• 한국음향학회지
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• 제12권5호
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• pp.38-46
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• 1993

스피커는 입력이 전기신호이고 출력이 소리인 전기 음향 장치로서, 고유의 전달함수를 갖는 하나의 시스템으로 생각할 수 있다. 일한 스피커 시스템의 전달함수는 여러 가지 원인으로 인해 주파수 영역에서 평탄한 특성을 가지지 못하며 선형위상의 조건을 만족시키기가 힘들다. 음색을 변화시키는 스피커의 전달함수를 선형이라고 가정할 때 스피커의 앞단에서 스피커의 선형 전달함수의 역에 해당하는 선형 필터를 추가함으로쏘, 음색의 왜곡은 보정할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 스피커의 선형왜곡을 보상하기 위한 선형필터로서 FIR 필터를 사용하였으나, 2장에 제시되어 있는 기존의 알고리듬과는달리 귀의 청감특성을 이용하여 가청주파수 대역에 대해 몇 개의 대역으로 나눈 후, 각 대역마다 보상 할 주파수 해상도를 달리하는 새로운 알고리듬에 대해 기술하였다. 이러한 다해상도 선형왜곡 보상시스템은 각 대역마다 다른 해상도로 보상한다는점에서는 필터뱅크 보상 시스템과 유사하지만, 대역통과필터가 아닌 저역통과필터만을 이용하여 설계의 복잡서응ㄹ 줄였으며 각 대역마다 독립적으로 보상하는 필터뱅크 보상시스템과는 달리 1차 대역에서 보상하지 ath한 오차를 2차, 3차에서 보상하는 새로운 기법을 이용하였다. 본 알고리듬을 적용한 모의실험을 통하여 성능을 평가한 결과 가청음대역에서 ±6dB의 왜곡을 보인 스피커가 실효 tap수를 272로 했을 때 ±0.5dB의 리플을 보이는 양호한 결과를 얻었다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2002년도 하계학술발표대회 논문집 제21권 1호
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• pp.83-86
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• 2002

훈련과정과 인식과정에서의 주변환경 잡음과 채널 특성 등의 불일치는 음성인식 성능을 급격히 저하시킨다. 이러한 불일치를 보상하기 위해서 켑스트럼 영역에서의 다양한 전처리 방법이 시도되고 있으며 최근에는 stereo 데이터와 잡음 음성의 Gaussian Mixture Model (GMM)을 이용해 보상벡터를 구하는 SPLICE 방법이 좋은 결과를 보이고 있다(1). 기존의 SPLICE가 전체 발성에 대해서 음향학적인 정보만으로 Gaussian 모델을 구하는 반면 본 논문에서는 발성에 해당하는 음소정보를 고려하여 전체 음향 공간을 각 음소에 대해 나누어서 모델링하고 각 음소에 대한 Gaussian 모델과 그 음소에 해당하는 음성데이터만을 이용하여 음소별 보상벡터가 훈련되도록 하였다. 이 경우 보상벡터는 잡음이 각 음소에 미치는 영향을 보다 자세히 나타내게 된다. Aurora 2 데이터베이스를 이용한 실험결과, 제안된 방법이 기존의 SPLICE방법에 비해 성능향상을 보였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2004년도 추계학술발표대회논문집 제23권 2호
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• pp.139-142
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• 2004

훈련 과정과 인식 과정사이의 주변 잡음과 채널 특성으로 인한 환경의 불일치는 음성 인식 성능을 급격히 저하시킨다. 이러한 차이를 극복하기 위해 다양한 전처리 방법이 제안되어 왔으며, 최근에는 스테레오 데이터와 잡음 음성의 Gaussian Mixture Model(GMM)을 이용하여 보상벡터를 구하는 SPLICE 방법이 좋은 성능을 보여주고 있다. 하지만 차원별로 특징벡터를 보상해주는 추정된 보상벡터는 underestimation되는 경향이 있으며, 그 정도가 각각의 차원마다 달라짐이 관찰되었다. 본 논문에서는 SPLICE 방법에 기반하여 추정된 보상벡터와 실제 보상벡터 사이의 관계를 관찰하여 차원별로 다른 가중치를 적용하는 차원별 가중 보상 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 Aurora2 Clean-condition인 경우 baseline 실험 결과에 비해 $68\%$의 높은 상대적인 인식 향상율을 얻었다.

