• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제17권 1호
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• pp.499-502
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• 1998

본 논문에서는 한 쌍의 수동소나를 이용하여 미지의 잠항물체의 존재 유무를 확인하고 각 센서에 도달하는 시간지연의 차를 평가하는 Detection과 Tracking 알고리즘을 연구한다. 이 과정에서 이동하는 표적의 속력에 의한 도플러효과를 보상하는 2차원 확률분포 함수를 적용함으로 보다 정확한 결과를 도출한다. 관측신호의 Cross-Correlation과 Bayesian Method를 이용하여 계산한 시간지연과 도플러효과 비의 이차원 Likelihood 함수로부터 사후확률 (Posterior Probability)을 구하여 발견 평가와 추적을 수행한다.

• 전자공학회지
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• 제31권6호
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• pp.17-39
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• 2004

본 논문에서는 다채널 오디오 시스템에서 사용되어지는 음향신호처리에 대하여 저자들이 그간 제안하였던 방법들을 중심으로 다뤘다. 다룬 내용은 첫째로 각 스피커에서 청자의 위치까지의 공간응답의 영향을 배재할 수 있는 역 필터링이고, 둘째로 다채널 스피커의 위치를 파악하여 최적 위치와의 차이를 자동적으로 보상할 수 있는 방법이다. 셋째로 인간의 인지적인 측면을 고려하는 다채널 스피커로부터의 에너지 레벨 정렬 방식에 대하여 다뤘고, 마지막으로 특정공간의 반사음의 분포 패턴을 구하여 이를 일반적인 청취공간에서 재현해 내는 음장 재현 방식에 대하여 요약하였다.(중략)

• 한국음향학회지
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• 제18권1호
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• pp.25-31
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• 1999

본 연구에서는 음향측정 목적의 선형배열에 가우시안 가중치를 적용시킨 광대역 단일 빔형성 알고리듬을 제안한다. 제안 알고리듬은 배열 내의 모든 센서를 동시에 사용하여 1회에 광대역 수신 빔을 형성시킨다. 여기서 주파수 종속 함수의 가우시안 가중치는 각 센서의 수신 주파수 범위를 제어하도록 시간지연 보상 전에 적용된다. 시뮬레이션 결과, 제안 알고리듬에 의해 형성된 광대역 단일빔의 지향지수 및 빔패턴 특성이 광대역 음향신호 측정에 가용함을 확인하였다.

• 한국음향학회지
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• 제18권5호
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• pp.58-62
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• 1999

본 연구에서는 한국어 연결숫자인식에 있어서 모델간의 변별력을 향상시키기 위하여 음향학적 파라메터(Acoustic Parameter)를 사용하는 것을 제안한다. 제안된 방법은 음성학적 지식에 근거하여 적절한 주파수 대역별 에너지의 비의 로그값을 추가적인 특징 파라메터로 사용한다. 실험결과, 제안된 방법을 사용함으로써 기본 인식시스템에 비해 오류율이 최고 46% 정도 감소됨을 확인할 수 있었다. 그리고 채널보상 기술을 함께 적용함으로써 69% 정도의 오류율 감소를 얻었다.

• 한국음향학회지
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• 제23권6호
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• pp.473-480
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• 2004

본 논문에서는 잡음 환경에서 강인한 음성 인식을 위하여 음성 모델을 기반으로 하는 효과적인 특징 보상 기법을 제안한다. 제안하는 특징 보상 기법은 병렬 결합된 혼합 모델 (PCMM)을 기반으로 한다. 기존의 PCMM 기반의 기법은 시간에 따라 변하는 잡음 환경을 반영하기 위하여 매 음성 입력마다 복잡한 과정의 혼합 모델 결합이 필요하다. 제안하는 기법에서는 다중의 혼합 모델을 보간하는 방법을 채용함으로써 시간에 따라 변하는 배경 잡음에 대응할 수 있다. 보다 신뢰성 있는 혼합 모델 생성을 위하여 데이터 유도 기반의 방법을 도입하고, 실시간 처리를 위하여 프레임에 동기화된 환경 사후 확률 예측 과정을 제안한다. 다중 모델로 인한 연산량 증가를 막기 위하여 혼합 모델을 공유하는 기법을 제안한다. 가우시안 혼합 모델 사이에 통계학적으로 유사한 요소들을 선택하여 공유에 필요한 공통 모델을 생성한다. Aurora 2.0 데이터베이스와 실제 자동차 주행 환경에서 수집된 음성 데이터베이스에 대한 성능 평가를 실시한다. 실험 결과로부터 제안한 기법이 모의 환경과 실제 잡음 환경에서 강인한 음성 인식 성능을 가져오고 연산량 감소에 효과적임을 확인한다.

