통신 시스템의 성능을 유도하기위하여 가장 많이 가정하는 잡음의 모델은 부가성 백색 잡음이다. 그러나 실제 통신 시스템을 사용하는 환경에서는 임펄시브 잡음이 더욱 현실적인 모델이기 때문에 최근에는 임펄시브 잡음 하에서의 통신 시스템의 성능을 분석하는 연구가 증가하고 있다. 따라서 본 논문에서는 최근에 집중적인 연구 주제가 되고 있는 협동다이버시티 시스템을 대상으로 하여 임펄시브 잡음하에서 시스템의 성능을 유도하였다. 특히 릴레이 방식으로 복조후 전송방식과 증폭후 전송방식을 사용하였을 때의 성능을 해석적으로 유도하고 비교하였다. 연구결과 레일레이 페이딩을 받는 무선 채널에서, 임펄시브 잡음의 평균 임펄스의 수가 감소할수록 잡음의 임펄시브 성분이 증가하고, 그 결과 신호 대 잡음비(SNR)가 큰 영역에서 시스템의 성능은 열화되었다. 그리고 동일한 조건에서 복조후 전송 릴레이를 채택한 협동 다이버시티 시스템이 증폭후 전송방식을 채택하였을 때보다 우수한 성능을 나타내었다.
잡음이 있는 환경하에서는 음성 인식의 성능이 현저하게 떨어지게 된다. 본 논문에서는 이렇나 잡음의 영향에 강한 거리척도를 제안하고자 한다. 우리는 잡음이 더해진 음성신호의 특징벡터를 깨끗한 음성신호의 특징벡터가 FIR 시스템을 거쳐 변형된 것이라고 가정한다. 여기서 FIR 시스템은 잡음의 영 향을 모델링한 것이라고 할 수 있다. 미지의 FIR 시스템 계수잡음의 영향을 모델링한 것이라고 할 수 있다. 미지의 FIR 시스템계수들은 RLS 적응 알고리즘을 이용하여 구한다. 제안된 거리척도는 적응 여파 기의 예측 오차에 관한 식으로 표시되어진다. 여러 가지 적응 여파기의 구조중 단일 채널 일차 FIR 구 조가 가장 좋은 음성 인식 성능을 보이며, 이 경우 효과적인 거리척도 알고리즘을 구할 수 있다. 여러 가지 신호대 잡음비에 관하여 화자독립 격리단어 인식 실험을 DTW 알고리즘을 이용하여 수행하여 본 결과 제안된 거리척도가 거의 모든 신호대 잡음비에 대하여 우수한 성능을 보였다.
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.
전술통신 환경에서 MELP 보코더의 잡음에 대한 성능을 개선시키기 위해 전단에는 음향잡음억제기를, 그리고 채널과 접면에는 FEC 코드를 설치한 개선된 MELP 보코더를 제안한다. 여기서 음향잡음억제기는 IS-127 EVRC의 잡음억제 알고리즘을 MELP 보코더에 정합시켜 구현한 것이고, 채널오류 정정기는 recursive convolution 방식의 rate 1/3 인코딩 및 BCJR-MAP 디코딩 알고리즘을 근간으로 구현된 turbo 코드를 사용한다. 성능실험 결과 제안 시스템은 음향잡음 환경에서 SNR이 낮아질수록 잡음 억제 효과가 증가된다. 또한 비정체성 잡음 보다 정체성 잡음에서 더 나은 성능을 나타내며, 원래 MELP 보코더 보다 MOS가 0.24 정도 개선된다. 채널잡음 환경에서는 채널오류 정정기의 인터리버가 MELP 프레임 한 개 크기일 때 채널 비트 SNR 4.2 ㏈에서 BER 10-6이 달성된다. 디코딩 반복횟수는 3회 정도가 복잡도 대비 성능 측면에서 최적으로 판단된다. 또한 인터리버가 MELP 프레임 한 개 크기이고 디코딩 반복횟수가 3회 이상인 경우 채널 비트 SNR 2 ㏈에서 MOS 2.5 이상의 합성음질이 실현된다.
된 논문에서는 임펄스 잡음과 다중접속간섭(MUI) 및 나카가미 페이딩 환경으로 모델링되는 FH/CDMA 시스템을 제안하고 이의 성능을 분석하였다. 결과에 의하면 FH-CDMA 시스템은 잡음이나 페이딩의 영향보다는 여러명의 사용자가 같은 시간에 같은 주파수를 사용함으로 인한 충돌과 임펄스 잡음에 의해 더 큰 영향을 받는다. 성능 개선기법으로 다이버시티 기법과 에러정정 부호화 기법을 사용함으로써 페이딩과 다중접속 간섭에 대하여 어느 정도의 개선효과를 보이지만 임펄스 잡음의 영향으로 무선 데이터 통신을 만족하는 시스템 성능을 가질수 없었다. 따라서 한번의 재전송만을 고려한 Truncated Type-II Hybrid ARQ기법을 동시에 채용함으로써 다중접속 간섭과 임펄스 잡음에 의한 전송에러를 감소시키고 고신뢰도의 무선 데이터 통신을 만족하는 시스템 성능을 보임을 알 수 있었다.
