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.
본 연구는 자동차내 배경 잡음에 의해 손상된 음성에서 배경 잡음을 주파수 차감에 의하여 제거시킨다. 특히 음성정보의 손실이 적은 잡음 추정 방법으로 가중치를 이용하여 잡음을 가중치 주파수 차감법을 이용하였다. 이러한 가중치 주파수 차감법은 잡음의 변화가 완만한 경우에 적당하다. 그러나 실제적인 상황에서 배경잡음신호의 변화가 큰 경우가 존재 한다. 이러한 이유는 본 연구는 잡음 추정시 잡음 추정값을 이용하여 추정 잡음 경계값을 적응적으로 변화시키는 차감법을 제안한다. 이 방법은 추정된 잡음 신호의 변화율을 이용하 여 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 적용한 인식 실험에서도 성능이 향상됨을 확인하였다.
본 논문에서는 이동국 수신 신호의 SINR을 최대화하는 빔 성형 알고리듬을 이용하여, 폐쇄 루프 송신 빔 성형기술을 적용한 순방향 링크 CDMA 시스템에서의 안테나 수, 귀환 채널의 구조, 귀환 지연 등과 시스템 성능과의 상관관계를 연구하였다. 폐쇄 루프 전송 빔 성형에서는 이동국이 각 안테나가 겪는 채널을 추정하여 수신 SINR을 최대화시키는 가중치 벡터를 계산하고, 귀환채널을 통해 가중치 벡터의 양자화된 진폭과 위상정보를 전송한다. 컴퓨터 모의 실험 결과는 송신 안테나가 2개, 3개, 4개로 늘어남에 따라 빔 성형 이득은 단일 송신 안테나와 비교해 $10^{-5}$ BER 근방에서 4.2dB, 5.8dB, 7dB로 증가하지만 양자화 오류에 의한 성능 저하 또한 0.1dB, 0.6dB, 1.3dB로 커지는 것을 보여준다. 또한 순방향 채널의 최대 도플러 주파수가 100Hz일 때에는 귀환 채널을 통한 소신 가중치 벡터를 보다 빠르게 갱신하는 것이 가중치 벡터의 양자화 레벨의 수를 늘여주는 것보다 $10^{-5}$ BER 근방에서 0.6dB 더 좋은 성능을 보이며, 최대 도플러 주파수가 10Hz일 때에는 가중치 벡터의 갱신 속도를 늘이기 보다 양자화 레벨의 수를 늘여주어 정확한 가중치 벡터를 전송하는 편이 0.9dB의 성능 향상을 보인다. 두 전력제어 그룹 길이의 귀환지연으로 인한 성능저하는 채널의 최대 도플러 주파수가 50Hz인 경우가 채널의 최대 도플러 주파수가 100Hz인 경우보다 $10^{-5}$ BER 근방에서 0.3dB 정도 더 작다. 또한 AOS가 3$^{\circ}$인 경우가 AOS가 $10^{\circ}$인 경우보다 $10^{-5}$ BER 근방에서 1.9dB 정도, 주파수 선택적 페이딩 채널이 주파수 비선택적 페이딩 채널보다 $10^{-5}$ BER 근방에서 1dB 정도 귀환 지연으로 인한 성능의 저하가 작다.
정량적 초음파 분석(Quantitative Ultrasound Analysis)은 반향된 초음파 신호의 짧은 시간 간격의 주파수 성분을 추출하여 개별 초음파 지수의 값을 예측한다. 따라서 반향 신호의 정확한 주파수 특성 추출은 분석의 정확도와 정밀도 향상에 기본이 된다. 본 논문에서는 초음파 지수의 정량적인 예측 및 분석에 이용할 수 있는, 짧은 시간 간격의 반향 신호의 주파수 특성 추출 방법을 제안한다. 제안된 알고리듬은 인접한 반향 초음파 신호간의 위상 차이를 보상하고, 동일 반향 깊이를 가지는 작은 영역의 신호를 가중치 평균함으로써 보다 정확한 주파수 특성을 추출한다. 컴퓨터 모의 실험을 통한 수치 분석 결과, 제안된 알고리듬은 일반적인 주파수 추출 알고리듬보다 정확한 예측 결과를 보였으며, 예측 결과의 정밀도도 10% 이상 향상되었다.
