• 전자공학회논문지 IE
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• 제49권2호
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• pp.24-29
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• 2012

자동차 배기음은 음성과 무관한 거의 독립적인 음원이라고 볼 수 있다. 따라서 자동차 배기음과 섞인 음성 신호의 경우에 두 음원에 대한 사전 정보가 없는 상황이므로 Blind Source Separation 의 한 방법인 Independent Component Analysis를 이용하여 분리해 내었다. 스테레오 마이크를 통해 섞여 들어 온 두 음원을 분리해 내기 위해 Maximum Likelyhood Estimation을 이용하여 각 신호들 사이의 독립성을 최대화 하는 방향으로 분리하였다. 분리된 신호는 어느 쪽이 음성 신호인지 알 수 없으므로 주파수 영역에서 자기 공분산을 구한 후 이 공분산 값들의 기울기를 이용하여 음성 신호와 자동차 배기음 신호을 구분하였으며 이 두 알고리즘을 결합하여 음성 신호 잡음 제거기를 구현하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회
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• pp.934-936
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• 2017

화자인식 기술은 등록된 화자 목록 내 화자 또는 사칭 화자의 발화로부터 발화자를 식별하는 기술로써, 음성 소스를 기반으로 동작하는 디바이스의 개인화를 위해 필요한 기술이다. 본 논문에서는 차량 잡음이 존재하는 자동차 주행 환경을 타겟으로 하는 화자인식 시스템 개발 방법을 제안한다. 차량 잡음에 의해 오염된 음성신호로부터 잡음 성분을 제거하기 위해 parametric multi-channel Wiener filter (PWMF)를 이용하여 실험한 결과, 남성화자 조건에서는 PMWF의 내부 파라미터 조절을 통해 필터를 minimum variance distortionless response (MVDR) 빔포머로 동작하도록 설정하였을 때, 여성화자 조건에서는 잡음을 제거하지 않았을 때 가장 낮은 동일오류율을 보임을 확인할 수 있었다.

• 한국전자파학회지:전자파기술
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• 제5권4호
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• pp.83-93
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• 1994

1886년 고트리브 다이믈러와 칼 벤즈가 가솔린 자동차를 개발한 이후 100여년이 지난 지금 자동차는 비약적으로 진보, 발전하여 현대 산업사회와 개인의 생활에 있어 산업운송수단과 이동수단으 로서 필요불가결하게 되어 밀접한 관계를 갖고 있다. 우리나라 자동차 공업의 역사는 자동차가 사회적, 경제적 효용에 따라 그 생산과 보유대수가 날이 갈수록 증가 일로에 있으며, 자동차의 생산대수는 전세 계에서 년간 약 50,606천대('94년)로서 중요한 국가 기간 산업으로 자리하고 있다. 한편 전기, 전자공업의 발전에 따른 자동차의 Car Electronics가 많이 채용되게 됨에 따라 현재의 자 동차에는 대부분이 전자제어 System으로 구성되어 있다. 최근에는 Micro Processor를 이용한 전자부품이 많이 사용되어 전자파에 대한 문제가 다양하게 발생 하고 있다. 예를 들면 미국 캘리포니아주에서 전자점화제어장치와 연료분사 장치를 설치한 구미의 자동 차가 주행중 28MHz, 28W의 아마추어 무선을 탑제한 자동차가 통과할 때 엔진이 고르지 못한 보고가 있 었고, 화학섬유로된 옷을 착용한 전자부품이 다른 부품에 영향을 주는 사례가 맣아지고 있다. 따라서 자동차에는 여러가지의 전장품, 전자기기를 탑재하기 때문에 자동차 자체에서 발생하는 것과 외부로 부터 받는 전자장해 EMI(Electromagnetic Interference), EMS(Electromagnetic Susceptibility) 가 문제로 되어 자동차 및 부품 maker에 의한 EMC(Electromagnetic Compatibility) 평가의 중요성이 고조되고 있다. 차제무전기, 차제무전기, Car-Radio는잡음방해를 많이 받기도 하지만, 잡음원이 되기 도 한다. 또한 Engine 제어, 차속제어, Brake 제어등에 이용되는 전자제품은 방해에 의한 오동작 또는 파괴가 발생하여 주행기능, 안전성에 문제가 야기되지 않도록 해야 한다. 이러한 전자기 환경은 모두 RF(Radio Frequence)와 자동차에서의 전자파 장해 문제의 원이 될 수 있다. 자동차 및 그 부품의 전자기 방해에 관한 규격화는 1987년부터 괄목할 만하게 진행되어 이에 따른 규제 움직임이 IEC(International Electrotechnical Commission: 국제전기기술위원회) 산하의 하부기 구인 CISPR(International Special Committeeon Radio Interference: 국제 무선 장해 특별위원회)가 전자기 방해파에 대한 측정법 통일안을 제안 하였고, ISO(International Standardization Organiza- tion: 국제표준화 기구) 가운데 TC 22/SC3가 자동차의 전장품에 대한 장해를 논의히고 있다. 특히, 자동차의 EMC에 관한 국가 규격은 국제 규격에서 저술한 바와 같이 특별히 규정된 것이 없고 VDE(Verband Deutscher Elektrotechniker: 서독전기기술 협회)와 SAE(Society of Automotive Engi- neers: 자동차 기술자 협회)에서 비교적 활발하고 Jaso(Japanese Automobile Standards Organization: 일본 자동차 표준협회)에서 많이 진행중에 있다. 본 고에서는 자동차의 전자제어에 따른 잡음 발생 요인과 전자파 간섭 관련 자동차 규격과 시험평가 방법에 대해 간단히 소개 하였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제17권 1호
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• pp.185-188
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• 1998