본 연구에서는 원자력 발전소내 금속 파편 탐지 시스템의 성능 향상을 위한 적응 잡음제거에 관하여 서술한다. 현재 사용중인 원전내 금속 파편 탐지 시스템은 배경잡음의 영향으로 그 이용 효율이 매우 낮은 현실이다. 이런 문제점을 해결하는 한 방법으로써 적응 잡음 제거 방식을 이용하여 배경잡음의 영향을 최소화하였다. 컴퓨터 모의 실험을 통하여 그 성능을 입증하였으며, 특히 배경잡음속에 충격신호가 묻혀있는 경우에도 뛰어난 탐지 효과를 보였다.
본 논문에서는 스마트TV향 VoIP(Voice over Internet Protocol) 컨퍼런스 기능을 위한 잡음제거 알고리즘의 성능비교 하였다. 기존에 연구 되어져 있는 Improved Minima Controlled Recursive Averaging(IMCRA)방식과 Gaussian분포 기반의 잡음제거 알고리즘, IMCRA방식과 Gamma분포 기반의 잡음제거 알고리즘, IMCRA방식과 Mel-filter를 적용한 잡음제거 알고리즘, R&L 알고리즘들의 방식을 비교하였으며, 성능 비교를 위해 각 알고리즘을 통해 나온 다양한 잡음 환경에서의 잡음이 제거된 신호의 PESQ와 연산속도를 비교한다.
한국음향학회 1997년도 영남지회 학술발표회 논문집 Acoustic Society of Korean Youngnam Chapter Symposium Proceedings
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pp.17-22
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1997
본 논문에서는 음성 인식기의 성능을 저하시키는 요인중 부가 잡음과 마이크의 변동에 의한 채널 왜곡을 동시에 감소시키는 방법으로 기존의 전처리에 의한 환경덥음처리기법의 단점을 개선한 Histogram 처리기법을 잡음처리에 도입하고 그 유효성을 확인하였다. 도입한 잡음처리기법의 유효성을 확인하기 위하여 기존의 잡음처리기법으로 잘 알려진 여러 가지 방법과 비교하기 위하여 단어 인식실험을 실시하였다. 실험결과, 부가잡음만이 첨가된 경우에 있어서는 일반적으로 알려진 SS, CMN, RASTA등을 이용한 결과 전처리방법을 이용하지 않은 경우의 기본인식률에 비해 SN비에 따라 25% 이상이 인식률 향상을 볼 수 있었다. 특히 CDCN 처리와 H-RASTA를 사용한 경우, 채널왜곡과 부가잡음이 함께 포함된 음성에 대해 SN비에 관계없이 약 15~30%정도의 인식률의 향상을 볼 수 있어 기존 방법으로서는 이글 방법이 우수함을 확인할 수 있었다. 이 위에 Histogram 에 의한 추정법을 적용한 경우 전처리의 성능을 10~15% 정도 성능향상을 가져와 도입한 방법의 유효성을 확인할 수 있었다.
일반적으로 음성 인식에서의 성능은 잡음의 영향으로 인하여 저하된다. 전화망을 통한 한국어 연속 숫자음 인식은 음성인식 분야에 있어서 어려운 영역에 속하는데, 이는 조음 현상으로 인한 인식률 저하되는 점과 전화망 채널의 영향으로 인하여 스펙트럼 포락이 왜곡되며 음성신호의 대역폭이 제한되기 때문이다. 본 논문에서는 잡음의 영향을 줄이기 위하여, 2WF(2-stage Wiener Filter) 와 SWP (SNR-dependent Waveform Processing) 그리고 CMN(Cepstrum Mean Normalization)을 사용하였다. 2WF는 음성 신호의 포만트 구조를 적게 왜곡시키면서 전체적인 가산잡음 뿐만 아니라 동적 가산잡음도 줄여준다. SWP는 음성파형에서 SNR값이 상대적으로 큰 부분을 강조하여 전체적인 SNR을 향상시킬 수 있다. 또한, CMN은 특징벡터로부터 채널잡음의 영향을 정규화하여 음성 인식 성능을 향상시킨다. 이러한 방법들을 전화망 한국어 연속 숫자음 DB를 이용하여 실험한 결과, 음성신호의 왜곡을 최소화하면서 잡음의 영향을 줄여 전화망에서의 숫자음 인식 성능을 향상시킬 수 있었다.
최근 들어 초고속통신에 많이 이용되는 ADSL의 경우 케이블(bundle)안에 ISDN이나 HDSL이 제공되는 경우, 대역이 부분적으로 중첩되거나 불완전한 대역 필터링 때문에 그에 따른 spill-over 혼선 잡음의 영향을 받게 된다. 본 논문에서는 유선 선로에서 ISDN과 HDSL에 의한 ADSL의 성능 저하를 분석하였다. 그 결과, 이들에 의한 spill-over 혼선잡음은 ADSL의 성능에 많은 저하를 가져오며, 특히 HDSL의 경우 심각한 혼선잡음을 일으킴을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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