본 연구는 폐쇄된 사무 공간상에서 2개의 마이크로폰을 이용하여 임의의 위치에서 발생한 음성 및 음향의 방향성 (방향각)을 추적하는 새로운 알고리듬을 제안한다. 본 논문에서 제안한 Subband CPSP (Cross Power Spectrum Phase) 알고리듬은 기존의 CPSP 알고리듬을 개선한 것으로서, 마이크로폰에 수신된 2개의 입력 신호에 대해 서브밴드 필터 뱅크를 이 용하여 대역 분할하고 각 서브밴드 대역에서 구해지는 대역별 CPSP 결과의 평균값을 제공한다. 이러한 주파수 대역 분할방식은 잡음의 영향을 각 대역으로 한정 분산시켜 사무 공간내 잡음의 영향을 각 대역으로 한정하여 음원의 방향각 계산시 발생하는 오차를 최소화할 수 있는 보다 강인하고 정확한 음원 추적 시스템을 가능하게 한다. 제안된 알고리듬의 성능을 입증하기 위해 기존의 CPSP 와 Subband CPSP 알고리듬의 실시간 음원 추적 실험을 수행하였으며, 실험 결과 제안된 Subband CPSP가 CPSP에 비해 평균 5% 이상의 성능 향상을 가져옴을 확인할 수 있었다.
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.
음성신호의 스펙트럼으로부터 MFCC를 추출할 때, 일반적으로 필터뱅크의 처리과정에서 삼각형 형태의 필터를 사용한다. 그러나 더 나은 인식성능을 위해, 훈련 음성데이터의 스펙트럼에 PCA를 적용하여 필터뱅크의 필터형태를 최적화하는 PCA-optimized 필터뱅크 방법이 Lee et al. 에 의해 제안되었다. 본 논문에서는 대용량의 4연숫자 전화음성 DB를 사용하여PCA-optimized 필터뱅크 기반의 MFCC 특징파라미터를 추출하고 인식실험을 수행한 후, 기존의 삼각형 형태의 필터를 사용하는 MFCC와 각 대역별 로그에너지로 가중시켜서 얻어지는 MFCC와의 인식성능을 비교하였다. 실험결과, PCA-optimized 필터뱅크 기반의 MFCC 특징파라미터가 기존의 삼각형 형태의 필터뱅크 기반 MFCC에 비해 조금 향상된 인식률을 나타내었지만, 각 대역별 로그에너지로 가중치를 주어 얻어지는 MFCC보다는 인식률이 떨어졌다.
최근 정보화, 멀티미디어 시대를 맞이하여 기존의 음성 신호 이외에 화상 회의, 고화질 디지털 TV, 영상 전화와 같이 다양한 멀티미디어 정보를 고품질로 전송할 수 있는 광대역 밀리미터파 무선통신이 각광받고 있다. 밀리미터파 대역은 문화, 군사 및 항공우주 분야 등에 널리 활용될 수 있어 관련 소자 및 시스템 개발에 많은 노력을 기울이고 있으며 최근 상업적 필요성이 대두되면서 기지국과 가입자간의 통신로를 무선화하는 BWLL(Broadband Wireless Local Loop)과 무선 LAM 및 차량 충동방지 시스템 등 민수용 부문의 응용기술이 점차 보급됨에 따라 밀리미터파 기술은 민${\cdot}$군 겸용기술로 중요성이 부각되고 있다. 본 논문은 이동과 개인휴대 통신 시스템용 60GHz 밀리미터파 대역의 주요 응용 시스템은 도로, 철도 운송 시스템뿐만 아니라 실내${\cdot}$외용 밀리미터파 전파에 대해 소개한다.
최근의 디지털 신호처리 기술과 집적 회로 설계 기술의 발달은 보청 시스템의 새로운 가능성을 제공하고 있다. 그러나, 배경 잡음은 여전히 많은 난청자가 호소하는 문제로 남아 있다. 본 논문에서는 임상 실험을 통하여 음성 대역 잡음 환경에서 감음신경성 난청자의 음성 인지 능력과 어음 변별력을 측정한 결과를 제시한다. 또한, 보다 향상된 보청 환경을 제공하기 위하여 보청 시스템의 전처리단으로써 음질 향상 기법을 이용하여 배경 잡음을 제거하였다. 음질 향상 기법은 DSP 보드를 이용하여 실시간 시스템으로 구현되었으며, 이를 이용하여 청력 검사를 실시하였다. 임상 실험을 실시한 결과, 음질 향상 기법은 배경 잡음을 제거함으로써 신호의 SNR을 개선시켜 보청 이득과 결합되어 감음신경성 난청자의 음성 변별력을 크게 향상시켰다.