실제의 음성 인식 및 음성 통신 등의 음성 처리 시스템에서는 음성 신호를 손상시키는 배경 잡음 신호의 존재로 그 성능이 많이 저하된다. 특히 차량 내와 같은 잡음이 극심한 상황에서는 전처리 부분에서 이러한 잡음을 제거시켜 주어야한다. 본 연구는 자동차 내의 배경 잡음에 의해 손상된 음성에서 배경 잡음을 주파수 차감에 의하여 제거시킨다. 특히 음성 정보의 손실이 적은 잡음 추정 방법으로 가중치를 이용하여 잡음을 추정하는 가중치 주파수 차감법을 이용하였다. 이러한 가중치 주파수 차감법 사용의 전제 조건은 잡음의 변화가 완만한 경우에 적당하다. 그러나 실제적인 상황에서 배경잡음신호의 변화가 큰 경우가 존재한다. 이러한 이유에서 본 연구는 잡은 추정시 잡음 추정값을 이용하여 추정 잡음 경계값을 적응적으로 변화하는 차감법을 제안한다. 이러한 방법은 추정된 잡음 신호의 변화율을 이용하여 경계값을 상황에 따라 적응적으로 변화시키는 방법이다. 모의 실험에 의하여 고정적인 경계값을 갖는 가중치 주파수 차감법에 비해 제안한 적응적 경계값을 갖는 가중치 주파수 차감법의 출력 SNR이 증가함을 확인하였고, 음성 인식 시스템에 정용한 인식 실험에서도 성능이 향상됨을 확인하였다.

• 한국음향학회지
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• 제19권6호
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• pp.53-61
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• 2000

잡음환경에서의 음성인식 성능향상을 위해서는 서로 다른 잡음환경으로 인한 mismatch를 줄이는 것이 중요하다. 이를 위해 계산이 간단하고 잡음환경에서 비교적 우수한 성능을 내고 있는 스펙트럼 차감법이 널리 사용되고 있다. 본 논문에서는 스펙트럼 차감법을 적용하기 위한 잡음 스펙트럼 추정방법으로 히스토그램 처리방법을 도입한다. 히스토그램 처리방법은 음성이 아닌 구간의 검출이 필요없으며 시간에 따라 변화하는 시변잡음에도 적용 가능한 장점이 있다. 그러나 히스토그램 처리방법으로 신뢰도 높은 잡음 스펙트럼의 평균값을 추정하더라도 스펙트럼 차감법을 적용했을 때의 잔여 잡음의 문제가 발생한다. 이를 해결하기 위하여 잡음추정 과정에 사용되었던 히스토그램의 분포특성을 고려한 새로운 over-estimation 적용방식을 제안한다. 제안된 방식은 측정된 잡음의 분포에 따라 적응적으로 over-estimation의 정도를 결정함으로써 SNR 변화에 따른 영향이 적은 장점이 있다. 자동차 소음 환경에서의 화자독립 고립단어 인식실험 결과, 기존의 over-estimation factor를 적용한 경우보다 제안된 방식의 인식성능이 개선되었다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제8권4호
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• pp.28-32
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• 2009

본 논문은 DFT기반의 단일마이크 음성향상 방식에 적용된 두 종류의 generalized-Gamma 분포기반의 음성추정 알고리즘을 비교한다. 음성향상 방식으로서는 최소잡음성분에 의한 회귀적인 평균스펙트럼 값으로부터 유도되는 잡음 추정을 각각 $\kappa$=1인 경우와 $\kappa$=2인 경우의 Gamma 분포를 이용한 음성추정 기법에 결합하여 음질을 향상시켰다. 각 방식에 의해 향상된 음성신호를 자동차 환경에서의 음성인식에 적용하여 그 성능을 비교하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2015년도 제46회 하계학술대회
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• pp.663-664
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• 2015

