이 논문은 음성 에너지를 최대화 하여 낮은 SNR환경에서 음성 존재 여부를 판단하고 정확한 끝점을 검출하는 방법에 대한 것이다. 전통적인 VAD (Voice Activity Detection) 알고리듬은 잡음의 추정치를 이용해 음성과 비음성 구간을 선택하여 낮은 SNR환경이나 비안정 잡음환경에서는 정확하지 못한 문턱값으로 인해 부정확한 끝점검출을 하였다. 또한 잡음의 시간적 변화를 반영하기 위해 비교적 큰 분석 구간을 두어 계산량이 증가함에 따라 실제 응용에 적합하지 않은 단점이 있다. 이 논문은 잡음환경에서 정확한 음성 구간의 검출을 위해 심리음향 모델에 기반 한 바크 스케일 필터 뱅크를 이용하여 주어진 프레임에서 음성 에너지를 최대화 시키고 잡음을 억제하는 SEM-VAD (Speech Energy Maximization-Voice Activity Detection) 방법을 제안하였다. 다양한 잡음환경, SNR 15 dB, 10 dB 5 dB 0 dB 상황에서 실험한 결과 SNR의 변화에 안정적인 문턱값을 얻었고, 음성 검출을 위한 실험에서 자동차 잡음 환경에 대한 PHR (Pause Hit Rate)은 모든 잡음 환경에서 100%의 정확도를 보였고, FAR (False Alarm Rate)는 SNR 15 dB와 10 dB에서는 0%, SNR 5 dB에서 5.6% SNR 0 dB에서 9.5%의 성능을 보였다.
음성신호에 섞인 잡음을 처리하기 위해서 단 일 마이크로폰을 이용한 방법이 많이 연구되고 있는데, 그 중에서 Kalman 필터를 이용한 방법은 먼저 음성신호의 모델을 검출하고 잡음이 섞인 신호에서 표준 Kalman 필터를 이용해서 음성신호 성분만을 검출하게 된다. 본 논문에서는 음성신호에 섞인 유색잡음을 백색화하는 방법을 적용하여 Kalman 필터의 잡음제거 성능을 향상시키는 방법을 제안하였다.
본 논문에서는 먼저 신경회로망의 학습에 오차역전파 학습 알고리즘을 사용하여 각 프레임에서의 음성 및 잡음 구간의 검출에 의한 음성인식 알고리즘을 제안한다. 그리고 신경회로망에 의하여 음성 및 잡음 구간의 검출에 따라서 각 프레임에서 잡음을 제거하는 스펙트럼 차감법을 제안한다. 본 실험에서는 제안한 음성인식알고리즘의 성능을 원음성에 백색잡음 및 자동차 잡음을 부가하여 인식율을 평가한다. 또한 인식시스템에 의하여 검출된 음성 및 잡음 구간을 이용하여 각 프레임에서의 스펙트럼 차감법에 의한 잡음제거의 실험결과를 나타낸다. 잡음에 의하여 오염된 음성에 대하여 신호대잡음비를 사용하여 본 알고리즘이 유효하다는 것을 확인한다.
잡음 예측 최대 유사도(noise predictive maximum likelihood, NPML) 검출기는 잡음 예측/백색화 과정을 비터비 검출기의 가지 메트릭 계산 과정에 삽입하여 데이터 검출의 신뢰성을 높이게 된다. 따라서 기존의 PRML 검출기에 잡음 예측기를 포함시킴으로써 그것의 실제 성능이 향상되고 복잡도가 줄어드는 이점이 있다. 본 논문에서는 선형 채널과 비선형 채널 하에서 랜덤 시퀀스와 런-길이 제한 (1,7) 시퀀스를 적용하여, 고밀도 수직 자기 기록 (1.7$\leq$K$_{p}$$\leq$3.0)에서 잡음 예측 PR-등화 신호에 의한 NP(1221)ML 검출 시스템이 보다 높은 타수의 PR(12321)ML 시스템보다 복잡도가 낮으면서 우월한 성능을 나타냄을 모의 실험을 통해 분석, 검증하였다.
잡음 예측 최대 유사도(noise predictive maximum likelihood, NPML) 검출기는 잡음 예측/백색화 과정을 비터비 검출기의 가지 메트릭 계산 과정에 삽입하여 데이터 검출의 신뢰성을 높이게 된다. 따라서 기존의 PRML검출기에 잡음 예측기를 포함시킴으로써 그것의 실제 성능이 향상되고 복잡도가 줄어드는 이점이 있다. 본 논문에서는 선형 채널 하에서 랜덤 시퀸스를 적용하였다. 수직 자기 기록 밀도 Kp=2.5에서 잡음 예측 PR-등화 신호에 의한 NP(121)ML과 NP(1221)ML 검출 시스템을 모의 실험을 통해 성능을 분석한 후 VHDL로 구현하여 검증하였다.
