• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• spring
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• pp.133-136
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• 1999

본 논문은 사무실 환경에서의 소음 제어를 목표로 하여 두 센서를 이용한 ANC시스템을 모의 실험하였다. 특히 제어가 어려운 광대역 신호를 제어하는데 그 목적을 두고 적응 알고리즘의 성능분석을 하였다. 실험 결과 Delayed-x LMS는 200Hz이상에서는 좋은 성능을 보이지만 200Hz 미만의 저주파에서는 잡음 신호를 완전하게 제어하기가 어렵다는 결과를 얻었다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.08a
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• pp.51-55
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• 1998

한국통신이 개발하여 현재 700-3000번으로 서비스되고 있는 음성 인식 증권정보시스템을 소개하고, 음성인식 성능을 향상시키기 위한 한국통신의 연구현황을 기술하고자 한다. 현재 운용중에 있는 서비스 시스템은 120명이 동시에 사용할 수 있는 시스템이며 S/W 와 H/W를 분리시켜 S/W의 버전을 갱신하더라고 H/W의 변경이 최소화 되도록 설계되었다. 현재 고려하고 있는 성능 향상 방법은 연속음성 인식 기술을 이용하여 고립단어 인식을 시도하는 것과 거절기능 구현 및 tied-state에 의한 문맥종속 음소를 구하는 것이다. 또한 연속 HMM 모델 방식으로의 변경도 연구중에 있다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1995.06a
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• pp.164-167
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• 1995

RPE 음성부호화기에서 합성 필터로 인한 구동벡터 양자화잡음의 증폭효과를 분석하고 regular pulse 시퀀스의 양자화로 인한 성능감쇄를 줄이기 위해 pyramid vector 양자화방식을 도입하였다. 제안된 방식의 성능평가는 구동시퀀스 양자화를 위해 adaptive PCM을 이용하는 GSM 표준 RPE 방식과의 객관적 및 주관적 성능비교를 통해 수행하였다.T JDSMDQLRY 결과 제안된 방식은 대략 1dB의 SNR 및 segmental SNR 값 증가를 가져왔고, 또한 비공식 청취시험결과 명료도의 증가를 느낄 수 있었다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1995.06a
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• pp.239-241
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• 1995

본 논문은 CELP 계열인 QCELP의 성능 평가와 설계된 효율적인 구조, 구현된 양방향 실시간 시스템에 대해 기술한다. 공인된 음성 샘플을 이용 SNR 과 분할 SNR 의 객관적 테스트를 수행하여 QCELP의 성능을 확인하였다. 본 실에서는 QCELP 알고리듬이 하나의 DSP 칩에 이식되고, 무선 환경하에서 실시간으로 음성 부호화 과정을 수행할 수 있도록 새로운 고조를 설계하였다. 다음에 본 실에서는 양 방향 통신의 하드웨어 플랫폼을 구성하여 설계된 QCELP 구조의 타당성을 입증하였다. 본 실에서 구현된 QCELP 음성부호화기는 현재 ETRI에서 개발된 디지틀 이동 통신 시스템인 CMS -2에서 사용되어 그 성능이 입증되었다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.281-284
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• 2000

본 논문에서는 변조방식에 따른 수중 데이터 통신의 성능을 수치모의 실험을 통해 비교 분석하였다. 수중 동신 환경에서 다중경로의 영향을 고려하여 수치모의 실험을 수행하였고 데이터 변조 방식에 따른 성능을 평가하였다.

