• 한국음향학회지
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• 제43권4호
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• pp.369-382
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• 2024

능동 소나 시스템에서 잔향을 제거하기 위하여 최근 비음수 행렬 분해 기법을 활용한 잔향 제거 알고리즘이 고안된 바 있다. 비음수 행렬 분해 알고리즘을 설계하기 위해서는 분해된 기저 행렬의 곱이 원본 신호와 같도록 유도하는 추정 비용 함수가 필요한데, 기존의 연구에서는 이에 대한 고찰이 없이 쿨백-라이블러 발산 함수를 활용하였다. 본 논문에서는 쿨백-라이블러 발산 함수의 선택이 좋은 선택이었는지, 혹은 성능을 개선할 수 있는 다른 추정 비용 함수가 있는지 연구하고자 하였다. 이를 위하여, 먼저 쿨백-라이블러 함수를 포함하여 일반화된 베타-발산 함수를 활용하여 수정된 잔향 제거 알고리즘을 제안하였다. 그리고 수정된 잔향 제거 알고리즘에 대해 합성된 잔향 신호를 활용한 몬테-카를로 시뮬레이션을 수행하였다. 그 결과 높은 신호대잔향비 환경에서는 쿨백-라이블러 발산 함수(β= 1)가 좋은 성능을 보이지만, 낮은 신호대잔향비 환경에서는 쿨백-라이블러 발산 함수와 유클리드 거리의 중간 특성을 가지는 함수(β= 1.25)가 더 좋은 성능을 보이는 것을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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• pp.40-43
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• 2008

본 논문에서는 고차원 영역의 데이터 집합을 저차원 영역으로 표현하는 방법에 대해서 제안한다. 특별히 고차원 영역을 2 차원 영역으로 실험하였다. 제안한 방법은 사람이 데이터 객체 사이의 거리나 관계를 직관적으로 인지할 수 있도록 하는 방법이다. 데이터 객체 사이의 거리나 관계를 계산하기 위하여 Kullback-Leibler divergence 를 사용하였다. 이 방법은 확률 분포를 갖는 벡터들 사이의 거리를 계산하여 사용한다. Kullback-Leibler divergence 를 사용하여 계산된 거리 값들은 저차원 영역에서 객체들의 좌표를 계산하기 위하여 사용된다. 좌표계산을 위해서 Simulated Annealing 란 최적화 기법을 사용하였다. 실험 결과를 통해 다차원 데이터를 2 차원 영역으로 표현한 것이 충분히 직관적임을 보였다.

• 한국음향학회지
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• 제29권3호
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• pp.216-221
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• 2010

본 논문에서는 Gaussian Mixture Model (GMM)-supervector의 Mahalanobis 거리측정 방법 기반의 Support Vector Machine (SVM) 커널을 이용한 새로운 화자인증 방법을 제안한다. 제안된 GMM-supervector SVM 커널방식은 GMM 방식과 SVM 방식을 결합한 방식으로서, GMM 파라미터에 의해 형성된 화자 및 비 화자 GMM-supervectors의 화자인증 임계값을 Mahalanobis 거리측정 방법기반의 SVM 커널에 적용함으로써 화자인증 정확도를 높인다. 제안한 방식의 성능 측정을 위해 20명의 화자를 대상으로 문장독립형 화자인증 실험을 수행하여 기존에 사용되고 있는 GMM, SVM, Kullback-Leibler (KL) divergence 거리측정 방법 기반의 GMM-supervector SVM 커널, Bhattacharyya 거리측정 방법기반의 GMM-supervector SVM 커널 방식을 통한 화자인증 결과들과 비교하였다.

• 중소기업융합학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.71-77
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• 2016

본 논문에서는 기존의 BIC(Bayesian Information Criterion) 기반 화자변화의 성능 향상을 위하여 GMM-UBM(Gaussian Mixture Model-Universal Background Model) 기반 KL(Kullback Leibler) 거리를 활용한 화자변화 검증을 제안하였다. 정보량의 차이에 민감한 기존의 BIC 기반 화자변화검출 알고리즘을 상대적으로 정보량 차이에 견인한 KL 거리 알고리즘으로 검증하였고, 정보량의 비대칭을 보상하기 위해서 GMM-UBM을 활용하였다. 기존의 BIC 기반 화자변화 검출은 1단계로 비유사도 d가 양수인 구간의 국소 최댓값인 지점을 화자변화 후보지점으로 검출하였고, 2단계로 검출된 화자변화 후보지점 중 ${\Delta}BIC$가 양수인 지점을 화자변화지점으로 결정하였다. 본 논문에서는 BIC 기반 화자변화 검출에 의해 결정된 화자변화지점에 대하여 GMM-UBM 기반 KL 거리 D가 문턱치(threshold)보다 높은 지점을 최종 화자변화 지점으로 검증하였다. 실험결과, MDR(Missed Detection Rate)이 0인 조건에서 문턱치 0.028일 때 FAR(False Alarm Rate) 60.4%로 성능이 향상되었다.