음성구간 검출은 음성과 잡음이 섞인 신호에서 음성과 잡음이 섞인 신호에서 음성구간을 찾는 과정으로 잡음제거나 음성 향상을 위한 신호처리에서 매우 중요한 과정이다. 지금까지 음성구간 검출에 관한 많은 연구가 있었지만, 낮은 신호 대 잡음비 환경에서 문장형태의 음성신호에 대해서는 좋은 성능을 보이지 못하였다. 본 논문에서는 신호의 엔트로피를 이용한 초기 VAD과정을 거친 후, 퍼지 소속도 천이 c-means 클러스터링 방법을 이용해 주 VAD과정을 거치는 새로운 VAD알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘의 성능을 비교 평가하기 위하여 백색잡음의 다양한 신호 대 잡음비 환경에서 실험을 수행하였으며 실험결과, 제안한 방법의 우수한 성능을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 잡음환경에서 효과적인 음성을 검출하기 위한 새로운 음성 검출 (VAD, voice activity detection) 알고리즘을 제안한다. 통계적 모델에 기반의 Likelihood ratio (LR)를 통하여 도출되는 전역 음성부재확률 (GSAP, global speech absence probability)은 음성검출을 위한 피쳐 (feature) 파라미터로 널리 적용되고 있다. 하지만 신호 대 잡음 비 (SNR, signal-to-noise ratio)가 낮은 잡음환경에서는 정확한 GSAP 추정이 어려운 문제점을 가지고 있다. 따라서 제안된 방법에서는 잡음환경에서 강인한 VAD 알고리즘을 위하여 Teager energy (TE) 기반의 GSAP를 피쳐 파라미터로 적용한다. 제안된 알고리즘은 기존의 방법과 객관적인 실험을 통해 비교 평가한 결과 다양한 배경잡음 환경에서 향상된 성능을 보였다.
현재 차량 내 운전자에게 편의성과 안전성을 제공하는 시스템이 활발히 개발 중이고 향후 ADAS(Advanced Driver Assistance System)와 스마트 자동차에서 영상 정보를 이용한 물체 추적과 분석은 매우 중요한 부분을 차지하고 있다. 영상에서 얻을 수 있는 정보 중 현재 도로의 이정표 정보는 중요한 분석 정보로 사용된다. 하지만 국내 도로표지판 검출 연구의 경우 유럽과 북미와 비교하여 연구 개발이 활발히 진행되고 있지 않다. 국내의 경우 도로 이정표에서 영문자뿐만 아니라 한글 문자 정보까지 포함하고 있어 검출이 쉽지 않다. 또한 비교적 밝고 잡음이 적은 검출하기 좋은 환경에서는 검출이 잘 되지만 명암이 뚜렷하지 않고 잡음이 많은 환경에서는 도로 이정표 문자 검출이 어렵다. 이에 본 논문에서는 CLAHE(Contrast-Limited Adaptive Histogram Equalization) 방법을 적용하여 영상이 어둡고 잡음이 많은 환경에서 국내 도로 이정표의 문자 정보를 얻는다. 실험 결과, 기존 방법에 비해 문자 영역 검출 성능이 향상되었다.
본 논문에서는 rank-order 방법을 이용한 임펄스(impulse) 잡음 제거 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 빠르고 간단하게 잡음을 제거할 수 있는 알고리즘으로 크게 두 부분으로 나눌 수 있다. 첫 번째는 퍼지(fuzzy) 기술을 이용한 임펄스 잡음 검출 과정이다. 입력된 영상을 RGB 채널로 분리한 후, 각 채널의 모든 화소가 잡음인지 아닌지를 판단하여 잡음일 확률을 계산하고 할당한다. 이때 잡음 검출 마스크에서 rank-order를 사용하여 기존의 방법에 비해 보다 정확하게 잡음을 검출할 수 있다. 두 번째는 임펄스 잡음 제거 과정으로, 각 화소에 할당된 잡음 확률에 따라 화소를 변환하여 잡음이 제거된 출력 영상을 획득하는 과정이다. 실험을 통해 기존의 방법과 제안한 방법을 비교 분석하였으며, 제안한 방법이 보다 정확하게 잡음인 화소를 검출할 수 있음을 확인하였다. 또한 출력 영상에서도 보다 높은 PSNR 수치를 나타내었다.
심전도는 측정 기기에서 발생하는 전기적 잡음이나 근육에서 발생하는 근전도에 의한 잡음, 전극을 부착한 사람의 움직임에 의한 동잡음 등에 민감한 특성을 보인다. 또한 심장의 이상으로 인하여 왜곡이 심하게 발생하므로 심전도에서 의미 있는 구간을 검출하기 위해서는 이들을 보완하는 알고리즘이 필수적이라 할 수 있다. 논문에서는 심전도 분석의 보조를 위하여 입력된 심전도가 가지는 잡음과 왜곡을 제거하고 구간의 위치를 출력하는 시스템을 제안한다. 이를 위해 관련 알고리즘 중, 가장 널리 알려진 'Pan & tompkins algorithm'을 시스템에 이식하였고 알고리즘의 각 단계를 알아보기 쉽게 출력하는 인터페이스를 구성하였다. 시스템의 기능을 확인하기 위해 MIT/BIH 데이터베이스를 이용하였으며, 잡음과 왜곡이 심하여 육안으로 구간을 확인하기 힘든 심전도에서도 높은 구간검출 정확도를 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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