• 한국통신학회논문지
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• 제28권3C호
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• pp.264-270
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• 2003

Application of the Filtered-X LMS adaptive filter to active noise control requires to estimate the transfer characteristics between the output and the error signal of the adaptive canceler. In this paper, we derive an adaptive control algorithm and analyze its convergence behavior when the acoustic noise is assumed to consist of multiple sinusoids. The results of the convergence analysis of the Filtered-X LMS algorithm indicate that the effects of parameter estimation inaccuracy on the convergence behavior of the algorithm are characterize by two distinct components : Phase estimation error and estimated magnitude. In particular, the convergence of the Filtered-X LMS algorithm is shown to be strongly affected by the accuracy of the phase response estimate. Simulation results of the algorithm are presented which support the theoretical convergence analysis.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제17권2E호
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• pp.10-15
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• 1998

Application of the Filtered-X LMS adaptive filter to active noise cancellation requires to estimate the transfer characteristics between the output and the error signal of the adaptive canceler. In this paper, we derive an adaptive cancellation algorithm and analyze is convergence behavior when the acoustic noise is assumed to consist of multiple sinusoids. The results of the convergence analysis of the Filtered-X LMS algorithm indicate that the effects of parameter estimation inaccuracy on the convergence behavior of the algorithm are characterize by two distinct components : Phase estimation error and estimated magnitude. In particular, the convergence of the Filtered-X LMS algorithm is show to be strongly affected by the accuracy of the phase response estimate. Simulation results of the algorithm are presented which support the theoretical convergence analysis.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.1103-1108
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• 2023

본 논문에서는 음향신호의 배경잡음을 감쇠하기 위한 새로운 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 이산 웨이블릿 변환(DWT: Discrete Wavelet Transform) 후 기존의 적응필터를 대신 FNN(: Full-connected Neural Network) 심층학습 알고리즘을 이용하여 잡음감쇠 성능을 개선하였다. 입력신호를 단시간 구간별로 웨이블릿 변환한 다음 1024-1024-512-neuron FNN 딥러닝 모델을 이용하여 잡음이 포함된 단일입력 음성신호로부터 잡음을 제거한다. 이는 시간영역 음성신호를 잡음특성이 잘 표현되도록 시간-주파수영역으로 변환하고 변환 파라미터에 대해 순수 음성신호의 변환 파라미터를 이용한 지도학습을 통하여 잡음환경에서 효과적으로 음성을 예측한다. 본 연구에서 제안한 잡음감쇠시스템의 성능을 검증하기 위하여 Tensorflow와 Keras 라이브러리를 사용한 시뮬레이션 프로그램을 작성하고 모의실험을 수행하였다. 실험 결과, 제안한 심층학습 알고리즘을 사용하면 기존의 적응필터를 사용하는 경우보다 30%, STFT(: Short-Time Fourier Transform) 변환을 사용하는 경우보다는 20%의 평균자승오차(MSE: Mean Square Error) 개선효과를 얻을 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제28권7A호
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• pp.520-528
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• 2003

본 논문에서는 다자간 화상회의 시스템에서 합성 입체 음향을 재현하는 방법과 음향반향제거 방법을 제안한다. 합성 입체 음향은 HRTF(head related transfer function)을 이용하여 구현하고 반향제거를 위하여 주변잡음에 대하여 강건한 적응 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 SMAP(set-membership affine projection)을 변형한 것으로 적응필터의 계수를 갱신할 때 입력신호와 추정오차신호의 상호상관을 입력신호의 자기상관 행렬과 투영 차수를 곱한 추정오차신호 전력의 합으로 정규화한다. 제안하는 적응알고리즘은 SMAP 알고리즘과 비교하여 투영차수와 주변잡음에 대하여 강건한 특성을 갖는다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안하는 합성 입체음향 반향제거기의 성능이 효과적으로 반향을 제거할 수 있음을 보인다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제1권1호
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• pp.21-27
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• 2008

본 논문에서는 개인용 컴퓨터를 기반으로 한 실시간 마이크로폰 어레이 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 Generalized Sidelobe Canceller (GSC) 를 기반으로 하며, 새로운 적응 모드 제어기 (adaptation mode controller) 를 이용함을 특징으로 한다. 제안한 마이크로폰 어레이 시스템의 성능 평가를 위해, 일반 가정의 거실을 모델링한 실험 환경을 구축하여 실험을 수행하였다. 실험을 통해 제안된 시스템이 안정적으로 GSC의 적응 모드를 제어하고, 목적 신호의 왜곡을 최소화하면서도 간섭 신호 제거 성능이 뛰어남을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제4권3호
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• pp.230-237
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• 2001