• 융합정보논문지
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• 제7권6호
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• pp.159-166
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• 2017

본 논문에서는 방송 뉴스에서 화자 변화 검증 성능 향상을 위해서 입력소음음성 향상과 SNR(Signal to Noise Ratio)기반 가중 함수 $w_m$를 적용한 KL 거리 $D_s$를 실험하였다. GMM-UBM(Gaussian Mixture Model-Universal Background Model) 기반 KL(Kullback Leibler) 거리 D를 이용한 화자 변화 검증 시스템(실험 0)을 기본 시스템으로 한다. 실험 1은 실험 0의 입력소음음성 향상을 위해 MMSE Log-STSA(Minimum Mean Square Error Log-Spectral Amplitude Estimator)를 적용하였다. 실험 2는 실험 1의 기존 KL거리 D 대신에 $D_s$를 적용하였다. 실험 데이터베이스는 다양한 소음을 반영하기 위해 스포츠 뉴스와 실외 인터뷰를 중심으로 구축하였다. 실험은 화자 변화 정보의 누락을 막기 위해 MDR(Missed Detection Rate) 0%를 기준으로 하였다. 실험 0은 FAR(False Alarm Rate) 71.5%의 성능을 보였다. 실험 1은 FAR 67.3%로 실험0에 비해 4.2% 향상되었고, 실험 2는 FAR 60.7%로 10.8% 향상되었다.

• 한국음향학회지
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• 제35권2호
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• pp.83-91
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• 2016

음악 유사도 계산은 음악 검색 및 분류 등의 정보 처리 시스템 구현에 있어서 가장 중요한 부분이다. 본 논문은 최근 제안된 무게중심 모델을 이용한 음악 검색 방법에 대해서 살펴보고, 무게중심 모델의 확률 분포 유사도를 이용하여 음악 검색을 수행하고 성능을 평가하였다. 확률 분포간의 거리는 주어진 두 개의 확률 분포가 특정 기준에서 얼마나 가까운 지를 계산하는 것으로 다이버전스라고 불리기도 한다. 본 논문에서는 무게중심 모델에서 확률 분포 간의 거리 비교 시에 알파 다이버전스를 활용하였다. 알파 다이버전스는 알파 값에 따라 다양한 형태를 가지며, 널리 사용되고 있는 KLD(Kullback-Leibler)와 BD(Bhattacharyya Distance)를 포함한다. 음악 장르와 가수 데이터셋에서 검색 실험을 수행했고, 확률 분포 거리 기반 유사도와 벡터 거리 기반 유사도의 음악 검색 성능을 비교하였다. 알파 다이버전스를 통해서 무게중심 모델 기반 음악 검색 성능을 개선시킬 수 있음을 보였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제43권6호
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• pp.20-27
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• 2006

Multi-level thresholding은 영상 분할 방법 중 하나로 널리 이용되고 있지만 대부분의 기존 논문들은 응용 분야에 직접적으로 이용되기에는 적합하지 않거나 영상 분할 단계까지 확장되지 않고 있다. 본 논문에서는 영상 분할을 위한 multi-level thresholding 방안으로써 영역 단위의 multi-level thresholding을 제안한다. 먼저, 영상의 색상별 성분에 대해서 EWFCM(Entropy-based Weighted Fuzzy C-Means) 알고리즘을 적용하여 2개의 군집으로 분류한 후 코드 영상을 생성한다. EWFCM 알고리즘은 화소들에 대한 공간 정보를 추가한 개선된 FCM 알고리즘으로 영상 내 존재하는 잡음을 제거한다. 그리고 코드 영상에 존재하는 군집의 수를 감소함으로써 좀 더 나은 영상 분할 결과를 얻을 수 있으며 군집의 감소는 하나의 군집내에 존재하는 영역들과 나머지 군집들간의 유사도를 기반으로 영역을 재분류함으로써 처리된다. 그러나 영상에는 여전히 많은 영역들이 존재하기 때문에 이를 해결하기 위한 하나의 후처리 방안으로써 영역간의 Kullback-Leibler 거리값을 기반으로 Bayesian 알고리즘에 의한 영역 합병을 수행한다. 실험 결과 제안한 영역 기반의 multi-level thresholding은 기존 방법이나 화소나 군집 기반의 multi-level thresholding보다 좋은 분할 결과를 보였으며 Bayesian 알고리즘을 이용한 후처리 방안에 의해 좀 더 나은 결과를 보였다.