본 논문에서는 웨이블렛 서브밴드 필터링기법을 이용하여 다중의사 결정기법에 기반을 둔 잡음에 강인한 화자식별 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 잡음이 첨가된 음성신호를 웨이블렛 서브밴드 필터뱅크를 이용하여 각 주파수 대역별로 신호를 분리한 후 개별적인 대역별로 인식 알고리즘을 수행하기 때문에 어떤 서브밴드에서의 노이즈 영향이 상대적으로 적으므로 대역제약된 형태로 주어지는 일반적인 주변잡음이 있는 환경하에서 우수한 성능을 보일 수 있도록 시스템을 구성하였다. 제안된 알고리즘은 화자인식 기법으로 널리 쓰이고 있는 벡터양자화 알고리즘만을 적용한 경우에 비해 15∼60%의 향상된 인식률을 보였다.
의료용으로 사용되는 새로운 개념의 환자감시용 센서 매트와 그 신호처리방식을 제시하였다. 제시된 센서 매트와 플라스틱 광섬유를 교차시켜 배치한 구조를 갖는 내부 센서층을 갖는 구조로 제작하였다. 플라스틱 광섬유의 대구경 특성을 이용하여 불필요한 외부환경 요인에 의하여 발생되는 잡음요소들을 평균화하여 신호성분만을 통과시키는 대역통과필터를 구현하였다. 센서 출력단에 신호처리부를 부가하여 추가로 불필요한 성분들을 제거하여 잡음제거 능력을 향상시켰고 지능형 알고리즘을 사용하여 신뢰성 있는 환자호흡감지방식을 구현하였다. 신호와 주변잡음 모두에게 고감도를 보이는 기존의 기계적인 방식을 사용하는 감지방식과는 달리 본 연구에서 제시된 방식은 신뢰성 있는 호흡 감지가 가능함을 보여주었다.
본 논문에서는 핸즈프리 전화통신을 위한 동시통화(double-talk) 및 잡음에 강건한 반향제거 시스템을 제안한다. 제안하는 반향제거 시스템은 동시통화 상황을 판별하기 위해 마이크 입력신호와 추정한 마이크 입력신호의 분산을 기반으로한 동시통화 검출 알고리즘을 사용하고 반향 경로 추정을 위한 적응 필터는 잔여반향 오차 전력과 AP 알고리즘의 투영차수를 곱하여 입력 신호의 자기공분산 행렬에 더해 정규화시킨 알고리즘을 적용한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통한 동시통화 및 주변 잡음이 큰 핸즈프리 환경에서 제안하는 방법이 AIC(acoustic interference cancellation) 측면에서 우수함을 보인다.
본 논문에서는 윈도우즈용 음성인식 software "voice access"를 개발하여 연구한 실시간 음성검출 알고리즘에 관해 소개한다. 이 음성검출 알고리즘은 200 sample 단위의 프레임 에너지, 프레임 영교차율, 음성의 길이를 음성검출의 파라메타로 사용한다. 각 파라메타의 문턱값은 신호의 평균값, 잡음의 표준편차, 미디안 표준편차와 한국어의 음성적 특성을 고려하여 설정하였으며 주변의 환경에 적응해 가며 문턱값을 조정하므로 주변 잡음환경의 변화에 대해서도 강인한 음성검출 결과를 보여준다. 또한 실시간으로 음성을 검출하므로 실용성이 높다. 음성의 검출은 일반사운드 카드를 통해 16-bit의 8KHz로 샘플링된 신호를 사용한다. 음성검출을 위한 분석은 200 sample 씩 하고 100 sample 씩 overlap 하면서 수행한다. 음성검출을 위한 모든 분석은 특별한 DSP의 도움없이 486D 이상에서 실시간으로 구현했다.시간으로 구현했다.
본 논문에서는 모바일 환경에서의 음성인식 개선에 관한 내용으로 기존의 HMM에서 특징보상기법을을 적용한 방식으로 예측잡음이 아닌 실제 오염된 데이터를 적용하여 인식모델을 잡음상황에 맞도록 적응시키는 모델적응 HMM을 사용하였다. 음성인식 시 기존의 방법에서는 주변노이즈를 고려하지 않은 참조패턴을 사용하였으나 본 연구에서는 주변노이즈를 고려한 참조패턴을 생성하여 인식률을 향상 시키는 방법으로 모바일 환경에서의 음성 인식률을 향상 시켰다.