음향 반향 제거기, 적응 등화기 그리고 적웅 잡음 제거기 등에 적응 필터가 널리 활용되고 있다. 적응 필터의 계수는 주로 NLMS 알고리즘을 이용하고 있지만 NLMS 알고리즘은 주변 잡음에 의해서 적응 필터의 계수가 오조정된다. 본 논문에서 최적 필터의 직교원리를 이용하여 LMS 알고리즘의 순시 기울기 벡터를 저역 통과 시켜 적응 알고리즘의 적응 상수로 결정하는 방법을 제안한다. 순시 기울기 벡터는 입력 신호와 추정 오차 신호의 상호 상관도로써 수렴 초기에는 추정 오차 신호 속에 입력 신호가 대부분 포함되어 있기 때문에 상관도가 크고 적응 필터가 수렴한 후에는 0 에 가까운 값을 갖게 된다. 그리고 입력 신호와 주변 잡음 신호는 상관이 없기 때문에 주변 잡음에 의해서 상호 상관도는 큰 변화가 없다. 따라서 상호 상관도를 적응 상수로 결정하면 수렴 속도가 느려지지 않으면서 주변 잡음에 강건한 특성을 가진다. 본 논문에서는 컴퓨터 시뮬레이션을 통해서 제안하는 적응 알고리즘의 성능이 기존 알고리즘에 비해서 우수함을 보인다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.471-473
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• 2009

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.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1994년도 FIFTH WESTERN PACIFIC REGIONAL ACOUSTICS CONFERENCE SEOUL KOREA
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• pp.991-996
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• 1994

Surrounding noise often affects the performance of speech recognition system when it is used in office or home. Especially situation is more serious when colored and nonstational noise such as an sound from television or other audio equipment is introduced. The authors proposed a voice control system for television set using an adaptive noise canceler, and it works well even is sound of television set has comparable level of speech. In this paper, a new front-end of speech recognition is introduced for the voice control system. This font-end utilizes a simplified masking model to reduce the effect of residual noise. According to experimental results, 90% correct recognition is achieved even if the level of television sound is almost 15dB higher than one of speech.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 ITC-CSCC -1
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• pp.377-380
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• 2002

When it calculates the optimum price of filter coefficient, the many operation quantity is necessary. Is like that the real-time control is difficult and the hardware embodiment expense is big. The case which does not know advance information of input signal or the case where the statistical nature changes with change of surroundings environment is necessary the adaptive filter. Every hour to change a coefficient automatically and system in order to reach to the condition of optimum oneself, the fact that is the adaptive filter. When it does not the quality of input signal or it does not know the environment of surroundings every hour changing, it does not emit not to be, in order to collect, the fact that is the adaptive filter. The case of the Acoustic Echo Canceler does thousands filter coefficients in necessity. It reduces a many calculation quantity to respect, it uses the IIR filter from hour territory. Also it uses the block adaptive filter which has a block input signal and a block output signal. The former there is a weak point where the stability discrimination is always demanded. Consequently, The block adaptive filter is researched plentifully. This dissertation planned the block MADF adaptive filter used to MADf algorithm.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.17-21
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• 2002

적응신호처리 분야에서 LMS알고리즘은 수식이 간단하고, 적은 계산량으로 인해 널리 사용되고 있지만, 시간영역의 적응알고리즘은 입력신호의 고유치 분포폭이 넓게 분포할 때는 수렴속도가 느려지는 단점이 있다. 또한 알고리즘의 성능을 좌우하는 고정된 적응상수를 적절하게 선택해야만 알고리즘이 수렴할 수 있다. 이런 문제점을 개선하기 위하여 본 논문에서는 시간영역의 적응알고리즘을 변환영역인 웨이블렛 변환에서 적응알고리즘을 적용한다. 그리고 안정되고 빠른 수렴을 위해 고정된 적응상수를 오차신호의 순시치 절대값에 비례하여 각 반복구간마다 변화시키는 가변스텝사이즈를 갖는 웨이블렛 기반 고속적응알고리즘을 제안, 적응잡음제거기에 적용하여 기존의 알고리즘과 비교하여 그 성능이 우수함을 입증하였다.