• 인터넷정보학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.1-7
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• 2018

본 논문에서는 합성 음성파형의 일그러짐을 제어하기 위하여 V/UV/S(Voiced / Unvoiced / Silence)의 스위칭을 사용하고, 피치구간마다 멀티펄스를 보정하며, 무성자음(Unvoiced)의 근사합성에 특정주파수를 이용하는 ACFBD-MPC(Amplitude Compensation Frequency Band Division - Multi Pulse Coding)와 LMS-MPC(Least Mean Square - Multi Pulse Coding)를 통합한 8kbps ACLMS-MPC(Amplitude Compensation and Least Mean Square - Multi Pulse Coding) 부호화 방식을 제안하고자 한다. 여러 방식을 통합하는데 있어서, 음성파형의 일그러짐을 줄이면서 유성음과 무성음의 비트율을 8kbps로 조정하는 것이 중요하다. 유성음과 무성음의 비트율을 8kbps로 조정함에 있어서, 개별피치를 이용하여 대표구간의 멀티펄스를 피치구간마다 복원함으로서 음성파형을 효율적으로 합성할 수 있다. 8kbps의 부호화 조건에서 ACLMS-MPC 방식을 구현하고 SNR를 평가한 결과, ACLMS-MPC의 SNR는 남자음성에서 15.0dB, 여자음성에서 14.3dB 임을 확인할 수 있었다. 따라서 ACLMS-MPC가 기존의 MPC, ACFBD-MPC, LMS-MPC에 비하여 남자음성에서 0.3dB~1.8dB, 여자음성에서 0.3dB~1.6dB 정도 개선된 것을 알 수 있었다. 이러한 방법들은 셀룰러폰이나 인터넷폰과 같이 낮은 비트율의 음원을 사용하여 음성신호를 부호화하는 방식에 활용할 수 있을 것으로 기대된다. 향후 멀티펄스 음원의 진폭과 위치를 동시에 보정하는 6.9kbps 음성부호화 방식의 음질평가를 수행하고자 한다.

• 융합정보논문지
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• 제11권6호
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• pp.1-6
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• 2021

음성 인식 분야에서 DNN이 적용됨에 따라 음성 인식의 이용이 증대되고 있으나 기존의 GMM 보다 병렬 훈련에 대한 계산의 양이 많아야 되며, 데이터의 양이 적으면 오버피팅이 발생한다. 이를 해결하기 위해 데이터의 양이 작은 경우에도 강인한 음성 특징 추출과 음성 신호 잡음 제거에 효율적인 방안을 제시한다. 음성 특징 추출은 음성에 대한 프레임 에너지의 차이와 음성 신호에 영향을 받는 영 교차율과 레벨 교차율을 적용하여 음성 에너지의 효율적 추출을 한다. 또한, 잡음 제거를 위해 음성 신호에 대한 검출에서 음성의 고유 특성을 유지하면서 음성 정보 손상이 적은 평균 예측 LMS 필터를 개선하여 음성 신호의 잡음을 제거하여 데이터양이 적은 경우의 문제를 해결한다. 개선된 LMS 필터는 입력 신호에 대한 활성 파라미터 임계치를 조정하여 입력된 음성 신호에 대한 잡음을 처리하는 방법을 사용한다. 본 논문에서 제안한 방법을 사용하여 기존의 프레임 에너지를 이용한 방법과 비교한 결과 음성의 시작점의 오차율은 7%, 끝나는 점 오차율에서 11% 향상된 성능을 확인하였다.

• 한국음향학회지
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• 제19권6호
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• pp.62-70
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• 2000

일반적으로 통계적 언어모델의 확률을 추정하는 방법은 대량의 텍스트 데이터로부터 출현빈도가 높은 단어를 선택하여 사용하고 있다. 하지만 특정 태스크에서 적용할 언어모델의 경우 시간적, 비용적 측면을 고려할 때 대용량의 텍스트의 사용은 비효율적일 것이다. 본 논문에서는 특정 태스크에서 사용하기 위해 소량의 텍스트 데이터로부터 효율적인 언어모델을 작성하는 방법을 제안한다. 즉, 언어모델을 작성할 때 출현빈도가 낮은 단어의 빈도를 개선하기 위해 같은 문장을 반복하여 학습에 참가시키므로 단어의 발생확률을 좀 더 강건하게 하였으며 제안된 언어모델을 이용하여 3명이 발성한 항공편 예약관련 200문장에 대하여 연속음성인식 실험을 수행하였다. 인식실험 결과, 반복학습에 의해 작성한 언어모델을 이용한 경우가 반복학습 적용 전에 비하여 평균 20.4%의 인식률 향상을 보였다. 또한 기존의 문맥자유문법을 이용한 시스템과 비교하여 인식률이 평균 13.4% 향상되어 제안한 방법이 시스템에 유효함을 확인하였다.