본 논문에서는 이산시간 LQ 조절기의 안정도 강인성을 주파수 영역및 시간영역에서 고찰하고 그 향상책을 제시하낟. 주파수영역에서 강인성 척도인 궤환차행렬(return difference matrix) 의 최소특이치가 상태가중치 행렬과 제어가중치 행렬의 비와 반비례함을 보이고, 시간영역에서 매개변수의 변화에 대한 안정도 강인성 범위들을 얻는다. 이 범위들의 점근적 성질을 밝히기 위하여 LQ 궤환이득의 특이치들이 상태가중치 행렬과 제어기중치 행렬의 비의 증가함수 임을 보인다. 몇가지 조건하에서 시스템 행렬(입력행렬)에 대한 안정도 강인성 범위가 상태 가중치 행렬과 제어가중치 행렬의 비가 증가(감소)함에 따라서 증가함을 보이고, 이러한 사실들을 예제를 통하여 검증한다.
본 논문에서 는 DS-CDMA(direct sequence code division multiple access) 통신시스템에서 다중안테나를 이용한 송신 빔 형성이 하향 링크의 성능에 미치는 영향을 빔 패턴을 통하여 연구하고자 한다. FDD(frequency division duplex) 시스템에서 상향 링크와 하향 링크는 반송파 주파수를 다르게 사용한다. 하향 링크가 상향 링크와 일치하는 빔 형성 가중치들을 사용한다면, 하향 링크의 안테나 빔은 다소의 DOA(direction of arrival)차이 때문에 빔형성 이득에 있어서 영향을 받게 된다. 따라서 서로 다른 반송파 주파수가 하향 링크의 빔 형성 성능에 미치는 영향을 분석한다. 주파수 조정 처리 방법은 상향 링크의 빔형성 가중치로부터 하향 링크의 가중치로 변환을 가능하게 한다. 이 방법을 이용하여 상향 링크와 하향 링크의 주파수 차이에 의한 하향 링크의 성능 저하를 감소시킬 수 있다. 주파수 선택적 채널에서 상향 링크는 경로마다 하나의 가중치를 이용하여 PPPW(per path per weight) 빔형성을 만들고, 반면에 하향 링크는 사용자당 가중치를 한 개만 사용하는 PUPW(per user per weight) 벡터를 이용한다. 상향 링크 PPPW 가중치들로부터 하향 링크 PUPW를 위한 하나의 빔 패턴을 형성하기 위해서 세 가지 방법을 고려한다. 첫째는 신호의 세기가 가장 큰 경로만을 이용한다. 둘째는 모든 경로들에게 각각의 크기에 비례하는 가중치를 할당하여 다중 빔들을 결합하여 하나의 빔을 형성한다. 셋째는 모든 경로들에게 같은 크기의 가중치를 할당하여 다중 빔들을 결합한다.
가상 저음 시스템은 기본 주파수 성분의 배음을 생성하여 스피커의 저역 재생 대역을 확장하는 방법으로 소형 스피커에 널리 사용된다. 가상 저음 시스템의 주관적인 성능은 배음의 가중치 부여 방법과 관련이 높기 때문에, 기존 연구에서는 지수 감쇠 가중치 부여 방법과 음색 매칭 방법 등 다양한 가중치 부여 방법이 제안되었다. 그러나 생성한 배음과 기존 신호간의 위상을 맞추지 않을 경우 정확한 가중치 부여가 불가능하다. 본 논문에서는 기존 가중치 부여 방법의 한계점을 분석하고 이를 개선한 가중치 부여 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 생성한 배음의 위상을 기존신호의 위상과 일치시키고, 기본 주파수에 따라 배음 가중치를 가변적으로 부여하는 방법이다. 기존 가상 저음 시스템과 객관 및 주관 비교 평가를 수행한 결과, 위상 일치 방법은 자연스럽고 효과적인 저역강화에 필수적임을 확인하였으며, 제안한 배음 가중치 부여 방법은 제한된 상황에서 기존 가중치 부여 방법보다 효과적임을 확인하였다.
