본 논문에서는 CSH(Current Sample-and-Hold)와 CCMP(Current Comparator)로 구성된 1.5-비트 비트 셀을 이용한 새로운 구조의 CMOS IADC(Current-mode Analog-to-Digital Convener)를 제안한다. 전체적인 IADC의 선형성 향상을 위하여 CFT(Clock Feedthrough)가 제거된 9-비트 해상도 CSH를 설계하여 각 비트 셀 전단에 배치하였다. 제안한 IADC를 구성하는 비트 셀은 2개의 래치 CCMP를 사용하기 때문에 디지털 교정 로직이 간소화되고 소비전력이 감소된다. 또한 IADC를 구성하는 모든 블록들의 회로는 MOS 트랜지스터로만 설계되었기 때문에 혼성모드 집적화에 유리하다. 제안한 IADC를 현대 0.8 ㎛ CMOS 파라미터로 HSPICE 시뮬레이션 결과, 20Ms/s에서 100 ㎑의 입력 신호에 대한 SNR은 43 dB로 7-비트의 해상도를 만족하였고 27 ㎽의 소비전력 특성을 나타냈다.
본 논문에서는 잡음 환경에서 음성 인식 시스템의 성능을 개선할 수 있는 잡음제거 방식과 거리 측정 방법을 연구하고 백색 및 유색 잡음 환경에서 거리 측정 방법에 따른 음성 인식 시스템의 성능을 평가하였다. 잡음 제거 방법으로는 음성 인식 시스템의 전처리 과정으로서 사용될 수 있는 스펙트럼 차감법, 자기 상관 차감법, 적응 잡음 제거, 적응 빔 형성기가 있으며 거리 측정 방법으로는 Log Likelihood Ration($d_{LLR}$), 켑스트럼에 의한 거리 측정 ($d_{CEP}$), 가중 켑스트럼 거리 측정 ($d_{WCEP}$), 스펙트럼 기울기에 의한 거리 측정 ($d_{RPS}$), 켑스트럼 투영 거리 측정방법 ($d_{CP},\;d_{BCP},\;d_{WCP},\;d_{BWCP}$)들이 있다. 백색 및 자동차 잡음 환경에서의 화자 종속 단독음 인식 실험 결과, 켑스트럼 계수의 높은 차수에 큰 가중을 두는 거리 측정 방법인 $d_{RPS},\;d_{WCEP}$가 잡음에 강한 특성을 나타내었으며, 잡음이 존재할 때는 pre-emphasis를 하지 않은 경우가 높은 인식율을 얻을 수 있었다.
가산적이고 비정상적인 잡음을 줄이는 새로운 방법이 제안되었다. 본 방법은 잡음에 대한 정보나 묵음구간에서의 잡음추정을 필요로 하지 않는다. 잡음처리는 각 시간 프레임에서 주파수대역을 기본으로 하여 수행된다. 어떤 프레임에서 특정한 주파수대역이 음성이 우세한지 혹은 잡음이 우세한지에 대한 결정과 인간청각기의 매스킹 성질을 기반으로 하여, 적절한 양의 잡음을 주파수 차감법을 이용하여 제거한다. 제안된 방법은 다양한 환경에서 (자동차 잡음, Fl6 잡음, 백색 잡음, 핑크 잡음, 탱크 잡음, 혼선잡음) 성능평가가 이루어졌다. 그리고 일반적인 주파수차감법과 비교하여 세그멘탈 신호대 잡음비 (SNR)를 구하고, 시각적 측정 척도인 스펙트로그램과 듣기평가를 통해, 음성왜곡은 줄이면서 효과적으로 잡음을 줄일 수 있음을 알 수 있다.
해저면의 지형과 형상을 조사하기 위해 획득되는 다중빔 음향측심자료는 조사선의 움직임과 빔의 위치에 따른 음압의 보정부족 등에 기인하는 이상치를 포함하고 있다. 이 연구에서는 자기회귀이동평균(ARMA)기법을 이용하여 이상치에 의해 왜곡된 자료를 보정해주는 통계학적 절차를 소개하고 이를 동해에서 얻어진 자료에 적용하였다. 이 방법에서는 자료의 자기 상관을 1차 자기회귀모형 AR(1)으로 표현하고 이를 추정한 후 추정된 모형에 현저하게 부합하지 않는 자료(이상치)는 추정된 모형을 인용하여 수정한다. 이러한 방법을 이상치가 발견되지 않을 때까지 반복적으로 되풀이한다. 자료의 처리결과 해저지형을 나타내는 신호에 비해 월등히 큰 이상치들이 대부분 제거되었음을 볼 수 있다.
The audible pedestrian signal (APS) is an add-on device which connects to the pedestrian signaling device and informs the contents and changes of the signaling by sound. It provides walking direction information of the pedestrian crossing so that the blind people can safely cross the pedestrian crossing. In an intersection where a plurality of audible pedestrian signal (APS) are installed at an intersection crosswalk, existing audible pedestrian signal (APS) operate simultaneously in the communication radius of a wireless remote controller, which may cause confusion for the blind people and the public may complain about the noise. In this paper, we developed a BLE (Bluetooth Low Energy)-based audible pedestrian signal (APS) system capable of supporting two-way communications with a smart-phone that can cross the intersection safely and improve the walking comfort and traffic safety for the blind people. The proposed method is a method in which the BLE beacon communication based audible pedestrian signal (APS) presents active service to the blind people, and the existing audible pedestrian signal (APS) is a way of requesting the passive service by the blind people with the wireless remote control by the unidirectional communication based on 358Mhz. The developed system is installed in the crossroad of Doma-dong, Seo-gu, Daejeon, and it is tested and operated by the blind people. The satisfaction evaluation and analysis of the audible pedestrian signal (APS) for the blind people have good results and are planned to be expanded in the future.