본 논문에서는 전기자동차의 인버터-전동기 연결 구성에 따른 전도성 잡음 특성에 대해 분석 하였다. 인버터와 전동기를 연결하는 케이블은 임피던스를 가지고 있으며, 케이블 길이별 특성 시뮬레이션에서 주파수에 따른 임피던스가 다르게 나타나는 것을 알 수 있다. 이러한 특성을 고려하기 위해, 인버터와 전동기를 연결하는 케이블 길이에 차이를 두어 시뮬레이션을 진행 하였으며, 인버터 전동기가 일체화되어 케이블 없이 부스바(Busbar)로 연결된 형태에 대해서도 시뮬레이션을 진행 하였다. 시뮬레이션 결과에서 Busbar 형태 및 케이블 길이에 따른 전도성 잡음의 변화는 거의 없는 것을 확인 할 수 있었다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제17권 2호
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• pp.381-384
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• 1998

본 논문은 주행중인 자동차 환경에서 운전자의 안전성 및 편의성의 동시 확보를 위하여, 보조적인 스위치 조작없이 상시 음성의 입, 출력이 가능하도록 한다. 이때 잡음에 강인한 threshold 값을 구하기 위하여, 일정한 시간마다 기준 에너지와 영교차율(Zero Crossing Rate)을 변경하며, 밴드패스 필터(bandpass filter)를 이용하여 1차, 2차로 나누어 실시간 상태에서 자동으로, 정확하게 끝점검출(End Point Detection)을 처리한다. 기준패턴(reference pattern)은 DMS(Dynamic Multi-Section)을 사용하며, 화자의 변별력을 높이기 위하여 2개의 모델사용을 제안한다. 또한 주행중인 차량의 잡음환경에 강인하기 위하여 일반주행(80km/h 이내), 고속주행(80km/h 이상)등으로 나누며 차량의 가변잡음 크기에 따라 자동으로 선택하도록 한다. 음성의 특징 벡터와 인식 알고리즘은 PLP 13차와 One-Stage Dynamic Programming (OSDP)를 이용한다. 실험결과, 자주 사용되는 차량 편의장치 제어명령 33개에 대하여 중부, 영동 고속도로(시속 80Km/h 이상)에서 화자독립 89.75%, 화자종속 90.08%의 인식율을 구하였으며, 경부 고속도로에서는 화자독립 92.29%, 화자종속 92.42%의 인식율을 구하였다. 그리고 저속 주행중인 자동차 환경(80km/h 이내, 시멘트, 아스팔트 등의 서울시내 및 시외독립)에서는 화자독립 92.89%, 화자종속 94.44% 인식율을 구하였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제17권 1호
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• pp.47-50
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• 1998

본 논문은 자동차의 편의성 및 안전성의 동시 확보를 위하여, 보조적 스위치의 조작없이 상시 음성의 입,출력이 가능하도록 하며, band pass filter를 이용하여 잡음환경에서 자동으로 정확하게 음성구간 검출(End Point Detection)을 하게 하였다. Reference Pattern은 Dynamic Multi-Section(DMS)[1] 모델을 사용하였고 차량의 속도에 따라 자동으로 잡음환경에 강인한 모델을 선택하도록 하였으며, 음성의 특징 파라미터와 인식 알고리즘은 Perceptual Linear Predictive(PLP) 13차와 One Stage Dynamic Programming(OSDP)를 사용하였다. 주행중인 자동차 환경(30~70km/h)에서 자주 사용되는 차량제어 명령 33개에 대하여 화자독립 92.98%, 화자종속 94.44% 인식율을 구하였다. 또한 주행중인 차량에서 카폰, 핸드폰 사용으로 인한 사고를 줄이기 위하여 음성으로 전화를 걸 수 있도록 하는 Voice Dialing 기능도 구현하였다.

• 한국음향학회지
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• 제20권2호
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• pp.21-26
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• 2001

본 논문에서는 잡음에 강인한 음성인식을 위해서 expectation-maximization (EM) 방식을 이용하여 잡음의 평균값을 추정하는 새로운 알고리듬을 제안하였다. 제안된 알고리듬에서는 온라인상의 인식용 음성이 직접 Bayesian 적응을 위해서 사용되며, 또한 훈련데이터를 이용하여 잡음의 평균값에 대한 사전 (prior) 분포를 알아낸 후 Bayesian 적응시에 이용한다. 잡음 음성의 모델링을 위해서는 PMC (parallel model combination) 방식을 이용하였고, 제안된 방식을 이용하여 자동차 잡음 환경 하에서 인식 실험을 수행한 결과, 기존의 PMC 방식에 비해서 향상된 인식성능을 보임을 알 수 있었다.