• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
• /
• autumn
• /
• pp.97-100
• /
• 1999

본 논문은 자동차의 편의성 및 안전성의 동시 확보를 위하여, 보조적 스위치의 조작없이 상시 음성의 입$\cdot$출력이 가능하도록 하였고, 남성과 여성을 구별하기 위하여 피치검출법을 사용하여 속도별로 구분하였다. 또한, band pass filter를 이용하여 자동으로 잡음하에서 정확하게 음성추간 검출(End Point Detection)을 하게 하였다. Reference Pattern은 DMS(Dynaminc Multi-Section)[1]모델을 사용하려고, 음성의 특징 파라미터와 인식 알고리즘은 PLP 13차와 One Stage Dynamic Programming(OSDP)를 사용하였다. 시내주행중인 자동차 환경에서 자주 사용되는 차량제어 명령어 30단어를 가지고 실험한 결과 40-80km에서 화자독립 남성 $96\%$, 여성 $94.4\%$ 화자종속일 때 남성 $97\%$, 여성 $95\%$의 인식률을 얻을수 있었고 남성과 여성을 구분하므로 써 인식률을 향상 시켰다.

• Proceedings of the IEEK Conference
• /
• 1998.10a
• /
• pp.1179-1182
• /
• 1998

광대역 능동잡음제거는 수 백개의 적응필터 탭 수를 갖는다. 탭 수가 긴 적응필터는 많은 계산량이 요구된다. 본 논문에서는 적응계수 벡터가 서브밴드로 계산되는 M-채널 QMF 필터뱅크와 적응필터를 이용한 자동차 소음제거 모델을 제안한다. 분해 필터뱅크와 합성 필터뱅크는 cosine-modulated pseudo QMF 필터를 사용한다. 오차경로의 전달특성을 온라인 인식하기 위한 기준신호는 적응필터의 출력신호와 저주파대역의 서브밴드 출력신호와의 차신호를 사용한다. 따라서 제안한 자동차 소음제거 모델은 계산량이 적고 수렴속도가 빠른 견실한 시스템이 되도록 제안한다.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
• /
• v.36S no.9
• /
• pp.103-112
• /
• 1999

In this paper, a speaker-independent isolated world recognition system for a car navigation system is implemented using a general digital signal processor. This paper presents a method combining SNR normalization with RAS as a noise processing method. The semi-continuous hidden markov model is adopted and TMS320C31 is used in implementing the real-time system. Recognition word set is composed of 69 command words for a car navigation system. Experimental results showed that the recognition performance has a maximum of 93.62% in case of a combination of SNR normalization and spectral subtraction, and the performance improvement rate of the system is 3.69%, Presented noise processing method showed good speech recognition performance in 5dB SNR in car environment.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
• /
• v.19 no.5
• /
• pp.3-8
• /
• 2000

In this paper, we studied design and implementation of a robust speech recognition system in noisy car environment. The reference pattern used in the system is DMS(Dynamic Multi-Section). Two separate acoustic models, which are selected automatically depending on the noisy car environment for the speech in a car moving at below 80km/h and over 80km/h are proposed. PLP(Perceptual Linear Predictive) of order 13 is used for the feature vector and OSDP (One-Stage Dynamic Programming) is used for decoding. The system also has the function of editing the phone-book for voice dialing. The system yields a recognition rate of 89.75% for male speakers in SI (speaker independent) mode in a car running on a cemented express way at over 80km/h with a vocabulary of 33 words. The system also yields a recognition rate of 92.29% for male speakers in SI mode in a car running on a paved express way at over 80km/h.

• Journal of rehabilitation welfare engineering & assistive technology
• /
• v.2 no.1
• /
• pp.35-43
• /
• 2009

In this paper, we introduce a reading training program offering visual-auditory cue with noise cancellation function (RT program) developed by us. The RT program provides some training sentences with visual-auditory cues. Motor speech disorder patients can use the visual and/or auditory cues for reading training. To provide convenient estimation of training result, we developed a noise cancellation algorithm. The function of the algorithm is to remove noise and auditory-cues which are recorded with reading speech at the same time while patient read the sentences in PC monitor. In addition, we developed a function for finding out the first starting time of reading sound after a patient sees a sentence and begins to read the sentence. The recorded speeches are acquired from six people(three male, three female) in four noisy environments (interior noise, white noise, car interior noise, babble noise). We evaluated the timing error for starting time between original recorded speech and processed speech in condition of executing noise cancellation function and not executing. The timing error was improved as much as $4.847{\pm}2.4235[ms]$ as the effect of noise cancellation. It is expected that the developed RT program helps motor speech disorder patient in reading training and symptom evaluation.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
• /
• v.23 no.6
• /
• pp.473-480
• /
• 2004

In this paper we propose an effective feature compensation scheme based on the speech model in order to achieve robust speech recognition. The proposed feature compensation method is based on parallel combined mixture model (PCMM). The previous PCMM works require a highly sophisticated procedure for estimation of the combined mixture model in order to reflect the time-varying noisy conditions at every utterance. The proposed schemes can cope with the time-varying background noise by employing the interpolation method of the multiple mixture models. We apply the‘data-driven’method to PCMM tot move reliable model combination and introduce a frame-synched version for estimation of environments posteriori. In order to reduce the computational complexity due to multiple models, we propose a technique for mixture sharing. The statistically similar Gaussian components are selected and the smoothed versions are generated for sharing. The performance is examined over Aurora 2.0 and speech corpus recorded while car-driving. The experimental results indicate that the proposed schemes are effective in realizing robust speech recognition and reducing the computational complexities under both simulated environments and real-life conditions.

