• 대한음성학회지:말소리
• /
• 제61호
• /
• pp.113-123
• /
• 2007

The environmental differences between training and testing mode are generally considered to be the critical factor for the performance degradation in speaker recognition systems. Especially, general speaker recognition systems try to get as clean speech as possible to train the speaker model, but it's not true in real testing phase due to environmental and channel noise. So in this paper, the new method of weighting the frame-based likelihood according to frame SNR is proposed in order to cope with that problem. That is to make use of the deep correlation between speech SNR and speaker discrimination rate. To verify the usefulness of this proposed method, it is applied to the context dependent speaker identification system. And the experimental results with the cellular phone speech DB which is designed by ETRI for Koran speaker recognition show that the proposed method is effective and increase the identification accuracy by 11% at maximum.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
• /
• 제11권4호
• /
• pp.26-30
• /
• 2019

This paper proposes a new voice activity detection (VAD) method which is based on SNR and non-intrusive speech intelligibility estimation. In the conventional SNR-based VAD methods, voice activity probability is obtained by estimating frame-wise SNR at each spectral component. However these methods lack performance in various noisy environments. We devise a hybrid VAD method that uses non-intrusive speech intelligibility estimation as well as SNR estimation, where the speech intelligibility score is estimated based on deep neural network. In order to train model parameters of deep neural network, we use MFCC vector and the intrusive speech intelligibility score, STOI (Short-Time Objective Intelligent Measure), as input and output, respectively. We developed speech presence measure to classify each noisy frame as voice or non-voice by calculating the weighted average of the estimated STOI value and the conventional SNR-based VAD value at each frame. Experimental results show that the proposed method has better performance than the conventional VAD method in various noisy environments, especially when the SNR is very low.

• 말소리와 음성과학
• /
• 제3권1호
• /
• pp.87-94
• /
• 2011

The decision directed (DD) approach is widely used to determine a priori SNR from noisy speech signals. In conventional speech enhancement systems with a DD approach, a priori SNR is estimated by using only the magnitude components and consequently follows a posteriori SNR with one frame delay. We propose a phase-dependent two-step a priori SNR estimator based on the minimum mean square error (MMSE) in the log-mel spectral domain so that we can consider both magnitude and phase information, and it can overcome the performance degradation caused by one frame delay. From the experimental results, the proposed estimator is shown to improve the output SNR of enhanced speech signals by 2.3 dB compared to the conventional DD approach-based system.

• 한국음향학회지
• /
• 제21권3호
• /
• pp.323-329
• /
• 2002

본 논문에서는 임의의 시점에서 발생하여 음성 신호의 일부분을 심하게 손상시키는 시간선택 잡음 (time-selective noise)을 보상하기 위한 프레임 신뢰도 가중 방법을 제안한다. 음성 프레임들은 서로 다른 정도의 신뢰도를 갖으며, 신뢰도는 프레임의 신호대잡음비 (signal-to-noise ratio)에 비례한다. 잡음이 일정한 경우에는 무음구간에서 획득한 잡음 정보를 이용하여 프레임의 신호대잡음비 추정이 용이하나, 시간선택 잡음은 잡음추정이 어렵다. 따라서, 본 연구에서는 프레임 신뢰도를 추정하기 위해 깨끗한 음성의 통계적 모델을 사용하였다. 제안한 MFR (model-based frame reliability) 방법은 탐조 모델의 평균 벡터열과 입력 MFCC (mel-frequency cepstral coefficient) 특징 벡터 열의 역변환에 의해 얻은 필터뱅크 에너지를 이용하여 프레임 신호대잡음비를 근사한다. 다양한 버스트 (burst) 잡음에 대한 인식 실험 결과, 제안한 방법은 프레임의 신뢰도를 효과적으로 나타낼 수 있었으며, 이 신뢰도를 우도 계산에서 가중치로 적용하여 인식 성능을 향상시킬 수 있었다.

