• Title/Summary/Keyword: 이상잡음

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Abnormal Detection of Railway Point-Machine Under Noise Conditions (잡음 환경에서 선로 전환기 이상 상황 탐지)

  • Choi, Yongju;Lee, Jonguk;Park, Daihee;Chung, Yongwha
    • Annual Conference of KIPS
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    • 2019.05a
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    • pp.394-397
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    • 2019
  • 센서 및 정보 통신 기술의 발전은 산업 현장에서 취득한 정보를 기반으로 다양한 연구를 수행할 수 있는 토대가 되었다. 본 연구에서는 철도의 진로 방향을 전환하는 선로 전환기 주변에 설치한 소리 센서에서 수집한 소리를 기반으로 선로 전환기의 이상 상황을 탐지하고자 한다. 이와 같은 소리 데이터 기반의 이상 상황 탐지 시스템을 실제 산업 현장에서 성공적으로 운용되기 위해서는 소리 취득 시 발생하는 다양한 잡음 환경에서도 이상 상황을 식별할 수 있는 강인함이 보장되어야 한다. 본 논문에서는 소리 음질을 향상시키기 위하여 SEGAN(Speech Enhancement Generative Adversarial Network)을 활용하며, CNN(Convolutional Neural Network)을 기반으로 선로 전환기의 이상 상황을 식별하는 시스템을 제안한다. 수집된 소리 데이터를 기반으로 제안한 시스템을 실험적으로 검증한 바 잡음에 강인한 성능을 확인하였다.

A study of Brown Noise Weight in Optimization of Depression (우울증에 최적화된 갈색잡음 가중치에 관한 연구)

  • Park, Hyung-Woo;Jee, Sang-Hwi;Bae, Myung-Jin
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2016.01a
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    • pp.21-22
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    • 2016
  • 우울증은 감정을 조절하는 뇌의 기능의 변화가 생겨 부정적인 감정이 나타나는 병이다. 불안장애와 우울증은일반인구중 15%가 평생 동안 한번 이상 앓는 질환이다. 우울증환자는 일반인보다 불안한감정의 원인인 델타파가 많거나 좌측 전두엽의 알파파가 증가하고, 우측 전두엽은 베타파가 증가하는 특징을 가지고 있다. 선행연구에서는 백색잡음을 우울증환자의 증상완화에 사용하였다. 우울증 환자에게는 백색잡음보다는 유색(갈색)잡음이 치료에 더 효과적인 연구를 기반으로 하여 무음 상태, 갈색잡음, 고주파 가중치를 적용한 갈색잡음, 청감특성을 고려한 가중치를 적용한 갈색잡음을 들었을 때 의 뇌파에 대하여 살펴보았다. 그 중 갈색잡음과 청감특성을 고려한 가중치를 적용한 갈색잡음의 경우가 가장효과가 좋았다.

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Performance Analysis of DS/FH-CDMA Systems in Impulsive Noise and Wireless Radio Communication Channel Environment (임펄스 잡음과 무선통신로 채널 환경에서 DS/FH-CDMA 시스템의 성능 해석)

  • 김지웅;강희조;이권현
    • The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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    • v.26 no.5A
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    • pp.846-854
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    • 2001
  • 본 논문에서는 무선통신로 채널상에 존재하는 가우스 잡음을 포함한 협대역 A급 임펄스 잡음과 나카가미 페이딩 환경에서 하이브리드 DS/FH-CDMA MFSK 시스템의 성능을 비교 분석하고, 성능 개선 기법으로 MRC 다이버시티 수신 기법과 부호화 기법을 동시에 채용함으로써 고려되어진 시스템의 성능을 개선시켰다. 결과에 의하면 임펄스 지수가 강할수록 또한, 페이딩 지수가 작을수록 하이브리드 DS/FH-CDMA 시스템에서는 성능이 더욱 열화됨을 알 수 있었고, 성능 개선 기법으로 BCH 부호화 기법을 채용했을 경우 페이딩 지수가 증가할수록 성능개선의 폭이 큼을 알 수 있었다. 페이딩 지수가 작은 열악한 환경에서는 MRC 다이버시티 수신 기법을 채용하였을 경우 시스템 성능이 우수하였지만, 페이딩 영향이 감소할수록 BCH 부호화 기법을 채용하였을 경우 시스템 성능이 우수함을 알 수 있었다. 또한, 레일리 페이딩 환경에서 각각의 성능개선 기법을 단독으로 채용하였을 경우, 음성서비스 품질($10^{-3}$)에 도달할 수 없지만, BCH 부호화 기법과 MRC 다이버시티를 동시에 채용함으로써 강한 임펄스 잡음 하에서도 24dB 이상에서 음성서비스 기준 오율을 만족하는 성능 개선 효과를 얻을 수 있었고, 페이딩 지수가( $m_{i}$=3) 이상에서는 강한 임펄스 잡음이 부가되어도 21dB에서 $10^{-3}$을 만족하고 28dB 이상에서는 데이터 서비스 기준($10^{-5}$) 오율을 만족하는 우수한 성능 개선 효과를 보임으로써 다이버시티 가지수와 부호화의 이득에 의한 에러 성능이 향상되었다.

