본 논문은 자기부호화기를 이용한 음향신호 분리방법을 제안한다. 사용된 복층구조 신경망 자기부호화기는 입력 신호의 효율적인 표현방법을 자동으로 학습하며, 유사한 특징을 가지고 있는 요소신호들을 군집함으로써 다른 특징의 신호들을 분리할 수 있다. 시간영역과 주파수영역의 변이특성을 추출하기 위하여 단구간푸리에변환(Short-Time Fourier Transform, STFT)을 수행하였으며, 정해진 크기의 사각형 창을 모든 가능한 위치에 적용하여 얻은 단구간 주파수 스펙트럼을 자기부호화기의 입력으로 사용하였다. 자기부호화기의 부호노드들의 값을 이용하여 유사한 스펙트럼 창들을 군집하고, 이를 이용하여 원래의 음원들로 분리해 낼 수 있었다. 분리된 원음들은 원래의 입력신호의 특징을 확실히 나타내었으며, 기존의 비음수 행렬분해(Non-negative Matrix Factorization, NMF) 결과와 주파수 스펙트럼 비교를 통해 그 유효성을 보일 수 있었다.
본 논문은 암묵신호분리방법을 이용하여 동시통화를 가능하게 하는 음향반향제거기에 관한 것이다. 음향반향 제거기는 동시통화 구간에서 성능이 저하되거나 발산하게 된다. 그래서 근단화자신호를 추정해서 잔차신호로부터 차감하기 위하여 암묵신호분리방법을 사용한다. 암묵신호분리방법은 이중 마이크를 가지고 2차 통계적 성질을 이용한 반복적인 계산에 의해 근단화자신호를 추정해낸다. 그런데 폐쇄된 반향환경에서 암묵신호분리의 혼합모델은 다채널이기 때문에 분리계수를 직접 계산하지 않고 반향제거기의 계수를 복사하여 그대로 사용한다. 많은 시뮬레이션을 통하여 제안한 음향반향제거기의 성능을 검증하였다. 시뮬레이션 결과, 이 방법을 사용한 음향반향제거기는 동시통화의 유무에 상관없이 안전하게 동작하고, 일반적인 LMS 알고리즘에 비해 ERLE가 평균 20dB 향상되는 것으로 나타났다.
본 논문은 암묵신호분리방법을 이용한 음향반향 제거에 관한 것이다. 이 방법은 동시통화 중에도 반향제거 성능이 저하되지 않는다. 폐쇄된 반향환경에서 음향신호의 혼합모델은 다채널이기 때문에 convolutive 암묵신호분리방법을 적용하며 신호분리를 위해 분리계수를 직접 계산하지 않고 역방향 모델을 이용하여 혼합계수를 산출하는 방식으로 이루어진다. 계수 갱신은 2차 통계적 성질을 기반으로 반복적인 계산에 의해 수행됨으로서 근단화자 신호를 추정해낸다. 제안한 암묵신호분리의 성능을 검증하기 위해 많은 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션 결과, 이 방법을 사용한 음향반향제거기는 동시통화의 유무에 상관없이 안전하게 동작하고, 일반적인 적응 FIR 필터구조에 비해 PESQ가 0.6점 향상되는 것으로 나타났다.
본 논문은 기하학적 개념에 기반한 암묵신호분리를 이용하여 동시통화문제를 제어하는 음향반향제거기에 관한 것이다. 음향반향제거기는 동시통화 구간에서 성능이 저하되거나 발산하게 된다. 따라서 혼합된 마이크 입력신호로부터 근단화자신호를 분리해서 동시통화상태를 검출하기 위하여 암묵신호분리기술을 이용한다. 암묵신호분리는 미지의 입력신호들로부터 기하학적 개념에 기반하여 변형과 회전의 두 단계를 거쳐 근단화자신호를 추정해낸다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 이 음향반향제거기의 성능을 검증하였다. 동시통화 구간에서는 반향제거필터의 계수가 발산하는 것을 방지하기 위하여 계수 갱신작업을 중지하도록 하였다. 시뮬레이션 결과, 이 방법을 사용한 음향반향제거기는 암묵신호분리의 빠른 수렴속도로 인해 동시통화의 유무에 상관없이 안전하게 동작함을 확인하였다.
한국음향학회 1997년도 영남지회 학술발표회 논문집 Acoustic Society of Korean Youngnam Chapter Symposium Proceedings
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pp.1-4
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1997
스테레오 반향신호 제거기에 있어서 입력 스테레오 신호 사이에는 높은 상호상관을 가진다. 이러한 상호상관으로 인하여 스테레요 반향신호 제거기 구성시, 적응필터에서 분리된 전달함수를 정확하게 분리해낼 수 없게되고, 반향신호의 제거량이 충분하지 못하여 반향신호 제거기의 성능을 저하시키게된다. 본 연구에서는 기존의 선형 결합 구조를 이용한 적응 필터를 스테레요 반향신호 제거기에 응용하여 입력 스테레오 신호사이의 상호상관을 바꾸어 주게 되면, 반향신호의 제거량이 증가되는 것을 시뮬레이션을 통하여 확인하였다.