본 논문에서는 육상 이동 라디오 시스템을 호처리기 IC에 관하여 논한다. 본 IC는 육상 이동 라디오 시스템간의 호처리를 위하여 CTCSS 톤 또는 DCS 코드를 발생시키는 기능과 이를 다시 해독하여 음성경로를 개폐하는 기능을 수행한다. 호처리를 위한 CTCSS 톤 및 DCS 코드 신호는 서브오디오 대역에 위치하며 음성신호와 함께 전송된다. 오디오 및 서브오디오 경로는 스위치드 커패시터 필터로 구성되어 있다. 본 IC는 0.6-$\mu\textrm{m}$ CMOS 공정으로 구현되었으며 전체 칩 크기는 3 mm$\times$4.3 mm 이며 3.3 V에서 dir 3.4 mA의 전류를 소모한다.
유 무성음의 음원을 이용한 음성부호화 시스템에서는 프레임 내에 유성자음과 무성자음이 공존하는 경우 음질의 왜곡을 수반할 수 있다. 따라서 프레임 내에 유성자음과 무성자음이 공존하지 않도록 하기 위해서 무성자음을 탐색 및 검출을 포함하는 천이구간을 제안하였다. 본 연구는 최소 자승법과 주파수 대역 분할법을 사용함으로써 TS 근사합성의 새로운 방식을 제시하였다 결과적으로 이 방식은 0.547kHz이하와 2.813kHz 이상에서의 주파수 정보를 이용함으로써 TS내에서 고품질의 근사합성 파형을 얻을 수 있었다. 중요한 것은 최대 오류신호는 TS내에 저 왜곡 근사 합성파형이 생길 수 있다는 것이다. 이 방식은 유성음/묵음/TS의 새로운 음성부호화, 음성해석 및 음성합성에 적용할 수 있으리라 생각한다.
본 논문에서는 고대역 (4kHz-8kHz)의 주기적 성분이 강하게 나타나는 신호에 대해서 MP (Matching Pursuit) 알고리즘을 이용한 부호화 방법을 제안한다. 또한 분석된 스펙트럼 크기 파라미터와 위상 파라미터의 효율적인 양자화 방법을 제안한다. MP 알고리즘은 오류 상쇄 원리와 정현파 모델에 바탕을 두고 있기 때문에 정확한 피치 주기 예측이 필요하다. 고대역의 정확한 피치 주기 예측을 위해 저대역 (0kHz-4kHz) 신호에서 검출한 피치 주기를 이용함으로써 부호화와 비트할당의 효율을 높일 수 있다. 스펙트럼 크기 계수의 양자화를 위해 계수들에 대해 고정 차원 이산코사인 변환 (MDCT : Modified Discrete Cosine Transform) 및 다단계 (multi-stage) 구조를 결합시킨 양자화 기법을 사용하였고, 위상 값들은 스펙트럼 크기에 따른 가중치 필터와 위상의 $2{\pi}$ 순환 특성을 이용하여 양자화하였다. 또한 제안한 양자화 기법과 부호화 방법을 음성 분석-합성 (analysis-by-synthesis) 시스템에 적용하여, 목적 신호와의 비교를 통해 검증한다. 향후 대역 분할을 기본 구조로 하는 계층 구조의 광대역 음성부호화기에의 적용 가능성을 제시한다.
이 논문은 격자 부호화 방식을 비교, 분석한 것으로, 구조 및 설계에 대한 기본 개념을 논의하였다. 격자 부호화 변조에 대한 부호 이득의 추정 방법과 착오 계수 효과에 대하여 이론적으로 고찰하고, 음성대역 모뎀에서의 다차원 부호화 및 차동적 부호화의 변조 방법에 대해 신호 공간 분석을 하였다. 결과적으로 16차원적 신호점 배치법이 2차원적 신호점 배치보다 우수하다는 결론을 얻었다.
본 연구에서 관심을 갖는 수중환경에서의 천이소음도 가청주파수 대역임에 착안하여 이동통신 시스템의 표준 음성부호화기인 EVRC의 전처리단을 이용하여 배경잡음 구간을 판별하고 이를 바탕으로 수중 천이신호를 탐지하는 알고리즘을 제안하였다. EVRC 전처리 모듈에 프레임 단위의 입력신호가 들어가면 모듈로부터 잡음 구간을 결정하는 플래그, 각 채널의 에너지, 잡음이 제거된 신호, 입력신호의 에너지, 배경잡음의 에너지, 잡음이 제거된 신호의 에너지에 해당하는 파라미터 값을 얻게 된다. 잡음이 제거된 신호의 에너지를 배경잡음의 에너지로 정규화하고 이를 문턱값과 비교함으로써 천이신호를 검출할 수 있다. 또한 문턱 값은 잡음 구간에서 구한 이전 값을 이용해서 갱신된다. 실험결과를 통해 제안한 알고리즘이 백색 또는 유색잡음 하에서도 4% 미만의 오차를 보여주는 것을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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