• 한국방사선학회논문지
• /
• 제12권7호
• /
• pp.845-852
• /
• 2018

본 연구는 심장 혈관 조영술의 투시 영상과 씨네 영상을 획득하는 데 있어서 초당 프레임 횟수를 변화함에 따라 흡수선량과 획득 영상의 화질의 추이를 살펴보는 것을 목적으로 한다. 또, FOV 확대와 Live Zoom이라는 두 가지 확대 모드에 따른 변화도 고찰 대상으로 한다. 인체모형 팬텀을 심장 혈관 조영장치 위에서 초당 프레임 횟수를 7.5, 15, 30 f/s로 설정하고 두 가지 확대 모드에 대하여 각각 5회씩 촬영하였다. 선량의 척도로서는 흡수선량과 에어 커머가 사용되었고, 화질 평가의 척도로는 잡음의 세기로서의 표준 편차(SD), 신호 대 잡음비(SNR)와 대조도 대 잡음비(CNR) 등을 활용하였다. 초당 프레임 횟수가 30부터 15, 7.5 f/s로 감소되었을 때, DAP와 에어 커머는 동일한 비율로 감소하였으나, 화질의 척도인 SD, SNR과 CNR은 거의 변화가 없었다. 확대 모드에의 의존도에 관해서는, Live Zoom이 FOV 확대와 비교하였을 때, DAP, 에어 커머와 SD에 대해서는 통계적 의미 있는 차이를 보이지 않았으나, SNR과 CNR에 있어서는 통계적 유의미한 개선을 보였다. 이러한 실험 결과에 의하여, 초당 프레임 횟수는 화질의 열화 없이 되도록 낮게 설정하는 것이 가능하며, 확대 모드도 추가적인 선량 없이 실시간 확대가 가능한 Live Zoom 모드를 적극적으로 활용 가능하며 이는 화질의 여러 척도의 저하를 가져오지 않음을 알 수 있었다.

• 한국방사선학회논문지
• /
• 제12권5호
• /
• pp.669-675
• /
• 2018

X선 장비를 이용한 심장혈관 조영술 시 프레임 변화에 따른 입사 표면 선량과 흡수선량을 비교 분석하여 피폭의 차이를 알아보고자 하였고 image J를 통한 촬영 영상의 SNR과 CNR을 측정 분석하여 프레임 변화가 영상 화질에 주는 영향을 비롯해 검사에 있어 적절한 프레임 선택의 방안을 모색하고자 하였다. 2017년 6월부터 2017년 10월까지 본원에서 CAG를 시행한 30명(남19, 여11)을 대상으로 하였고, 환자들의 연령대는 49-82세(평균 $65{\pm}9$세), 몸무게45-91kg (평균 $67{\pm}8.9kg$), 키 150-179cm (평균 $165.1{\pm}8.9kg$), BMI 19.5-30.5(평균 $24.5{\pm}2.9$)이었다. 입사표면선량 및 흡수선량은 후향적으로 Air kerma값과 DAP를 획득하여 비교 분석 하였고 SNR과 CNR은 Image J를 통하여 측정 분석 한 후 공식에 대입하여 결과 값을 도출하였다. 통계분석을 통한 상관관계 확인을 위해 통계프로그램은 SPSS를 사용하여 프레임 변화에 따른 입사표면선량과 흡수선량 및 SNR CNR의 상관관계 등을 분석하였다. 10프레임으로 촬영할 때와 15프레임으로 촬영 할 때 모두 입사표면선량과 흡수선량관계는 통계적으로 유의하지 않았다(p>0.05). SNR과 CNR의 관계에선 10프레임으로 촬영했을 때의 SNR($3.374{\pm}2.1297$)과 CNR($0.234{\pm}0.2249$)이 15프레임에서의 SNR($4.929{\pm}2.8532$)과 CNR($0.391{\pm}0.3025$)보다 SNR $1.43{\pm}0.4861$, CNR $0.132{\pm}0.0555$로 낮았으나 통계적으로는 유의하지 않았다(p>0.05). 상관관계 분석결과에서는 BMI와 air kerma, DAP간에, air kerma와 DAP간에, SNR과 CNR간에 통계적으로 유의한 결과를 얻었다(p<0.001, p<0.001). 결론적으로 심장혈관 조영술 시 10프레임과 15프레임으로 변화를 주어 촬영하여도 입사표면선량과 흡수선량은 큰 차이를 나타내지 않았으며, 10프레임보다 15프레임 촬영에서의 SNR과 CNR이 증가하였으나 통계적으로는 유의하지 않았기에 본 논문을 통해 환자와 시술자 모두 10프레임과 15프레임 촬영으로 인한 X선 피폭 문제뿐 아니라 영상의 화질감소에 관한 우려 역시 줄어들 수 있을 것으로 사료된다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
• /
• 대한전자공학회 1999년도 하계종합학술대회 논문집
• /
• pp.61-64
• /
• 1999