본 연구에서는 음향측정 목적의 선형배열에 가우시안 가중치를 적용시킨 광대역 단일 빔형성 알고리듬을 제안한다. 제안 알고리듬은 배열 내의 모든 센서를 동시에 사용하여 1회에 광대역 수신 빔을 형성시킨다. 여기서 주파수 종속 함수의 가우시안 가중치는 각 센서의 수신 주파수 범위를 제어하도록 시간지연 보상 전에 적용된다. 시뮬레이션 결과, 제안 알고리듬에 의해 형성된 광대역 단일빔의 지향지수 및 빔패턴 특성이 광대역 음향신호 측정에 가용함을 확인하였다.
인간은 초점정보를 이용하여 단안만으로도 공간의 깊이를 지각할 수 있다. 이것은 한 번에 하나의 대상물에만 초점을 맞출 수 있고 그 외의 부분은 흐림 현상을 유도함으로써 이루어진다. 이는 초점이 맞는 대상물체로부터 멀어지면 멀어질수록 흐림 현상이 강해지는 원리를 이용한 것으로 주파수 성분의 변화량에 대한 연산과 깊은 관련이 있다. 본 논문에서는 이와 같은 인간의 시각 시스템의 요소 중 하나인 초점정보를 모방하여 초점거리가 다른 각각의 이미지들에 각각의 가중치를 부여하였다. 그리고 각 이미지들을 일정 블록으로 각각 분할하여 초점이 가장 잘 맞는 블록을 찾아내어 하나의 이미지로 통합하였다. 이때 각 영역은 자신이 속했던 이미지의 가중치를 따르게 한다. 각 이미지에서 가장 포커스 수치가 높은 영역을 찾기 위한 방법으로 주파수 영역 기반 처리와 공간 영역 기반 처리를 결합 하였다. 주파수 기반으로는 FFT(Fast Fourier Transform)에서 고주파 부분의 영역을 뽑아내어 포커스수치를 계산하였으며, 공간 영역 처리 기반으로는 이웃픽셀과의 차이가 임계값이하인 것을 제외한 영역을 뽑아내어 저주파 영역의 연산을 제거하는 방법과 단순히 Laplacian measure만을 사용하여 저주파까지도 포함한 방법의 두 가지를 적용하였다. 최종적으로 3개의 포커스 측정값을 결합시켜 포커스 수치를 계산한 후 각 블록의 가중치에 맞게 하나의 이미지로 통합하여 상대적 깊이지도를 생성하였다.
음성인식의 특징벡터로서 멜-주파수 켑스트럴 계수 (MFCC, mel-frequency cepstral coefficients)가 가장 널리 사용되고 있다. FMCC 추출과정은 입력되는 음성신호를 푸리에 변환한 후, 주파수 대역별로 필터를 취하여 에너지 값을 구하고 이산 코사인 변환을 하여 그 계수 값을 구한다. 본 논문에서는 멜-스케일 된 주파수 대역필터를 취할 때 가중함수에 의해서 구해진 각 대역필터별 가중치를 적용하여 필터의 출력 에너지를 계산한다. 여기서 가중치를 구하기 위해 사용된 가중함수는 포만트가 존재하는 대역을 중심으로 인접한 대역들이 가우시안 분포를 가지는 함수이다. 제안한 방법으로 실험한 결과, 잡음이 거의 없는 음성신호에 대해서는 기존의 MFCC를 사용했을 때와 비슷한 인식률을 보이고 잡음성분이 많을수록 가중치가 적용된 방법이 인식률에서 보다 높은 성능 향상을 가져온다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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