• 한국융합학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.77-85
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• 2016

음향 전력 증폭기의 출력단에서 발생하는 비선형성을 보상하는 디지털 신호 처리 기술을 제안하고 그 모의실험 결과를 제시한다. 음향 전력 증폭기에 사용되는 소자에 의한 비선형성을 간접학습구조와 적응형 필터로 구성되는 디지털 신호 처리 기술로 보상한다. 적응형 필터를 사용함으로써 증폭기의 비선형 특성이 시간적으로 변하더라도 이를 적응적으로 보상할 수 있다. 모의실험 결과 전치 보상기는 3 차의 다항식으로 구현할 수 있으며 홀수차 비선형성을 효과적으로 제거할 수 있음을 보였다. 짝수 차 비선형은 출력 신호에 존재하는 직류 옵셋이 가장 큰 부분을 차지하며 이는 제안하는 기술로는 제거가 어려우므로 바이어스 회로 설계 시 유의해야 한다. 제안하는 기술은 아날로그 시스템의 본질적 특성 결함을 디지털 신호 처리 기술로서 보상할 수 있음을 보여준다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1996년도 제11회 수중음향학 학술발표회 논문집 11th Underwater Acoustics Symposium Proceedings
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• pp.18-21
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• 1996

예인형 선배열 소나에서 기존의 선배열 빔형성 기법을 적용하면 예인함 기동시 선배열 형상 변형에 의해 심각한 성능 저하 현상이 나타난다. 이러한 문제 해결을 위해 센서배열 변형을 고려한 견실한 빔형성 기법은 선배열 형상 추정을 위해 칼만필터를 이용한 형상 추정기법을 이용하고, 변형보상 빔형성을 위해 선배열 세그먼트 기울기 추정값을 이용하는 변형보상 빔형성 알고리즘을 제안하였다. 제안된 기법을 기존의 빔형성 기법을 적용하여 시뮬레이션에 의해 제안된 기법의 보상성능을 입증 하였다.

• 한국음향학회지
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• 제32권6호
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• pp.509-517
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• 2013

본 연구에서는 음성전기변환기로서 다이나믹 마이크로폰과 디지털 신호처리기를 사용하고 성능분석을 통해 좋은 음성신호를 출력하는 방법을 다루었다. 음성음향시스템의 성능이라 함은 음성신호를 왜곡하지 않고 얼마나 원음 특성을 충실하게 증폭하여 확성하는가를 뜻한다. 마이크로폰의 주파수 응답특성을 측정한 후, 신호처리방법으로 표준마이크로폰 주파수 응답특성과 비교하여 주파수대역 별 보정치를 구하였다. 본 논문에 사용된 마이크로폰과 스피커는 일반적으로 사용되는 제품으로, 주파수응답특성을 구하고 기준치와 비교하여 필요한 보정치를 구하였다. 이와 같이 구한 마이크로폰과 스피커의 보정치는 디지털신호처리방법으로 처리하여 원신호음에 가깝게 보상하였다. 그리고 음성음원과 수음마이크 사이의 거리변화에 의한 음향특성변화보상에 관한 측정 결과도 비교적 좋은 결과를 얻었다.

• 한국음향학회지
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• 제21권5호
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• pp.438-445
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• 2002

본 논문에서는 격자 트랜스버설 결합 (LTJ) 적응필터를 시변 변환영역 적응필터 관점에서 해석함으로써 필터계수보상의 필요성을 보다 쉽고 일반적으로 해석하였다. 또한, 음성 신호가 단구간에서 정적이라는 특성을 이용하여 필터계수 보상을 위한 계산량을 감소시킬 수 있는 방법을 제안하였으며, 모의 음성신호와 실제 음성신호를 사용한 실험을 통하여 효용성을 입증하였다. 제안된 적응필터는 필터계수 보상을 위한 계산량이 95% 감소되었으며, 1000탭을 사용하는 음향반향제거기의 경우 전체 시스템의 계산량을 82% 감소시킬 수 있다.

