• 전기의세계
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• 제51권12호
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• pp.22-25
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• 2002

많은 연구를 통해 음성 인식은 잡음이 존재하지 않는 환경에서는 매우 높은 인식률을 보이고 있으며 실제로 여러 분야에서 응용되고 있다 하지만 여러 잡음이 존재하는 환경에서는 그 성능이 급격하게 저하되어 잡음 에 둔감한 인식기와 잡음 제거가 필수적이다. 본 내용에서는 독립 요소 기법에 기반 한 잡음 제거 기법을 소개하고 이를 칩으로 구현하고 그 결과를 고찰해 보겠다.

• 한국항공우주학회지
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• 제36권12호
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• pp.1207-1215
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• 2008

우주환경에서 운용되는 위성은 상호 유기적으로 연결된 다양한 전자장비에서 방출하는 전도성/복사성 에너지 결합에 의해 다양한 잡음 신호를 발생하게 되는데, 이러한 잡음은 탑재체를 포함한 위성 시스템과 발사체의 전자기적인 영향에 의하여 주요 기능에 중대한 결함을 유발시킬 수 있다. 이에 위성 시스템은 개발 단계에서부터 전자파환경에 대한 영향을 최소화하기 위한 시스템 설계 검증이 요구된다. 위성 시스템에서 검증하여야 하는 전자파 환경 요소는 위성으로부터 방출되는 전도성/복사성 잡음과 이러한 잡음 환경에서 위성의 정상운용을 검증하는 감응성 잡음이 있다. 통신해양기상위성 시스템의 전자파 호환성 설계 검증은 PSR의 출력을 각 유닛에 분배하는 과정에서 전원선에서 방출하는 전도성 방출특성을 측정하여 시스템에서 통제하는 전자파 규격에 적합한지를 검증하고, 이러한 방출 레벨로부터 6 dB 시스템 안전성마진을 고려한 레벨의 전도성 잡음을 전원선에 인가하여 시스템의 성능을 검증하는 것이다. 아울러, 각 유닛의 전자파 복사 특성을 종합하여 시스템 수준의 복사성 잡음 수준을 예측하고 발사체 요구 규격과의 적합성을 분석하는 것이다. 본 논문에서는 통신해양기상위성의 전자파 환경시험 결과를 토대로 시스템 수준의 전자파 호환 특성 및 발사체와의 적합성 분석 결과를 제시하였으며, 잡음요소 분석 결과는 FM EMC 시험에 반영될 것이다.

• 한국음향학회지
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• 제36권3호
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• pp.151-157
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• 2017

잡음신호제거 성능을 향상시키기 위하여 일반선형제약적응배열이 제안되었다. 잡음신호제거 성능이 배열계수 벡터공간에서 검토되었다. 제약면이 이득요소에 의하여 원점에 대하여 수직 방향으로 이동하는데 이득요소가 커지면 원점과의 거리는 감소하게 됨이 밝혀졌다. 따라서 이득요소의 변화가 계수벡터와 잡음신호 방향벡터와의 직교성의 정도에 영향을 주어서 일반선형제약적응배열의 잡음신호제거 성능이 이득요소에 의하여 향상되게 된다. 제안된 적응 배열은 최적의 이득요소 수치에서 간섭적인 신호환경에서는 기존의 선형제약적응배열에 비하여 더 나은 잡음신호제거 성능을 나타내고 비간섭적인 신호환경에서는 비슷한 잡음신호제거 성능을 나타냄이 관찰되었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권9호
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• pp.2259-2264
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• 2014

에지 검출 방법은 Sobel, Prewitt, Roberts, Canny 에지 검출기 등이 있으며, 이러한 방법들은 임펄스 잡음에 훼손된 영상에서 에지 검출 특성이 미흡하다. 따라서 본 논문에서는 이러한 기존의 방법의 단점들을 개선하고 임펄스 잡음 환경에서 효과적으로 에지를 검출하기 위하여, $3{\times}3$ 마스크를 사용하여 중심 화소를 기준으로 한 $5{\times}5$ 마스크 내의 요소들에 대해 잡음을 판단하며, 그 여부에 따라 비잡음일 경우 그대로 처리하고 잡음일 경우 각 요소들의 인접 화소를 이용하여 추정 마스크를 구하여 에지를 검출하는 알고리즘을 제안하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제48권1호
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• pp.101-107
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• 2011

음성인식의 실용화에 가장 저해되는 요소는 배경잡음과 채널에 의한 왜곡이다. 일반적으로 잡음은 음성인식 시스템의 성능을 저하시키고 이로 인해 사용 장소의 제약을 많이 받고 있다. DSR(Distributed Speech Recognition) 기반의 음성인식 역시 이 같은 문제로 성능 향상에 어려움을 겪고 있다. 이 논문은 잡음환경에서 DSR기반의 음성인식률 향상을 위해 정확한 음성구간을 검출하고, 잡음을 제거하여 잡음에 강인한 특징추출을 하도록 설계하였다. 제안된 방법은 엔트로피와 음성의 하모닉을 이용해 음성구간을 검출하며 멀티밴드 스펙트럼 차감법을 이용하여 잡음을 제거한다. 음성의 스펙트럼 에너지에 대한 엔트로피를 사용하여 음성검출을 하게 되면 비교적 높은 SNR 환경 (SNR 15dB) 에서는 성능이 우수하나 잡음환경의 변화에 따라 음성과 비음성의 문턱 값이 변화하여 낮은 SNR환경(SNR 0dB)에시는 정확한 음성 검출이 어렵다. 이 논문은 낮은 SNR 환경(0dB)에서도 정확한 음성을 검출할 수 있도록 음성의 스펙트럴 엔트로피와 하모닉 성분을 이용하였으며 정확한 음성 구간 검출에 따라 잡음을 제거하여 잡음에 강인한 특정을 추출하도록 하였다. 실험결과 잡음환경에 따른 인식조건에서 개선된 인식성능을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권9호
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• pp.1076-1081
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• 2019