• 한국음향학회지
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• 제37권6호
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• pp.506-511
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• 2018

본 논문에서는 잡음 환경에서 효과적인 음성인식을 위하여 GMM(Gaussian Mixture Model)-DNN(Deep Neural Network) 하이브리드 기반의 특징 보상 기법을 제안한다. 기존의 GMM 기반의 특징 보상에서 필요로 하는 사후 확률을 DNN을 통해 계산한다. Aurora 2.0 데이터를 이용한 음성 인식 성능 평가에서 본 논문에서 제안한 GMM-DNN 하이브리드 기법이 기존의 GMM 기반 기법에 비해 Known, Unknown 잡음 환경에서 모두 평균적으로 우수한 성능을 나타낸다. 특히 Unknown 잡음 환경에서 평균 오류율이 9.13 %의 상대 향상률을 나타내고, 낮은 SNR(Signal to Noise Ratio) 잡음 환경에서 상당히 우수한 성능을 보인다.

• 한국음향학회지
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• 제27권4호
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• pp.191-199
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• 2008

본 논문에서는 잡음 환경하의 음성 인식을 위해 전처리 단계에서 Mel-warped Wiener Filtering (MWF) 기법을 이용하여 입력 음성을 개선하고 후처리 단계에서 PMC (Parallel Model Combination) 기법을 이용하여 인식 모델을 보상하는 MWF-PMC잡음 처리 기법을 제안한다. PMC 기법은 전처리 단계에서 개선된 음성의 묵음 구간으로부터 잔류 잡음을 취하여 깨끗한 음성을 이용하여 작성한 인식 모델을 보상함으로써 잡음 환경하의 음성 인식 성능을 향상시킬 수 있다. 인식 실험을 위한 음성 데이터는 국어공학연구소 (KLE)에서 작성한 PBW (Phoneme Balanced Words) 452 단어 음성 데이터를 8 kHz로 다운 샘플링한 후 Subway, Car 및 Exhibition 잡음을 5단계의 신호 대 잡음비 (SNR)를 0, 5, 10, 15, 2003로 부가하여 구성하였다. 인식 실험 결과, 본 논문에서 제안한 MWF-PMC 기법이 기존의 결합된 기법보다 전반적으로 향상된 인식 성능을 얻어 그 유효성을 확인할 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제31권3호
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• pp.197-204
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• 2012

본 연구에서는 마이크로폰에 입사되는 음성 신호를 거리의 변동에 의해 크기와 주파수 응답특성 변화를 최소화시키는 방법에 대한 연구를 하였다. 우선 마이크로폰과 음성음원 사이의 거리를 변화시키며 거리변화에 따른 응답특성을 측정하였다. 본 연구에 사용된 마이크로폰은 일반적으로 사용되는 마이크로폰 중에 무지향성 마이크로폰과 초단일지향성 마이크로폰, 단일지향성 마이크로폰 등, 3가지 종류의 마이크로폰을 선정하였다. 측정한 이들 마이크의 주파수 응답특성 변화 결과를 기준치와 비교하여 보정치를 구하고 이를 주파수 대역별로 변화된 음성신호를 원음과 근사하게 보상하도록 하였다. 저주파대역은 근접효과에 의한 증폭현상, 그리고 거리에 의한 감쇠효과를 보정하도록 하였다. 중음대역에서는 저음대역보다 거리의 변화에 의한 주파수특성 편차가 비교적 적었지만 음성정보신호에 중요한 영향을 주는 부분이기 때문에 기준신호와 비교하여 복원하도록 하였다. 고주파대역의 음성정보의 변화는 극히 미소하여 고주파대역 조정은 큰 문제가 없이 원음에 가깝게 복원되었다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2008년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.317-318
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• 2008

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2014년도 추계학술대회 논문집
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• pp.577-578
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• 2014