• 대한동의생리학회:학술대회논문집
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• 2005.02a
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• pp.24-24
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• 2005

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2016.10a
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• pp.770-772
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• 2016

본 논문에서는 음성신호처리 시스템에 유용하게 사용되는 음성신호의 특징 파라미터를 출력하는 스펙트럼 필터모델을 사용하여, 배경잡음 환경 하에서 음성신호 중의 잡음을 제거하는 알고리즘을 제안한다. 따라서 본 논문에서는 배경잡음을 제거할 때 고려해야 할 인간의 청각특성이 포함된 음성의 진폭 스펙트럼에 의한 청각필터의 특성을 도입한다. 본 논문의 실험에서 사용한 성능평가의 방법으로는 음절 명료도의 테스트에 적합한 주관적인 평가인 주파수 영역에서의 스펙트럼 왜곡률(Spectral Distortion, SD)을 사용하여 실험결과를 비교하고 고찰한다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.275-278
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• 2004

본 논문에서는 저 비트오율 압축 시 발생되는 신호 왜곡을 인간의 지각적 특성을 이용하여 음질을 개선하는 알고리즘을 제안한다. 저 비트오율 압축 과정에서 손실된 고주파 영역의 신호를 부가 정보를 사용하지 않고 손실되지 않은 영역의 정보를 사용하여 고주파 영역의 신호를 첨가함으로써 음질을 개선하였다. 비 손실 영역의 순음 및 비 순음 성분을 검출하여 손실영역에 해당 하모닉 성분을 청각 자극 에너지로 스케일 하여 새로운 신호를 첨가한다. 원 신호와 저 비트오율 압축으로 인해 왜곡된 신호, 그리고 본 논문의 알고리즘을 이용하여 개선된 신호를 신호 대 잡음 비를 측정하고 청감 테스트를 통해 음질 개선 효과를 확인하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2000.07d
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• pp.3227-3229
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• 2000

본 논문은 청각 자극이 제시되었을 때 변화되는 뇌파로부터 의미 있는 특징을 찾아내서 정량화 할 수 있는 변수 추출 및 분류 기법을 제시한다. 건강한 피실험자로부터 방향성 있는 청각 자극을 인가했을 때의 뇌파를 검출, 분류하였다. 뇌파의 변수 추출 방법으로는 짧은 시간영역에서의 신호의 갑작스런 변화량도 정량적으로 분석할 수 있는 Mallat's A1gorithm을 이용한 웨이블릿 변환(wavelet transform)을 적용하였고, 분류 방법으로는 그 결과로 나온 웨이블릿 계수를 변수로 하여 Neural Network을 학습하여 사용하였다. 향후 피실험자의 훈련을 통해서 청각 자극이 없이 순수한 생각만으로 방향을 검출할 수 있는 뇌파분석기를 만든다면 생각만으로도 물체의 방향을 제어할 수 있을 것이다.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.50 no.10
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• pp.181-187
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• 2013

When there are background noises or some people speaking at the same time, a human's auditory sense has the ability to listen the target speech signal with a specific purpose through Auditory Scene Analysis. The CASA system with human's auditory faculty system is able to segregate the speech. However, the performance of CASA system is reduced when the CASA system fails to determine the correct position of the speech. In order to correct the error in locating the speech on the CASA system, voice activity detection algorithm is proposed in this paper, which is a combined auditory scene analysis with PAR(Periodic to Aperiodic component Ratio). The experiments have been conducted to evaluate the performance of voice activity detection in environments of white noise and car noise with the change of SNR 15~0dB. In this paper, by comparing the existing algorithms (Pitch and Guoning Hu) with the proposed algorithm, the accuracy of the voice activity detection performance has been improved as the following: improvement of maximum 4% at SNR 15dB and maximum 34% at SNR 0dB for white noise and car noise, respectively.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.07a
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• pp.2255-2256
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• 2008

음성인식 시스템을 설계함에 있어서는 대표적으로 사람의 성도 특성을 모방한 LPC(Linear Predict Cording)방식과 청각 특성을 고려한 MFCC(Mel-Frequency Cepstral Coefficients)방식이 있다. 본 논문에서는 MFCC를 통해 특징파라미터를 추출하고 해당 영역에서의 수행된 작업을 매틀랩 알고리즘을 이용하여 그래프로 시현하였다. MFCC 방식의 추출과정은 최초의 음성신호로부터 전처리과정을 통해 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환하고, 잡음부분을 최소화하며, 음성 부분을 강조한다. 이 신호는 다시 Windowing을 통해 음성의 불연속을 제거해 주고, FFT를 통해 시간의 영역을 주파수의 영역으로 변환한다. 이 변환된 신호는 Filter Bank를 거쳐 다수의 복잡한 신호를 몇 개의 간단한 신호로 간소화 할 수 있으며, 마지막으로 Mel-cepstrum을 통해 최종적으로 특징 파라미터를 얻고자 하였다.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• v.15 no.2
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• pp.130-138
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• 2011