최근 IT 기술이 발전함에 따라서 디스플레이 등 영상장치들에 대한 수요가 갈수록 높아지고 있다. 그러나 영상 데이터를 전송하는 과정에서 다양한 이유로 잡음이 발생하고 주로 Salt and Pepper noise가 대표적이다. 이러한 잡음을 제거하는 대표적인 방법으로는 A-TMF, CWMF, AMF 등이 있고, 고밀도 잡음 영역에서 잡음 제거 성능이 다소 미흡하게 나타난다. 따라서 본 논문에서는 고밀도 잡음 환경에서 효과적으로 잡음 처리를 하기 위해, 잡음 유무를 판단하여 비잡음인 경우 원 화소를 대치하고 잡음인 경우 $3{\times}3$의 국부마스크를 처리한 요소의 영역과 처리할 요소의 영역으로 구분한다. 그리고 각 요소마다 다르게 가중치를 적용하여 평균필터로 처리하는 알고리즘을 제안하였다. 성능 판단을 위해서 PSNR을 이용하여 기존의 Salt and Pepper noise의 제거 방법들과 비교하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 추계학술대회
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• pp.773-774
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• 2016

배경잡음은 음성신호의 특징을 왜곡하기 때문에 음성인식 시스템의 인식율 향상의 방해요소가 된다. 따라서 본 논문에서는 배경잡음이 존재하는 환경에서의 음성인식을 실시하기 위해서, 신경회로망과 Mel 주파수 켑스트럼 계수를 사용하여 연속음성 식별 알고리즘을 제안한다. 본 논문의 실험에서는 본 알고리즘을 사용하여 배경잡음이 섞인 음성신호에 대하여 음성인식의 식별율 개선을 실현할 수 있도록 연구를 진행하며, 본 알고리즘이 유효하다는 것을 실험을 통하여 명백히 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회
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• pp.429-431
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• 2019

이미지 프로세싱에서 잡음은 영상의 품질에 직접적인 영향을 미치는 요소이며, 특히 영상 분할, 에지 검출, 영상 인식과 같은 알고리즘을 포함하는 시스템의 처리과정에 악영향을 미친다. 따라서 전처리 과정으로 잡음 제거가 중요한 역할을 하고 있으며, 이를 위해 다양한 기법들이 제시되었다. 본 논문에서는 Salt and Pepper 잡음의 밀도가 높은 환경에서 효율적으로 잡음을 제거하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 잡음의 밀도에 따라 필터링 마스크를 단계적인 확장하여 잡음을 제거하였으며, 밀도가 높은 영역에서도 우수한 잡음 제거 성능을 보였다. 제안한 알고리즘의 성능 평가를 위해 시뮬레이션을 통해 기존 방법과 제안한 알고리즘을 비교 분석하였다.

• 한국음향학회지
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• 제29권7호
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• pp.468-474
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• 2010

음성인식의 실용화에 가장 저해되는 요소는 배경잡음과 채널잡음에 의한 왜곡이다. 일반적으로 배경잡음은 음성인식 시스템의 성능을 저하시키고 이로 인해 사용 장소의 제약을 받게 한다. DSR (Distributed Speech Recognition) 기반의 음성인식 역시 이와 같은 문제로 성능 향상에 어려움을 겪고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 다양한 잡음제거 알고리듬이 사용되고 있으나 낮은 SNR환경에서 부정확한 잡음추정으로 발생하는 스펙트럼 손상과 잔존 잡음은 음성인식기의 인식환경과 학습 환경의 불일치를 만들게 되어 인식률을 저하시키는 원인이 된다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위해 잡음제거 알고리듬으로 MMSE-STSA 방법을 사용하였고 손상된 스펙트럼을 보상하기 위해 Ideal Binary Mask를 이용하였다. 잡음환경 (SNR 15 ~ 0 dB)에 따른 실험결과 제안된 방법을 사용했을 때 향상된 스펙트럼을 얻을 수 있었고 향상된 인식성능을 확인했다.

• 전자공학회논문지 IE
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• 제49권2호
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• pp.9-17
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• 2012

음성 인식 시스템의 용용에서 실제 문제점의 하나는 음성신호의 왜곡에 의한 인식성능의 저하이다. 음성신호의 왜곡에 가장 중요한 원인은 부가적인 잡음이다. 이 논문은 잡음에 강인한 음성인식을 위하여, 스펙트럼 피크 향상 기법과 효과적인 잡음 차감 기법에 기초한 스펙트럼 보상 방법을 기술한다. 제안한 방법은 음성 스펙트럼의 포먼트 구조를 향상시키고 스펙트럼 기울기를 보상하면서도 광 대역폭 스펙트럼 요소는 그대로 유지한다. 백색 가우스 잡음, 자동차 잡음, 음성 잡음 또는 지하철 잡음에 의해 왜곡된 음성을 이용한 인식실험을 수행한 결과, 새로운 방법은 스펙트럼 보상을 하지 않은 경우에 비해, 높은 SNR(Signal to Noise Ratio) 환경에서는 평균 오인식율을 약간 줄였으며, 낮은 SNR(10 dB) 환경에서는 평균 오인식율을 1/2로 크게 줄였다.