본 논문에서는 다채널 오디오 특징값을 게이트형 순환 신경망(Gated Recurrent Neural Networks, GRNN)에 적용한 효과적인 다성 사운드 이벤트 검출 방식을 제안한다. 실생활의 사운드는 여러 사운드 이벤트가 겹쳐있는 다성사운드로, 기존의 단일 채널 오디오 특징값으로는 다성 사운드에서 개별적인 이벤트의 검출이 어렵다는 한계가 있다. 이에 본 논문에서는 다채널 오디오 신호를 기반으로 추출된 특징값을 사용하여 다성 사운드 이벤트 검출에 적용하였다. 또한 본 논문에서는 현재 순환 신경망에서 가장 높은 성능을 보이는 장단기 기억 신경망(Long Short Term Memory, LSTM) 보다 간단한 GRNN을 분류에 적용하여 다성 사운드 이벤트 검출의 성능을 더욱 향상시키고자 하였다. 실험결과는 본 논문에서 제안한 방식이 기존의 방식보다 성능이 더 뛰어나다는 것을 보인다.
본 연구에서는 음성인식기의 성능이 잡음환경하에서 급격히 저하되는 것을 완화하기 위해, 성능저하의 원인인 롬바드효과의 보정과 잡음의 제거방법을 제안하였다. 롬바드 효과는 조용한 환경에서 발성된 음성에 비해, 스펙트럼 포락과 발성음의 세기를 변이 시키는 것으로 모델링하였고, 변이의 제거를 위해 스펙트럼 크기의 정규화와 켑스트럼 변환을 사용하였다. 주변 잡음의 첨가에 의한 음성신호의 왜곡은 스펙트럼 차감법을 사용하여 완화하였고, 음성의 동적인 특성을 강조하기 위해 대역통과 필터링을 하였다. 잡음환경에서 발성된 롬바드 음성의 분석 및 잡음처리 기술의 개발과 평가를 위해, 음성인식 기술의 적용이 예상되는 자동차, 전시장, 시내 공중전화 부스, 거리, 전산실 잡음을 이용하여 롬바드 음성을 수집하여 실험하였다. 제안한 방법을 여러 가지 잡음환경하에서 음성인식에 적용한 결과, 효과적인 잡음처리 방법임을 확인할 수 있었다.
현대 대잠전에 있어 잠수함에 대한 2차원 위치추정에 다양한 방법들이 있다. 잠수함에 대한 보다 효과적인 추적 및 공격을 위해 표적 심도는 매우 중요한 요소이다. 하지만 현재까지도 잠수함의 심도를 찾아낸다는 것은 어려운 일이다. 본 논문에서는 최단접근점(Closest Point of Approach, CPA) 전후의 표적 접촉방위와 표적 도플러 신호 등 다이파 소노부이 접촉정보를 이용한 잠수함 심도 추정 기법을 제안하고자 한다. 표적의 상대심도는 표적과 다이파 소노부이의 청음기 간 사선거리 및 수평거리에 피타고라스 정리를 적용하여 결정된다. 이때 사선거리는 도플러변이와 표적 속도에 의해서 계산되며, 수평거리는 표적에 대한 연속된 접촉방위와 표적의 이동거리에 삼각함수를 적용하여 얻을 수 있다. 본 논문에서 제시된 알고리즘의 성능은 소노부이-표적 간 수평거리 및 상대심도에 의해 결정되는 고각과 도플러 변이 값의 측정 정확성에 의해 좌우됨을 시뮬레이션을 통해 알 수 있다.
본 논문은 이동전화 (Cellular phone)를 통해 실시간으로 습득된 음성으로부터 사람의 감성 상태를 평상 혹은 화남으로 인식할 수 있는 음성 감성인식 시스템을 제안하였다. 일반적으로 이동전화를 통해 수신된 음성은 화자의 환경 잡음과 네트워크 잡음을 포함하고 있어 음성 신호의 감성특정을 왜곡하게 되고 이로 인해 인식 시스템에 심각한 성능저하를 초래하게 된다. 본 논문에서는 이러한 잡음 영향을 최소화하기 위해 비교적 단순한 구조와 적은 연산량을 가진 MA (Moving Average) 필터를 감성 특정벡터에 적용해서 잡음에 의한 시스템 성능저하를 최소화하였다. 또한 특정벡터를 최적화할 수 있는 SFS (Sequential Forward Selection) 기법을 사용해서 제안 감성인식 시스템의 성능을 한층 더 안 정화시켰으며 감성 패턴 분류기로는 k-NN과 SVM을 비교하였다. 실험 결과 제안 시스템은 이동통신 잡음 환경에서 약 86.5%의 높은 인식률을 달성할 수 있어 향후 고객 센터 (Call-center) 등에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 기존의 산조 가야금의 물리적 모델링을 개선하여 오른손 주법에 따른 음을 합성하였다. 가야금 현의 모델에 사용된 루프 필터의 파라미터를 녹음된 단위음의 감쇠 영역으로부터 추정하여 정확도를 향상시키고 계산량을 줄였다. 몸통은 임펄스 응답으로부터 주 공명 주파수를 추출하여 설계한 공명기로 대체되었으며, 주 공명 주파수가 제거 된 임펄스 응답은 크기가 줄어든 여기신호로 사용되었다 안족의 주파수 응답은 15차 all-pole 필터로 근사화 하였다. 가야금의 오른손 연주법 중 연퉁기기는 피드포워드 콤 필터로 구현하였으며 필터의 파라미터는 녹음된 단위음으로부터 추출하였다. 개선된 산조 가야금의 물리적 모델을 이용한 뜯기와 퉁기기, 연퉁기기의 합성음은 원래 음과 매우 유사하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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