• Proceedings of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography Conference
• /
• 2003.10a
• /
• pp.87-90
• /
• 2003

정밀한 위치결정에 사용되는 GPS는 초기 군사목적을 벗어나 자동차, 선박, 비행기 등의 항법은 물론 측량분야, 지각 및 구조물의 변위 감시, 우주, 통신, 국방 분야 등 매우 광범위한 분야에서 활용되고 있으며, 그 이용도가 급속히 증가하는 추세이다. 그러나 GPS 관측값은 부정오차와 정오차 등 많은 오차를 포함하고 있기 때문에 이를 소거하거나 최소화하여야 한다. GPS 오차는 크게 위성궤도나 위성시간 오차등 위성에 관련된 오차, 수신기 잡음이나 다중경로 등 수신기 관련 오차, 그리고 대류권이나 전리층에 의한 전파 오차로 구분할 수 있다. 이들 오차들은 대부분 차분방법과 수학적 알고리즘에 의해 소거되거나 최소화되지만, 다중경로와 수신기 잡음은 소거하거나 축소할 수 없다. 다중경로는 관측당시의 수신기 주변환경에 따라 바뀌기 때문에 수학적으로 소거할 수 없으며, 수신기 잡음은 수신기 내부의 노이즈로 인하여 발생하기 때문에 소거하기가 상당히 어렵다. 본 연구에서는 다중경로에 의한 GPS 기선변화를 알아보기 위해서 여러 조건하에서 정적 GPS 측량을 실시하였다. 먼저 정확한 좌표를 알고 있는 한 점에 GPS를 설치하고 다른 두 대의 GPS을 임의 점에 설치하였고, 이들 두 GPS 중에 하나의 수신기에 다중경로 환경을 설정하였다 정적 GPS 관측시 기선에 어떠한 변화가 오는 파악하기 위해서 기선처리와 망조정을 통해 기선길이와 좌표값을 산출하였다. 이러한 다중경로 실험은 구조물 모니터링 등 mm 정확도를 요구하는 GPS 측량에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
• /
• v.33 no.4C
• /
• pp.305-311
• /
• 2008

In this paper, we proposed an algorithm for adaptive noise cancellation (ANC) using the variable step size normalized least mean square (VSSNLMS) in real-time automobile environment. As a basic algorithm for ANC, the LMS algorithm has been used for its simplicity. However, the LMS algorithm has problems of both convergence speed and estimation accuracy in real-time environment. In order to solve these problems, the VSSLMS algorithm for ANC is considered in nonstationary environment. By computer simulation using real-time data acquisition system(USB 6009), VSSNLMS algorithm turns out to be more effective than the LMS algorithm in both convergence speed and estimation accuracy.

• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2015.07a
• /
• pp.1294-1295
• /
• 2015

BLDC 모터는 고효율, 비 관성에 의한 큰 토크, 제어의 단순성과 같은 뚜렷한 장점들 때문에 일반적으로 로봇공학 및 항공 우주, 자동차 같은 응용 분야에 널리 사용된다. 따라서 사용자가 원하는 속도를 일정하게 유지하는 것은 중요하다. BLDC 모터는 무게 변화와 같은 파라미터 변화나 센서 잡음, 외부환경 변화에 따른 외란의 영향이 항상 존재하게 된다. 하지만 일반적인 제어기 설계방법으로는 파라미터 변화, 센서 잡음이나 외란의 영향에 효과적으로 대응하는 것이 쉽지 않다. 본 논문에서는 강인 제어 기법 중 하나인 H-infinity 제어기법을 BLDC 모터에 적용하여 속도제어기를 설계하였다. 또한 DSP 구현을 통하여 일반적으로 널리 사용되는 PI 제어기와의 비교를 통해 H-infinity 속도 제어기의 우수성을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2008.05a
• /
• pp.103-106
• /
• 2008

본 논문에서는 지능형 자동차의 주행보조 시스템 중의 하나인 교통 표지판 인식을 위한 새로운 방법을 제안한다. 제안한 방법은 잡음, 회전, 크기 등의 변형된 교통 표지판으로부터 기하학적 방법을 이용하여 변형된 정도를 추정하여 교통 표지판 원형으로 보정한다. 그리고 교통 표지판 인식을 위해서 보정된 표지판 영상으로부터 순차적 색기반 군집화(Sequential color-based clustering)에 의한 주의, 규제, 지시, 보조 등의 1차적 분류에 따라서 해당 교통 표지판의 형태 특징인 인식 심벌을 추출한다. 그리고 추출된 인식 심벌에 원형 추척법을 적용하여 교통 표지판 최종 인식 작업을 수행한다. 제안하는 방법의 성능 평가를 위해서 교통 표지판 영상에 잡음, 회전, 크기 등의 임의 변형을 적용하여 다양한 실험 영상을 만들고, 적용한 결과 단일 변형에서는 95%, 혼합 변형에서는 93% 이상의 인식률을 보인다.