The turbo code appropriate to IMT-2000 is known to have a good performance whenever the size of frame increases. But it is not appropriate to a sort of video service to need real time because of decoding complexity and long delay time by the size of frame. Therefore this paper proposes decoding decision algorithm of short frame in which soft output is weighted according to iteration number in turbo decoder. Performance of the proposed algorithm is analysed in the AWGN channel when short length of frame is 100, 256, 640. As the result. it is appeared that the proposed decoding decision algorithm has improved in BER other than in the existing MAP decoding algorithm.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제16권8호
• /
• pp.1631-1641
• /
• 2012

위성통신에서 이용 효율을 높이기 위해 Time division multiple access (TDMA)를 사용하였으며, 대표적으로 Digital Video Broadcasting- Satellite Second Generation (DVB-S2) 등으로 표준화되어 운용되어 왔다. 본 논문에서는 이미 표준화된 DVB-S2를 직접 사용하기 어려운 특수한 용도의 시스템이 필요하였고, 이를 위하여 다소 주파수 운용효율 저하를 감수하더라도 열악한 전파환경에서도 신뢰성있게 운용이 가능한 TDMA 프레임 구조를 연구하였다. 프레임 주기가 12초로 수~수십 msec인 일반적인 TDMA 시스템 프레임 구조와 차이가 많고, 이에 따른 시간 및 주파수 드리프트 등을 고려하였다. 그리고 주파수 옵셋이 25 kHz이고 낮은 Signal To Noise Ratio(SNR) 에서도 초기 타이밍 동기 및 주파수와 페이저 초기 동기를 확보하는 방식을 제시하였다. 이를 검증하기 위하여 시뮬레이션 및 연동시험을 수행한 결과 SNR -2.5 dB에서도 안정적으로 동기가 확보됨을 알 수 있다.

• Journal of information and communication convergence engineering
• /
• 제10권2호
• /
• pp.162-167
• /
• 2012

This paper proposes a speech processing system based on a model of the human auditory system and a noise reduction neural network with fast Fourier transform (FFT) amplitude and phase spectrums for noise reduction under background noise environments. The proposed system reduces noise signals by using the proposed neural network based on FFT amplitude spectrums and phase spectrums, then implements auditory processing frame by frame after detecting voiced and transitional sections for each frame. The results of the proposed system are compared with the results of a conventional spectral subtraction method and minimum mean-square error log-spectral amplitude estimator at different noise levels. The effectiveness of the proposed system is experimentally confirmed based on measuring the signal-to-noise ratio (SNR). In this experiment, the maximal improvement in the output SNR values with the proposed method is approximately 11.5 dB better for car noise, and 11.0 dB better for street noise, when compared with a conventional spectral subtraction method.

• 한국음향학회지
• /
• 제18권7호
• /
• pp.112-117
• /
• 1999

잡음에 강한 음성인식시스템을 위하여 주파수 차감법을 사용할 경우 음성 신호마저 차감하여 신호를 더욱 부식시키는 경우가 존재한다. 본 연구에서는 이러한 경우를 위해서 프레임 마다 추정 잡음과 차감 신호의 SNR(Signal to Noise Ratio) 함수로부터 반연속 HMM(Hidden Markov Model)의 가우시안 함수를 변형 및 결정하는 방법을 제안한다. 이 방법의 타당성을 위해 프레임마다 추정 잡음의 오류 정도가 추정 잡음의 크기와 관계함을 신호 파형 형태로써 보였으며, 이러한 이유에서 SNR을 기준으로 가우시안 함수를 변형 및 결정하게 된다. 실험에서 80㎞/h 이상의 속도로 달리는 차량 내에서 배경 잡음과 음성이 혼합되었을 때의 음성 인식율을 평가하였다. 그 결과 주파수 차감한 경우와 차감하지 않은 경우에 비해 본 논문에서 제안한 SNR에 의한 가우시안 결정 방법이 더욱 향상된 인식율을 보였다.