• International Journal of Contents
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• 제3권2호
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• pp.35-39
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• 2007

The cognitive radio communication is taking the attentions because the development of the technique came to be possible to analyze wireless signals. In the IEEE 802.22 WRAN Systems[1], how to detect a spectrum and signals is continuously studied. In this paper, we propose the efficient signal detection method using SCF (Spectral Correlation Function). It is easy to detect the signal feature when we are using the SCF. Because most modulated signals have the cyclo-stationarity which is unique for each signal. But the fading channel effected serious influence even though it detects the feature of the signal. We applied LMS(Least Mean Square) filter for the compensation of the signal which is effected the serious influence in the fading channel. And we analyze some signal patterns through the SCF. And we show the unique signal feature of each signal through the SCF method. It is robust for low SNR(Signal to Noise Ratio) environment and we can distinguish it in the fading channel using LMS Filter.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2000년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.1011-1015
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• 2000

In this paper, the case studies of reducing rotational errors is theoretically done for a grinding spindle with an active magnetic bearing system. The rotational errors acting on the magnetic bearing spindle are due to mass unbalance of rotor, runout, grinding excitation and unmodeled nonlinear dynamics of electromagnets. The adaptive feedforward method based on LMS algorithm is discussed to compensate output and input disturbances, and investigated its effectiveness by numerical simulation. The feedforward control reduced external excitation and rotational error for specified frequency. The interpolation method using impulse function for cancelling the electrical 'uncut is studied. These methods show their effectiveness for the rotational accuracy of the improving magnetic bearing spindle through some simulation results of the rotational error decreased by them.

• 대한전기학회논문지
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• 제41권8호
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• pp.914-921
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• 1992

In this paper, we introduce a Walsh network and an LMS algorithm, and show how these can be realized as an adaptive equalizer. The Walsh network is built from a set of Walsh and Block pulse functions. In the LMS algorithm, the convergence factor is an important design parameter because it governs stability and convergence speed, which depend on the proper choice of the convergence facotr. The conventional adaptation techniques use a fixed time constant convergence factor by the method of trial and error. In this paper, we propose an optimal method in the choice of the convergence factor. The proposed algorithm depends on the received signal and the output of the Walsh network in real time.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.111-116
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• 2009

본 논문은 차세대 고속무선 DTV(Digital Television)를 위한 터보복호기반의 위상 옵셋 추정 기법이 대해 연구하였다. 위상 추정기법은 터보 복호기 외부에 추정기를 두어 다음 상태의 위상을 추정하기 위해 LMS (Least Mean Square) 방식을 사용하였다. 기존의 LMS 방식은 구현이 간결하지만 고정의 스텝 사이즈를 가지고 있으므로 시간에 따라 변화하는 다중 경로 환경에서는 채널 추정이 힘들며 트래킹 능력이 떨어지는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 고정 스텝 사이즈가 아닌 채널의 상태에 따라 스텝 사이즈를 변화 시키는 가변 스텝사이즈를 갖는 LMS 방식을 제안한다. 모의실험은 임의의 위상 옵셋에 대하여 수행되었으며, 제안한 방식이 기존의 방식에 비해 개선된 성능을 보임을 알 수 있었다.

• 전자공학회논문지
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• 제53권7호
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• pp.3-8
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• 2016

자기적응 등화기의 최적화에 널리 사용되는 판정의거(decision-directed: DD) least mean square(LMS) 알고리즘의 수정된 형태를 제안하고, 수정된 형태가 기존 알고리즘의 초기 수렴 특성을 크게 개선함을 보인다. 기존 DD LMS는 등화기 출력과 그에 대한 양자화 값의 차이를 오차로 간주하고, 오차의 제곱을 비용 함수로 하여 등화기 계수에 대해 이를 최소화함으로써 등화기의 최적화를 달성한다. 이 오차 발생 방법은 이진 신호 또는 단일레벨 신호에 유용하나, 다치레벨 신호의 경우 등화기의 초기화에는 효과적이지 못하다. 수정된 DD LMS에서는 오차 발생을 수정하여 이 문제를 해결하였다. 다치레벨 신호를 대상으로 한 모의실험을 통해 심볼간 간섭에 의한 왜곡과 부가 잡음 하에서 수정된 DD LMS의 유용성과 성능을 검증하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제46권6호
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• pp.95-101
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• 2009

다양한 적응 잡음 제거기 중에, LMS알고리즘은 강인성, 높은 추적성, 구현의 단순성 때문에 가장 많이 사용되는 알고리즘이다. 하지만, LMS알고리즘은 비균일적인 수렴과 수렴율과 EMSE-사이에 trade-off를 가진다. 이러한 단점을 극복하기 위해, 많은 가변 스텝 사이즈 알고리즘이 수년간 연구되고 있다. 이들 LMS알고리즘에서 보다 빠른 수렴속도를 위하여 복잡한 가변 스텝방식을 사용하는데 이는 많은 계산량을 필요로 한다. 이는 LMS알고리즘의 장점인 단순성과 강인성을 손상한다. 제안하는 IGC알고리즘은 원신호와 잡음신호의 순시 이득 값을 사용한다. 그 결과, IGC알고리즘은 계산량을 줄이고, 보다 높은 성능을 유지한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.1061-1066
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• 2014

천해에서 음파 전달은 매우 복잡하며, sparse한 전달 특성을 갖는다. 이러한 환경에서 수중음향통신 시스템의 성능을 향상시키기 위하여 채널을 추정하기 위한 여러 방법들이 연구되었다. 본 논문에서는 기존의 sparse-aware LMS(Least Mean Square) 알고리즘들보다 빠른 수렴속도를 갖는 LMS 기반 채널 추정 알고리즘을 제안하였다. 제안한 방법은 $L_p$-norm LMS 알고리즘과 soft decision 과정을 결합한 것이다. 모의실험은 실제 해상 실험을 통하여 얻은 수중 음속 데이터를 바탕으로 수행되었다. 그 결과 제안한 방법이 기존의 방법들보다 빠른 수렴속도와 향상된 성능을 보이는 것을 확인하였다.