• 제목/요약/키워드: Noise detection algorithm

검색결과 874건 처리시간 0.032초

로컬 중간값 분산을 이용한 적응형 메디안 필터 (Adaptive Median Filter by Local Central Variance)

  • 조우연;최두일
    • 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
    • /
    • 제54권2호
    • /
    • pp.104-115
    • /
    • 2005
  • Median filters in the signal processing have been most widely used and have demonstrated the strongest effects. This paper proposes the adaptive median filters with noise detection. The proposed basic algorithm of the filters is to judge whether or not the noises exist on the ground of The Noise Judgment Standards. Just in case the existence of the noises is verified by the algorithm, it takes the median filter. In order to judge the existence of the noises by the algorithm, this paper introduced the noise detection method by local central variance. As a result of comparing and analyzing the features and performance of the proposed filters and the existing [5]-[10] filters on the same conditions, it was verified that the former proved to be better than the latter, Observed even by naked eyes, it was similar, too. Accordingly, it's proved that the adaptive median filters by local central variance are useful in removing the impulse noise of the median filter and reinforce the edge preservation ability.

웨이브렛 변환을 이용한 음성신호의 끝점검출 (Endpoint Detection of Speech Signal Using Wavelet Transform)

  • 석종원;배건성
    • 한국음향학회지
    • /
    • 제18권6호
    • /
    • pp.57-64
    • /
    • 1999
  • 본 논문에서는 잡음이 포함된 음성의 시작점과 끝점을 효율적으로 검출할 수 있는 알고리듬에 대하여 연구하였다. 이를 위해, 웨이브렛 영역에서의 에너지 분포를 고려함으로써 잡음환경하에서도 음성을 검출할 수 있는 새로운 검출 파라미터를 제안하였다. 제안된 끝점검출 파라미터는 웨이브렛 영역에서 세 번째 coarsed 스케일의 표준편차와 가중치를 곱한 첫 번째 detailed 스케일의 표준편차의 합으로 정의하였다. 제안된 끝점검출기의 성능평가를 위해서 다양한 SNR에서 기존방식과 비교하여 시작점과 끝점의 정확도 실험을 수행하였고 HMM 음성인식시스템을 이용하여 인식실험도 수행하였다.

  • PDF

CNN based Sound Event Detection Method using NMF Preprocessing in Background Noise Environment

  • Jang, Bumsuk;Lee, Sang-Hyun
    • International journal of advanced smart convergence
    • /
    • 제9권2호
    • /
    • pp.20-27
    • /
    • 2020
  • Sound event detection in real-world environments suffers from the interference of non-stationary and time-varying noise. This paper presents an adaptive noise reduction method for sound event detection based on non-negative matrix factorization (NMF). In this paper, we proposed a deep learning model that integrates Convolution Neural Network (CNN) with Non-Negative Matrix Factorization (NMF). To improve the separation quality of the NMF, it includes noise update technique that learns and adapts the characteristics of the current noise in real time. The noise update technique analyzes the sparsity and activity of the noise bias at the present time and decides the update training based on the noise candidate group obtained every frame in the previous noise reduction stage. Noise bias ranks selected as candidates for update training are updated in real time with discrimination NMF training. This NMF was applied to CNN and Hidden Markov Model(HMM) to achieve improvement for performance of sound event detection. Since CNN has a more obvious performance improvement effect, it can be widely used in sound source based CNN algorithm.

우리나라 의용생체공학의 현황과 전망

  • 이충웅
    • 대한의용생체공학회:의공학회지
    • /
    • 제10권2호
    • /
    • pp.83-88
    • /
    • 1989
  • This paper is a study on the design of adptive filter for QRS complex detection. We propose a simple adaptive algorithm to increase capability of noise cancelation in QRS complex detection with two stage adaptive filter. At the first stage, background noise is removed and at the next stage, only spectrum of QRS complex components is passed. Two adaptive filters can afford to keep track of the changes of both noise and QRS complex. Each adaptive filter consists of prediction error filter and FIR filter The impulse response of FIR filter uses coefficients of prediction error filter. The detection rates for 105 and 108 of MIT/BIH data base were 99.3% and 97.4% respectively.

  • PDF

확률적 목표 음성 검출을 통한 다채널 입력 기반 음성개선 (Probabilistic Target Speech Detection and Its Application to Multi-Input-Based Speech Enhancement)

  • 이영재;김수환;한승호;한민수;김영일;정상배
    • 말소리와 음성과학
    • /
    • 제1권3호
    • /
    • pp.95-102
    • /
    • 2009
  • In this paper, an efficient target speech detection algorithm is proposed for the performance improvement of multi-input speech enhancement. Using the normalized cross correlation value between two selected channels, the proposed algorithm estimates the probabilistic distribution function of the value from the pure noise interval. Then, log-likelihoods are calculated with the function and the normalized cross correlation value to detect the target speech interval precisely. The detection results are applied to the generalized sidelobe canceller-based algorithm. Experimental results show that the proposed algorithm significantly improves the speech recognition performance and the signal-to-noise ratios.

