 3차 cumulant 함수의 자기상관함수로부터 음성의 피치 주기를 추정하였으며, 피치 위치에서의 normalized peak 크기에 의해 유성음과 무성음을 구분하였다. 또한 성능 비교를 위해 음성 신호 자체의 자기 상관 함수로부터 역시 피치 주기 및 유성음/무성음 구분을 수행하였다. 백색 및 유색 Gaussian 잡음 환경에서의 음성의 피치 주기 추정 실험 결과 SNR가 낮은 경우에 3차 cumulant를 이용한 방법이 2차 통계에 비해 우수한 성능을 나타내었다. 또한 동일한 잡음 환경에서의 유성음/무성음 판별 시험에서도 3차 cumulant를 이용한 방법이 기존의 2차 통계를 이용한 방법에 비해 성능이 크게 향상된 결과를 얻었다.