• Journal of Navigation and Port Research
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• v.41 no.4
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• pp.173-180
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• 2017

Underwater communications are degraded as a result of inter symbol interference in multipath channels. Therefore, a channel coding scheme is essential for underwater communications. Packets consist of a PN sequence and a data field, and the uncoded PN sequence is used to estimate the frequency and phase offset using a Doppler and phase estimation algorithm. The estimated frequency and phase offset are fed to a coded data field to compensate for the Doppler and phase offset. The PN sequence is generally utilized to acquire the synchronization information, and the bit error rate of an uncoded PN sequence predicts the performance of the coded data field. To ensure few errors, we resort to powerful BCJR decoding algorithms of convolutional codes with rates of 1/2, 2/3, and 3/4. We use this powerful channel coding algorithm to present an efficient receiver structure based on the relation between the bit error of the uncoded PN sequence and coded data field in computer simulations and lake experiments.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.48 no.5
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• pp.109-114
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• 2011

In this paper, we apply a context awareness based on Gaussian mixture model (GMM) to a sound reinforcement for hearing impaired. In our approach, the harmful sound amplified through the sound reinforcement algorithm according to context awareness based on GMM which is constructed as Mel-frequency cepstral coefficients (MFCC) feature vector from sound data. According to the experimental results, the proposed approach is found to be effective in the various acoustic environments.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06c
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• pp.429-432
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• 2010

주차장에서는 다양한 형태의 사건 사고가 발생하는데, 기존 DVR(CCTV)는 단순 영상녹화 기능만 지원하므로, 이를 효과적으로 분석하는데는 한계가 있다. 따라서, DVR의 영상카메라와 마이크를 통해서 입력되는 영상과 사운드 신호를 대상으로, 해당 영상이 발생하는 음향 신호의 종류를 파악하여, 특정 음향이 발생한 영상구간을 저장하여 이를 검색할 수 있다면, 주차장 관리자가 효과적으로 사건 사고를 대처할 수 있게 된다. 본 연구에서는 주차장에서 발생하는 차량관련 음향(충돌음, 과속음, 경적음, 유리파손, 비명)을 분류하기 위해 효과적인 특징벡터를 제안하고, 제안한 특징벡터를 이용하여 신경망 차량음향분류기를 설계하여 성능을 평가함으로써, 효과적으로 차량음향을 분류하기 위한 방법을 제안하였다. 또한, 신경망 차량음향분류기를 DVR시스템과 연동하여, 마이크로부터 입력되는 음향신호를 실시간 분석하고, 특정 소리가 발생한 영상구간을 기록함으로써, 음향 키워드에 의해서 해당 사고영상을 검색 및 디스플레이하는 시스템을 개발하였다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.38 no.1
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• pp.47-50
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• 2019

This paper proposes an acoustic model adaptation method for effective speech recognition in noisy environments. In the proposed algorithm, the noise corruption function is estimated employing DNN (Deep Neural Network), and the function is applied to the model parameter estimation. The experimental results using the Aurora 2.0 framework and database demonstrate that the proposed model adaptation method shows more effective in known and unknown noisy environments compared to the conventional methods. In particular, the experiments of the unknown environments show 15.87 % of relative improvement in the average of WER (Word Error Rate).

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.22 no.2
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• pp.121-128
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• 2003

Acoustic Echo Cancellation(m) is very active research topic having many applications like teleconference and hands-free communication and it employs Double Talk Detector(DTD) to indicate whether the near-end speaker is active or not. However. the DTD is very sensitive to the variation of acoustical environment and it sometimes provides wrong information about the near-end speaker. In this paper, we are focusing on the development of robust DTD algorithm which is a basic building block for reliable AEC system. The proposed AEC system consists of delayless subband AEC and narrow-band DTD. Delayless subband AEC has proven to have excellent performance of echo cancellation with a low complexity and high convergence speed. In addition, it solves the signal delay problem in the existing subband AEC. On the other hand, the proposed narrowband DTD is operating on low frequency subband. It can take most advantages from the narrow subband such as a low computational complexity due to the down-sampling and the reliable DTD decision making procedure because of the low-frequency nature of the subband signal. From the simulation results of the proposed narrowband DTD and wideband DTD, we confirm that the proposed DTD outperforms the wideband DTD in a sense of removing possible false decision making about the near-end speaker activity.