• 한국음향학회지
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• 제43권1호
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• pp.72-77
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• 2024

최근 여러 산업 분야에서 음원 위치 추정의 필요성이 커지고 있다. 기존 음원 위치 추정 방법들 중에서, 음향인텐시티 계측법은 작은 마이크로폰 어레이에서도 높은 정확도를 가지는 장점이 있다. 그러나, 높은 헬름홀츠 수에서의 위치 추정 오차 증가는 이 방법의 한계로 지적되어 왔다. 본 연구에서는 이러한 헬름홀츠 수에 따른 인텐시티 편향 오차를 딥러닝을 통해 보상하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 정사면체 마이크로폰 어레이에서 헬름홀츠 수에 대해 측정된 음향인텐시티 벡터를 입력했을 때, 보상된 음향 인텐시티 벡터를 도출하는 밀집 층 기반의 딥러닝 모델을 적용하여 정확한 음원 위치의 추정을 가능케 한다. 본 연구의 제안 모델은, 0.1 < kd < 3.0의 모든 음원 방향에 대한 시뮬레이션 데이터를 기반으로 검증하였다. 이를 통해, 딥러닝 기반 접근 방식은 음향 인텐시티 벡터 기반의 음원 추정법을 적용하는데 있어서 측정 주파수 범위를 확장하고 다양한 크기를 갖는 마이크로폰 어레이에 적용할 수 있음을 확인하였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2004년도 추계학술발표대회논문집 제23권 2호
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• pp.65-68
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• 2004

이동통신 기술의 발전으로 이동통신 사용이 폭발적으로 증가하였고 그에 따라 이동통신망을 이용한 많은 서비스가 제공되고 있다. 이동통신망에서의 음성 인식 서비스에서 음성 인식기에 입력되는 음성신호는 통신망을 통해 음성 압축기를 거치게 되고 이에 음성신호가 왜곡되어 인식기의 인식성능이 저하된다. 본 논문에서는 무선통신 환경에서 음성인식기의 성능을 개선하기 위한 보상 방법을 제안한다. 기존의 제안된 방법은 음성 데이터에 의존하는 방법을 사용하나 본 논문에서는 음성 데이터와는 독립적 방법인 음성 압축기에 의해 손상된 입력 신호의 스펙트럼 보상방법과 Cepstrum 보정방법을 통해 인식률을 향상시키는 방법을 제안한다. 즉, 음성 압축기에 의하여 왜곡된 스펙트럼을 단계적 방법으로 보상하고 그를 토대로 왜곡된 신호에서 만들어진 Cepstrum을 보정하여 음성 인식기의 성능을 향상시키는 방법을 연구하였으며, 그 견과 손상된 음성신호의 인식률 $64.88\%$에 대하여, 본 논문에서 제안하는 보상 방법을 적용한 음성신호의 인식률은 $79.73\%$로서 $14.85\%$가 향상된 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1996년도 영남지부 학술발표회 논문집 Acoustic Society of Korean Youngnam Chapter Symposium Proceedings
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• pp.56-60
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• 1996

본 논문에서 핵심어 검출(Keyword spotting ) 시스템에서의 채널 왜곡에 대한 보상방법등의 성능을 비교하였다. 훈련을 음성과 인식실험용 음성은 서로 다른 환경에서 수집되었으며, 특별히 인식실험용 음성으로는 전화망을 통한 음성 데이터를 이용하였다. 전화망을 통한 음성인식에서는 채널왜곡과 부가잡음에 의해서 음성신호에 왜곡이 생기므로 이들에 대한 적적한 보상이 필요하다. 본 논문에서는 채널 왜곡보상을 위한 처리방법으로 널리 사용되고 있는 global cepstral mean substraction (GCMS), local cepstral mean subtraction(LCMS) 그리고 RASTA processing을 적용하였다. 그리고 인식성능의 개선을 위해 이들 방법을 likelihood ration scorning 에 의한 후처리 과정을 적용하였다. 인식실험결과 이들 방법 모두 채널왜곡 보상을 하지 않았을 경우와 비교하여 더 좋은 인식성능을 얻을 수 있었으며, 그 중 후처리를 적용한 LCMS 방법이 가장 우수한 성능을 나타내었다.