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A Robust Speech/Non-Speech Decision Using Voiced Characteristics of Speech (음성의 유성음 특성을 이용한 음성/비음성 판별 방법)

  • Lee, Sung-Joo;Jung, Ho-Young;Lee, Yun-Keun;Kim, Hyung-Soon
    • Annual Conference of KIPS
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    • 2007.05a
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    • pp.411-412
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    • 2007
  • 자동음성인식 시스템을 이용하는 사용자 입장에서 보면 음성인식시스템을 사용하기 위하여 음성을 입력할 때마다 버튼을 눌러야 하는 Push-To-Talk (PTT) 방식은 여간 번거로운 일이 아닐 수 없다. 그리고 사용자가 원거리에서 음성을 입력하는 경우처럼 PTT 방식 자체가 용이하지 못 한 음성인식 응용분야에서는 Non-Push-To-Talk (NON-PTT) 방식의 필요성이 대두되게 된다. NON-PTT 방식의 음성 전처리를 위해서는 입력신호로부터 음성신호만을 구분해내는 음성판별기술이 필수적이다. 하지만 일상적인 잡음환경에서 음성신호만을 구분해내는 일은 매우 어려운 일이 아닐 수 없다. 본 논문에서는 일상적인 가정잡음환경에 강인한 음성판별방식을 제안한다. 여기서는 음성판별을 위해서 음성의 유성음 특성을 이용하였다. 즉, 일정구간 이상의 음성신호에는 일정구간이상의 유성음 구간이 존재하며 만약 잡음환경에서도 유성음 구간을 잘 검출할 수 있다면 이러한 음성의 특성을 이용하여 검출된 신호가 음성인지 아닌지를 판별할 수 있다. 이를 위하여 여기서는 가정잡음환경에서도 유성음을 잘 검출할 수 있도록 11 가지 유성음 특징들과 이를 이용한 음성판별방법을 제안하였다. 제안된 방법의 성능 평가를 위하여 음성의 끝점검출방법과 통합하여 음성/비음성 판별 테스트를 수행하였으며 테스트 수행결과 열악한 잡음환경에서 80%이상의 비음성을 거절하는 성능을 보였다.

Indoor Positioning System Using Robust Outlier Extended Kalman Filter (이상 잡음에 강인한 확장 칼만 필터를 이용한 실내 위치 추정 시스템)

  • Kim, Dong-Seon;Yeom, Hak-Sun;Kim, Sun-Woo
    • The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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    • v.20 no.9
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    • pp.954-960
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    • 2009
  • In this paper, Indoor Positioning System based on Wi-Fi system which is one of the key technology in LBS(Location Based Service) is proposed. The proposed system estimates distance between MS(Mobile Station) and AP(Access Point) using RSSI(Received Signal Strength Indicator). RSSI is affected by outlier that originate from indoor environment complexity and obstacle. In this paper, we introduce a Robust outlier Extended Kalman Filter that can ignore, real-time outlier in the observations. To demonstrate performance of proposed indoor positioning system, we used a PDA as the MS.

An Enhanced MELP Vocoder in Noise Environments (MELP 보코더의 잡음성능 개선)

  • 전용억;전병민
    • The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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    • v.28 no.1C
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    • pp.81-89
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    • 2003
  • For improving the performance of noise suppression in tactical communication environments, an enhanced MELP vocoder is suggested, in which an acoustic noise suppressor is integrated into the front end of the MELP algorithm, and an FEC code into the channel side of the MELP algorithm. The acoustic noise suppressor is the modified IS-127 EVRC noise suppressor which is adapted for the MELP vocoder. As for FEC, the turbo code, which consists of rate-113 encoding and BCJR-MAP decoding algorithm, is utilized. In acoustic noise environments, the lower the SNR becomes, the more the effects of noise suppression is increased. Moreover, The suggested system has greater noise suppression effects in stationary noise than in non-stationary noise, and shows its superiority by 0.24 in MOS test to the original MELP vocoder. When the interleave size is one MELP frame, BER 10-6 is accomplished at channel bit SNR 4.2 ㏈. The iteration of decoding at 3 times is suboptimal in its complexity vs. performance. Synthetic quality is realized as more than MOS 2.5 at channel bit SNR 2 ㏈ in subjective voice quality test, when the interleave size is one MELP frame and the iteration of decoding is more than 3 times.