본 논문에서는 FxLMS(Filtered-x Least Mean Square) 알고리즘을 이용한 단일 센서 기반의 능동 반향음 제어 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 먼저 단일 센서 입력 신호로부터 입사음과 반향음을 분리하고, 분리된 신호들을 사용하여 반향음과 반대 위상을 갖는 제어 신호를 생성한다. 제어 신호는 센서 위치에서 반향음과 중첩되어 반향음의 음압을 감소시킨다. 적절한 신호 분리를 위해 반향 음향 경로와 제어 음향 경로가 필요하며 이는 swept sine 신호를 이용해 측정한 음향 응답으로부터 사전에 구할 수 있다. 효용성을 검증하기 위해 DSP(Digital Signal Processing) 보드를 사용하여 제안된 알고리즘을 실시간으로 구현하였으며, 공기 중 음향 덕트 환경에서 1 kHz 버스트 신호에 대해 반향음이 11.6 dB 감소함을 확인 하였다.
본 논문은 주파수 전이신호와 시간 전이 신호에 대해서 고조파 잡음 여기 방법과 시간 분리 여기 방법을 적용한 2.4 kbps 음성부호화 방법을 제안한다. 혼합 여기 부호화 방법은 주기 신호와 비 주기 신호를 효과적으로 표현하기 위해 하모닉 잡음 모델을 사용한다. 혼합신호에 대한 잡음 성분은 캡스트럴 분석 방법을 사용함으로써 추출되고, AR (Autoregressive Model) 모델에 의해 표현된다. 시간 전이구간 신호에서의 모호한 음성을 효과적으로 제거하기 위한 또 다른 방법이 제안된다. 제안된 시간 분리 방법은 시간 에너지 변화정도를 관찰함으로써 전이 시점을 감지하고 다른 시간 길이를 가지는 두 블록으로 분리하여 분석한다. 시간 분리 방법은 분석을 위한 비대칭 윈도우와 합성에서의 위상 합성 방법을 포함한다. 제안된 방법을 사용한 2.4 kbps 음성부호화 방법은 주관적 음질 평가에서 전이구간에서의 지각적 음질의 향상을 보여주었으며, 원본 음성 스펙트럼과의 고조파 비 매칭에 의한 윙윙거리는 기계적인 잡음을 감소시킨다.
본 연구에서는 신호원에 대한 사전 정보 없이 혼합된 신호로부터 잡음 신호만을 선택적으로 제거할 수 있는 새로운 형태의 능동 소음 제거기(Active noise canceller)를 제안한다. 음성신호와 같은 독특성을 갖는 신호의 분리에 효과적으로 사용되는 동적 재귀 신경망 (Dynamic recurrent neural network)을 원하는 신호원에 섞인 잡음신호를 분리하여 선택적으로 제거하기 위한 능동소음제거기의 전처리기로 미용한다. 능동 소음 제거기는 분리된 잡음 신호에 대한 역 위상 신호를 적응적으로 발생함으로써 특정 위치에서 원하는 신호만을 선택적으로 남길 수 있도록 한다. 컴퓨터를 이용한 시뮬레이션에서는 제안된 시스템이 선택적인 소음제거에 효과적임을 보인다.
본 연구에서는 신호원에 대한 사전 정보 없이 혼합된 신호로부터 잡음 신호만을 선택적으로 제거할 수 있는 새로운 형태의 능동 소음 제거기(Active noise canceller)를 제안한다. 음성신호와 같은 동특성을 갖는 신호의 분리에 효과적으로 사용되는 동적 재귀 신경망(Dynamic recurrent neural network)을 원하는 신호원에 섞인 잡음신호를 분리하여 선택적으로 제거하기 위한 능동 소음 제거기의 전처리기로 이용한다. 능동 소음 제거기는 분리된 잡음 신호에 대한 역위상 신호를 적응적으로 발생함으로써 특정 위치에서 원하는 신호만을 선택적으로 남길 수 있도록 한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제안된 시스템이 선택적인 소음제거에 효과적임을 보인다.
웨이브렛 변환은 신호나 영상을 분석하기 위한 다해상도 분해기법으로 사용되어 왔다. 웨이브렛 변환영역에서 신호는 스케일과 위치상의 크기로 표현된다. 이 변환영역에서는 신호나 영상의 주파수 성분들이 각각의 스케일에 따라서 분리되어 나타난다. 또한 각 변환영역은 신호나 영상의 공간적인 특성을 상당부분 포함하고 있다. 이러한 웨이브렛 변환의 특성은 푸리에 변화에 기초한 방법과는 달리, 에지와 잡음성분을 효과적으로 분리할 수 있는 정보를 우리에게 제공해 준다. 본 논문에서는 웨이브렛 변환영역의 각 스케일 특성과 공간적인 특성을 이용하여 영상의 잡음성분을 제거하였다. 잡음제거 기법의 성능평가를 위해 Wiener 필터링 방법과 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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