한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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pp.242-245
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1998
음성인식 시스템의 입력인 음성은 실제의 음성부분 외에도 주변잡음을 포함한 기침 소리, 문닫는 소리, 책장 넘기는 소리등과 같은 사용자에 의해서 발생될 수 있는 다양한 종류의 비음성을 포함할 수 있다. 특히 에너지가 큰 비음성을 포함하는 경우 기존의 끝점검출 알고리듬만으로는 음성부분만의 정확한 검출이 어렵게 되고 이는 음성인식 시스템의 성능을 저하시키는 주요 원인이 된다. 본 논문에서는 음성 발생시 일어날 수 있는 비음성들에 대해서 조사하고 이러한 비음성이 포함될 때 음성부분만의 정확한 검출을 가능하게 하는 알고리듬을 제시하였다. 사용된 파라미터로는 자기상관법에 의해 얻어지는 피치정보와 웨이브렛 영역에서의 에너지로써 비교적 낮은 신호대 잡음비에서도 음성부 검출을 가능하게 하였다.
일반적으로 EMI 측정시험장으로 활용되고 있는 시설로서는 야외 시험장(open site)과 전자파 무반사실 (anechoic chamber)이 있다. 전자의 경우는 전자파 간섭 영향이 없어야 하고 반사 또는 커플링의 영향을 줄 수 있 는 장애물이 없어야 하는 시험환경 조건이 요구되지만, 근래의 전자기기 사용증가, 방송, 무선 통신시스템의 다양화 및 산업의 복잡화에 따른 인공잡음의 증대로 그 선정이 극히 어려워 도시에서 멀리 떨어진 곳, 즉 연구 개발 및 제품 생산 소재지로 부터 멀리 떨어진 곳에서나 가능하게 되었으며, 그외에도 기상조건에 의한 영향 및 주변 개발에 의한 잡음 환경의 변화로 성능 보존이 어렵다. 후자의 경우는 야외 시험장의 전자파 환경 문제점을 피할 수 있어, 도시나 혹은 제품 생산지 가까이에 설치 운용이 가능하나 이들 모두 수억에서 십수억원에 이르는 설치 비용이 들어 중소 업체에서 보유하기가 어렵다. 또한 안테나 를 송수신원으로 사용하므로서 저주파수대 측정이 어려울 뿐만 아니라 피시험체주변 공간(반경 3, 10M)에서의 1점 측정 방식으로 인해 측정시간이 많이 소요되는 기술적인 문제점을 지니고 있다.
본 논문에서는 주변의 잡음에 의해 통신 환경이 나쁜 시스템에서 통신의 안정성과 고속성과 원거리 통신의 구현을 중점으로 연구하였다. 전동차와 같이 Serial Communication을 이용해 차량사이 통신을 하는 경우 주변의 고전압, 고전류의 잡음에 의해 통신 Packet이 파손될 수 있으며 심지어 통신 모듈이 파괴되는 현상도 발생한다. 이를 위해 펄스트랜스 포머를 사용해 Hardware의 보호 뿐아니라 고속의 안정적인 통신을 구현 할 수 있다. 이는 펄스트랜스 포머의 특성상 하드웨어적으로 분리된 통신선과 통신모듈로 인한 안전성과 원거리 통신을 실현 하였으며 동기통신을 통한 빠른 속도와 FM0, FM1, Manchester 부호 방식에 의한 빠르고 안정한 통신을 제공하기 때문이다.
본 논문에서는 주변의 잡음에 의해 통신 환경이 나쁜 시스템에서 통신의 안정성과 고속성과 원거리 통신의 구현을 중점으로 연구하였다 전동차와 같이 Serial Communication을 이용해 차량사이 통신을 하는 경우 주변의 고전압, 고전류의 잡음에 의해 통신 Packet이 파손될 수 있으며 심지어 통신 모들이 파괴되는 현상도 발생한다. 이를 위해 펄스트랜스 포머를 사용해 Hardware의 보호 뿐아니라 고속의 안정적인 통신을 현 할 수 있다. 이는 펄스트랜스 포머의 특성상 하드웨어적으로 분리된 통신선과 통신모듈로 인한 안정성과 원거리 통신을 실현 하였으며 동기통신을 통한 빠른 속도와 FM0, FM1, Manchester 부호 방식에 의한 빠르고 안정한 통신을 제공하기 때문이다.
CCD 카메라를 이용해 영상을 취득하는 과정에서 조도가 낮을 경우, 자동이득제어(AGC)를 사용하여 자동적으로 부족한 출력 신호를 증폭하게 된다. 이 과정에서 신호와 함께 잡음도 함께 증폭하게 된다. 따라서 저조도 상황에서 취득한 영상은 잡음이 매우 강하여 기존의 방법으로는 잡음을 효과적으로 제거하기 어렵다. 본 논문에서는 잡음의 정도가 심한 저조도 영상의 잡음제거를 위하여 중심화소와 주변영역을 주파수 영역으로 변환하여, 신호 및 잡음의 주파수 특성에 따라 적응적으로 잡음제거를 수행하는 잡음제거 기술을 제안한다. 이러한 주파수 대역 별 특성의 차이를 비교하여 영상의 특징에 따른 적응적인 잡음제거를 수행하여 저조도 환경 영상의 화질을 개선하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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