• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.13 no.6
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• pp.15-23
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• 1994

This paper described adaptive ANC (Active Noise Control) systems for noise canacelling in multiple inputs and multiple outputs channel. Until this time, it was reported that the study of AMC for the multiple inputs and the multiple outputs had no correlation between input signals of adaptive filters. In fact, it is difficult independently to check the noise source signals and insufficient about this study. In this paper we proposed to use the adaptive filter for eliminating the correlation between input signals. The simulation results showed that the convergence rate improved about two times with this filter than that one without this filter at the rate $b_{12}=0.95$.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.10 no.8
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• pp.1004-1016
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• 2007

In this paper we proposed a Weight-Update-Control Adaptive Noise Canceller which improves speech when environmental noise is stationary and it is hard to acquire a reference signal. Adaptive Noise Canceller(ANC) needs a reference signal, but it is not easy to measure pure noise without voice for reference in factory. Because there are mixed various mechanical noise and workers' voice. Therefore ANC is not suitable to reduce background noise. So we proposed the method that uses an arbitrary constant as an input signal and inputs microphone signal to the reference signal. The noise is eliminated using updated weights in non-speech range. In speech range the weight is fixed and the modified voice is acquired then voice is restored through transversal filter. The proposed method is based on facts that the factory noise is stationary and the noise is not changed in short conversation range. As a result of simulation using MATLAB, we confirmed that the proposed method is effective for reducing factory noise and has high signal to noise ratio(SNR).

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

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.39 no.6
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• pp.559-567
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• 2020

This paper proposes a noise cancelling algorithm to remove own-ship noise for a towed array sonar. Extra beamforming is performed using partial channels of the acoustic array to get a reference beam signal robust to the noise bearing. Frequency domain Adaptive Noise Cancelling (ANC) is applied based on Normalized Least Mean Square (NLMS) algorithm using the reference beam. The bearing of own-ship noise is estimated from the coherence between the reference beam and input beam signals. Own-ship noise level is calculated using a beampattern of the noise with estimated steering angle, which prevents loss of a target signal by determining whether to update a filter so that removed signal level does not exceed the estimated noise level. Simulation results show the proposed algorithm maintains its performance when the own-ship gets out off its bearing 40 % more than the conventional algorithm's limit and detects the target even when the frequency of the target signal is same with the frequency of the own-ship signal.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.2 no.1
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• pp.30-37
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• 1999

A wideband active noise cancelling system involves adaptive filters with hundreds of taps. The computational burden required with these long adaptive filters. This paper presents active noise cancelling system using M-channel QMF filter banks in which the adaptive weights are computed in subbands. The analysis and synthesis filter banks use cosine-modulated pseudo QMF filters. The reference signal for on-line identification of error path transfer characteristics is used to difference signal between the output of adaptive filters and the output of lowpass subband filters. The proposed adaptive subband filter bank suggests robust active noise cancelling system retaining the computational complexity and convergence speed advantaged of subband processing.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.18 no.6
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• pp.3-8
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• 1999

In this paper, we propose a new active noise control system that cancels the only noise signal from the mixture selectively. A blind source separation realized by a dynamic recurrent neural network is used as a preprocessor of the active noise control system and separates the desired signal and the noise signal. The active noise control system adaptively generates an anti-noise signal to remove the only noise signal separated by the blind source separation. Computer simulation results show that the proposed scheme is effective to construct a selective attention system.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• spring
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• pp.109-112
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• 1999

본 연구에서는 신호원에 대한 사전 정보 없이 혼합된 신호로부터 잡음 신호만을 선택적으로 제거할 수 있는 새로운 형태의 능동 소음 제거기(Active noise canceller)를 제안한다. 음성신호와 같은 독특성을 갖는 신호의 분리에 효과적으로 사용되는 동적 재귀 신경망 (Dynamic recurrent neural network)을 원하는 신호원에 섞인 잡음신호를 분리하여 선택적으로 제거하기 위한 능동소음제거기의 전처리기로 미용한다. 능동 소음 제거기는 분리된 잡음 신호에 대한 역 위상 신호를 적응적으로 발생함으로써 특정 위치에서 원하는 신호만을 선택적으로 남길 수 있도록 한다. 컴퓨터를 이용한 시뮬레이션에서는 제안된 시스템이 선택적인 소음제거에 효과적임을 보인다.

• Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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• 2014.10a
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• pp.150-155
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• 2014

본 논문에서는, 원거리 음성인식을 위한 서브밴드 필터링 기반의 빠르고 효율적인 에코제거 시스템을 제안한다. 제안하는 에코제거 시스템은 우선 채널간 유사도 (correlation) 가 높을 경우 적응필터가 오작동하는 것을 방지하기 위해 spatial decorrelation 을 적용하게 된다. 그리고 tree 형태를 가지는 IIR filterbank 기반의 subband 구조를 채택함으로써, 적은 차수로도 효과적인 analysis, synthesis 필터링을 수행할 수 있도록 한다. 이 과정에서 불가피하게 발생하는 서브 밴드간 spectral aliasing은 notch filter를 적용해 해결할 수 있다. 또한 적응 필터로는 improved proportionate normalized least-mean-square (IP-NLMS) 알고리즘을 사용해 수렴속도 및 에코제거 성능에서 우수함을 확인하였다. 마지막으로 decision-directed estimation 기반의 residual echo suppressor를 적용해 잔여 에코를 제거하게 된다. 본 논문에서는 각 단계를 구성하게 된 이론적인 배경을 소개하고, 실제 에코가 존재하는 환경에서 ERLE, 원거리 음성 인식률, computational complexity를 통해 제안하는 에코제거 시스템의 효과를 입증하도록 한다.

• Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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• 1994.04a
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• pp.22-27
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• 1994

본 논문의 목적은 피이드백 제어시스템에서 주기적 외란(periodic disturbances),d$_{\omega}$, 이 출력센서에 감지될 경우, 이를 제거하기 위한 새로운 적응제어기(adaptive controller)를 설계하는 것이다. 2장에서는 주기적 외란을 제거하기 위한 방법으로 많이 사용되어 온 피이드백 제어기 (feedback controller)와 피이드포워드 제어기 (feedforward controller)를 설명한다. 3장에서는 적응 피이드포워드 제어기가 페루프 전달함수를 변경시키는 점에서 피이드백 제어기와 동일함을 보이고, 전달함수를 변경시키지 않아 페루프시스템의 강건성을 저하시키지 않는 효율적인 피이드포워드 제어기를 설계한다. 4장에서는 제안된 피이드포워드 제어기의 학습알고리즘을 유도한다. 5장에서는 모의 실험을 통하여 제안한 피이드포워드 제어기 및 학습 알고리즘의 효율성을 검증하기로 한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 1998.07b
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• pp.471-473
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• 1998

본 논문에서는 뉴로-퍼지 제어기를 이용한 능동 소음제어기를 구현하였다. 능동 소음제어기는 잡음에 의하여 왜곡된 신호로부터 잡음을 제거하여 원 신호를 복원하는 제어시스템이다. 일반적으로 잡음의 특성이 시간에 따라 변화하고, 전달특성이 비선형적이므로 고정된 제어기에 의해서는 제어할 수 없다. 이 논문에서는 뉴로-퍼지 제어기를 사용하였고, 파라미터를 오차 역전과 학습을 통하여 변화시킴으로써 잡음의 특성에 효과적으로 적응하는 능동 소음제어기를 구성하였다. 시뮬레이션을 통하여 여러 종류의 신호에 대해서 랜덤 노이즈를 발생시키고 구성된 제어기의 성능을 확인하였다.