Recognition of Noise Quantity by Neural Network using Linear Predictive Coefficient (선형예측계수를 사용한 신경회로망에 의한 잡음량의 인식)

  • Choi, Jae-Seung
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2008.10a
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    • pp.379-382
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    • 2008
  • In order to reduce the noise quantity in a conversation under the noisy environment, it is necessary for the signal processing system to process adaptively according to the noise quantity in order to enhance the performance. There fore this paper presents a recognition method for noise quantity by linear predictive coefficient using a three layered neural network, which is trained using three kinds of speech that is degraded by various background noises. In the experiment, the average values of the recognition results were 97.6% or more for various noises using Aurora2 database.

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Automatic Syllable Segmentation Algorithm in Noise Additional Continuous Speech (잡음이 첨가된 연속음성에서의 자동 음절분할 알고리즘)

  • Kim, Young-Sub;Cha, Young-Dong;Kim, Chang-Keun;Lee, Kwang-Seok;Hur, Kang-In
    • Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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    • 2006.06a
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    • pp.17-20
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    • 2006
  • 본 논문에서는 잡음이 첨가된 연속음성에서의 자동 음절분할을 위해 기존에 사용되고 있는 특징 파라미터인 단구간 에너지 이외에 잡음에 강인한 특성을 가지고 있는 새로운 특징인 스펙트럼 밀도비교척도와 의사역행렬을 이용한 선형판별함수를 제안한다. 기존에 사용되는 단구간 에너지는 잡음이 없는 환경에서는 좋은 성능을 나타내지만 잡음환경에서는 그렇지 못하다. 반면에 논문에서 제안한 척도들은 반대의 성능을 가지므로 주변잡음의 크기에 따라 각각의 파라미터를 적절한 가중치로 조합하는 음절구간 결정함수와 유한상태 머신을 추가로 사용면 무 잡음 환경뿐만 아니라, 잡음이 첨가된 연속음성에서도 일정수준 이상의 음절구간을 분리해 낼 수 있다.

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Denoising of Infrared Images by an Adaptive Threshold Method in the Wavelet Transformed Domain (웨이브렛 변환 영역에서 적응문턱값을 이용한 적외선영상의 잡음제거)

  • Cho, Chang-Ho;Lee, Sang-Hyo;Lee, Jong-Yong;Cho, Do-Hyeon;Lee, Sang-Chuel
    • 전자공학회논문지 IE
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    • v.43 no.4
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    • pp.65-75
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    • 2006
  • This thesis deals with a wavelet-based method of denoising of infrared images contaminated with impulse noise and Gaussian noise, he method of thresholding the wavelet coefficients using derivatives and median absolute deviations of the wavelet coefficients of the detail subbands was proposed to effectively denoise infrared images with noises. Particularly, in order to eliminate the impulse noise the method of generating binary masks indicating locations of the impulse noise was selected. By this method, the threshold values dividing edges and noises were obtained more effectively proving the validity of the denoising method compared with the conventional wavelet shrinkage method.

Effect of diurnal variation of background seismic noise level on earthquake detectability (지진관측소 배경잡음 수준의 일변화가 지진 관측 능력에 미치는 영향)

  • Sheen, Dong-Hoon;Shin, Jin-Soo
    • 한국지구물리탐사학회:학술대회논문집
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    • 2009.10a
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    • pp.54-59
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    • 2009
  • Seismic station of high noise level has difficulties detecting relatively weak ground motions due to small earthquakes or teleseismic events because earthquake detectability of seismic station depends on seismic noise level. To figure out the capability of earthquake detection of a seismic network, therefore, seismic noise level of each station also needs to be considered, including the distribution of seismic stations. Recently, it has been known that most of broadband seismic stations in South Korea have affected by cultural noise in the frequencies higher than 1 Hz and show diurnal variations of noise level. In order to analyze the effect of diurnal variation of seismic noise level on earthquake detectability, we used the result of background seismic noise level analysis of seismograms of 30 broadband stations of KIGAM and KMA from 2005 to 2007. This study shows that earthquakes greater than magnitude 2.4 occurring within the Korean Peninsula can be detected at night while those greater than magnitude 2.6 can be detected in the daytime.

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