Purpose : To compare fMRIs of visual and auditory word generation tasks, and to evaluate the difference of its activated areas and lateralization according to the mode of stimuli. Materials and Methods : Eight male normal volunteers were included and all were right handed. Functional maps were obtained during auditory and visual word generation tasks in all. Normalized group analysis were performed in each task and the threshold for significance was set at p<0.05. Activated areas in each task were compared visually and statistically. Results : In both tasks, left dominant activations were demonstrated and were more lateralized in visual task. Both frontal lobes (Broca's area, premotor area, and SMA) and left posterior middle temporal gyrus were activated in both tasks. Extensive bilateral temporal activations were noted in auditory task. Both occipital and parietal activations were demonstrated in visual task. Conclusion : Modality independent areas could be interpreted as a core area of language function. Modality specific areas may be associated with processing of stimuli. Visual task induced more lateralized activation and could be a more useful in language study than auditory task.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2000.09a
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• pp.189-192
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• 2000

본 논문에서는 청각 장애인의 보다 향상된 보청 환경을 조성하고자 청각손실을 심리음향 모델을 적용하여 감음 신경성 난청을 보정하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘에서는 난청의 유형은 내이에서부터 중추 뇌에 걸친 감음계와 신경계의 장애에서 비롯되는 감음신경성 난청(sensorineural hearing loss)으로 주파수 영역상에서 MTH(minimum hearing threshold)가 균일하지 않게 상승하게되어 가청영역이 좁아지는 문제점을 해결하기 위한 방법으로 각각의 주파수 밴드마다 멀티밴드 압축 알고리즘을 적용하였다. 그러나 이 경우 각각의 주파수 밴드에 따른 서로 다른 가청 영역의 영향에 의한 변형된 스펙트럼 모양으로 인해 spectral contrast reduction과 변형된 마스킹 특성으로 인해 음성 변별력에 제한을 가하게 된다. 이것은 주변 주파수 성분들에 의한 마스킹 효과에 의한 것으로, 신호에 대한 난청인이 느끼는 지각 영역(perceptual domain)에서의 해석과 심리음향 모델 파라미터를 통한 보청기의 개발이 이루어져야 하며, 본 논문에서 그 알고리즘을 적용하였다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.20 no.7
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• pp.76-82
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• 2001

In this paper, a novel quantization method for wideband signal codec with 7 kHz bandwidth is proposed. In the transform-based wideband signal codecs, the signal is transformed to frequency domain and the spectral coefficients in each frequency band are quantized based on human perceptual model, followed by Huffman coding. However, the property of each band varies with frequency, and the codec has poor performance when all bands are quantized with the same method. Therefore, a selective quantization method is proposed, which analyzes the band property and selects the quantization domain between frequency domain and time domain based on the quantization efficiency. It is confirmed that the proposed method has better performance than the quantizer of G722.1 codec.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2002.11a
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• pp.187-190
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• 2002

본 논문에서는 잡음 환경에서의 사람의 청각 시스템에서의 신호 에너지에 대한 지각(perception) 패턴을 나타내는 임계 대역에서의 여기(excitation)에너지와 이러한 신호 에너지 사이의 지각적인 간섭 효과를 나타내는 마스킹 특성을 이용하여 지각적인 컨벌루션 잡음(covolutional noise)해석을 통한 잡음 제어 기법을 연구하였다. 이러한 지각적 컨벌루션 잡음은 지각 영역에서 잡음 에너지에 의한 간섭 현상의 영향을 나타내며, 신호의 지각 적인 특성 변화 및 부가 잡음(additional noise) 제어 후에 신호 내에 잔존하는 잔여 노이즈를 반영하는 것이다. 실험 결과 부가 잡음 제어 필터와 컨벌루션 잡음 제어 필터가 대등한 노이즈 제어 성능을 나타내었으며, 다양한 잡음 환경에서 이러한 지각 영역에서의 부가 잡음 제어와 컨벌루션 잡음 제어를 통해 높은 SNR비 개선과 더불어 MOS 측정을 통해서도 높은 음질을 보장할 수 있음을 확인 할 수 있었다.