  • PDF

저소음 저배압을 위한 다중 모드 지능제어 배기계에 관한 연구 (A Study on the multi-mode muffler by intelligent control for low noise and low backpressure)

  • 손동구;김흥섭;오재응
    • 한국정밀공학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국정밀공학회 1997년도 춘계학술대회 논문집
    • /
    • pp.46-50
    • /
    • 1997
  • Acoustic signals from the vehicle muffler has various kinds of noises. For control of noise from the vehicle muffler, the major part of noise to be contorted is that correlated with the revolution of the vehicle engine. For this reason the most efficient method for noise control is to use the extracted acoustic signals correlated with revolution as a controlled factor. Therebefore in this paper we developed and proofed an algorithm for efficient amplitude detection and phase detection related to the engine operating revolution from the vehicle muffler noise by orthogonality.

  • PDF

국부 마스크의 표준편차를 이용한 에지 검출에 관한 연구 (A Study on Edge Detection using Standard Deviation of Local Masks)

  • 이창영;안영주;김남호
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국정보통신학회 2013년도 추계학술대회
    • /
    • pp.782-784
    • /
    • 2013
  • 디지털 영상 처리 기술이 발전함에 따라 에지는 여러 분야에서 활용되고 있다. 기존의 에지 검출 방법은 Sobel, Prewitt, Roberts, Laplacian 연산자 등을 활용한 마스크 방법이 있다. 이러한 기존의 에지 검출 방법들은 구현이 간단하다. 그러나, AWGN(additive white Gaussian noise) 잡음이 첨가된 영상을 처리할 경우, 에지 검출 특성이 다소 미흡하다. 따라서 이와 같은 기존의 에지 검출 방법들의 단점을 보완하기 위하여, 본 논문에서는 국부 마스크의 표준편차를 이용한 에지 검출 알고리즘을 제안하였으며, AWGN 환경에서 제안한 알고리즘은 우수한 에지 검출 특성을 나타내었다.

  • PDF

복합잡음 환경에서 에지 검출에 관한 알고리즘에 관한 연구 (A Study on Algorithm of Edge Detection in Mixed Noise Environments)

  • 이창영;김남호
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국정보통신학회 2014년도 춘계학술대회
    • /
    • pp.100-103
    • /
    • 2014
  • 현재 에지 검출은 여러 분야에서 사용되고 있으며, 대부분의 영상처리의 전처리 과정 및 영상처리에 있어서 필수불가결한 기술이다. 이에 따라 관련 연구가 끊임없이 진행되어 오고 있다. 이러한 에지는 영상의 물체에 대한 크기, 방향, 위치 등의 중요한 영상 요소를 가지고 있다. 이를 검출하기 위한 여러 방법들이 제안되어 왔으며, 그 중 대표적인 방법은 Sobel, Prewitt, Roberts, Laplacian, LoG(Laplacian of Gaussian) 등이 있다. 그러나 이러한 기존의 방법들은 복합잡음이 첨가된 영상에서 에지 검출 특성이 미흡하다. 따라서 본 연구에서는 국부 마스크의 크기와 위치에 따라 요소에 대한 중앙값 및 평균값을 이용한 에지 검출 방법을 제안하였다.

  • PDF

적외선 주사 영상에서 소형 표적의 탐지 및 추적을 위한 신뢰성 있는 측정치 선택 기법 (Reliable Measurement Selection for The Small Target Detection and Tracking in The IR Scanning Images)

  • 양유경;김성호
    • 한국군사과학기술학회지
    • /
    • 제11권1호
    • /
    • pp.75-84
    • /
    • 2008
  • A new automatic small target detection and tracking algorithm for the real-time IR surveillance system is presented. The automatic target detection and tracking algorithm of the real-time systems, requires low complexity and robust tracking performance in the cluttered environment. Linear-array and parallel-scan IR systems usually suffer from severe scan noise caused by the detector non-uniformity. After the spatial filtering and thresholding, this scan noise still remains as high amplitude clutter which degrades the target detection rate and tracking performance. In this paper, we propose a new feature which consists of area and validity information of a measurement. By adopting this feature to the measurements selection and track confirmation, we can increase the target detection rate and reduce both the track loss rate and false track rate. From the experimental results, we can validate the feasibility of the proposed method in the noisy IR images.

국부 통계 특성을 이용한 임펄스 노이즈 영상의 적응적 노이즈 검출 및 변형된 형태의 Gaussian 노이즈 제거 기법 (An Adaptive Noise Detection and Modified Gaussian Noise Removal Using Local Statistics for Impulse Noise Image)

  • 응웬뚜안안;송원선;홍민철
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국방송공학회 2009년도 추계학술대회
    • /
    • pp.179-181
    • /
    • 2009
  • 본 논문에서는 국부 통계 특성을 이용한 임펄스 노이즈 영상의 적응적 노이즈 검출 및 변형된 형태의 Gaussian 노이즈 제거 기법에 대해 제안한 다. 노이즈 검출을 위한 제약 조건을 결정을 위하여 국부 평균, 국부 분산 그리고 국부 최대값을 이용하였다. 또한 검출된 노이즈 제거를 위한 변형된 형태의 Gaussian 필터를 사용하기 위해 노이즈 정도를 조절하기 위한 튜닝 매개변수(tuning parameter)를 사용하였다. 실험 결과를 통해 제안된 방식이 기존 방식보다 효과적으로 노이즈 검출 및 제거 되었음을 확인할 수 있었다.

  • PDF