• 한국음향학회지
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• 제15권2호
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• pp.85-89
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• 1996

본 논문에서는 상태간의 천이가 특정한 시간 구간에서만 발생하도록 하는 천이 제한(transition constrained) HMM를 제안하고 잡음 환경에서의 성능을 평가하였다. 천이 제한 HMM는 상태 지속을 제한하고 음성 신호의 시간적 변화를 단순하고 효과적으로 표현할 수 있다. 제안된 천이 제한 HMM은 기존 HMM 보다 성능이 우수할 뿐만아니라 계산량도 매우 감소한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여 반연속(semi-continuous) HMM을 이용하여 잡음이 SNR 20, 10, 0 dB로 첨가된 음성에 화자독립 단독음 인식실험을 수행하였다. 실험 결과에서 제안된 방법은 잡음에 강인한 특성을 나타내었다. 두 가지 종류의 잡음을 SNR 10dB로 첨가하여 사용한 경우, 천이제한 HMM의 인식률은 기존 HMM의 단어 인식률 81.08%와 75.36%에 비하여 각각 7.31%와 10.35% 향상되었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2006년도 춘계종합학술대회
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• pp.481-484
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• 2006

음성 신호의 피치주기 검출 알고리즘은 음성 인식, 화자 식별 등의 다양한 음성 신호 처리 분야에 적용되고 있으며, 시간영역과 주파수영역에서 많은 연구가 진행되고 있다. 피치주기 검출 알고리즘의 하나인 AMDF(average magnitude difference function)는 연산속도가 빠른 장점이 있지만, 피치주기 검출을 위한 valley점 선정에 있어서 알고리즘이 복잡해지는 문제점이 발생한다. 또한 이러한 피치주기 검출 알고리즘이 실생활에 응용되기 위해서는 다양한 환경에서 발생하는 소음으로부터 강인한 특성을 가져야 한다. 따라서, 본 논문에서는 변형된 AMDF 알고리즘을 이용하여 피치주기 검출을 위한 전체 최소 valley점 선정을 보다 용이하게 하였으며, 테스트 신호로써 지하철 등과 같은 소음환경에서의 음성신호를 사용하였다.

• 한국음향학회지
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• 제16권6호
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• pp.25-35
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• 1997

음성 신호 처리에 널리사용되어 온 2차 통계에 의한 음성 분석 방법은 잡음 환경에서 성능이 크게 저하되는 단점을 지닌다. 이에 반하여 고차 통계 방법은 Gaussian 잡음 등을 억제하는 특성을 가지고 있어서 잡음 환경에 상대적으로 강인한 음성 특징 추출을 가능하게 한다. 본 논문에서는 고차 통계에 의한 음성 분석 방법을 이용하여 백색 및 유색 잡음 환경에서의 문맥 독립형(text-independent) 화자식별 시스템을 제안하고, 기존의 2차 통계에 의한 방식과 성능을 비교하였다. 본 논문에서의 화자식별 시스템은 벡터 양자화 방법에 기반을 두고 있으며, 고차 통계 방법에 의한 유성음/무성음 판별을 통해 non-Gaussian 특징을 가지면서도 화자 정보가 집중되어 있는 유성음 부분에 대해서만 음성 특징을 추출하여 인식에 사용하였다. 50명의 화자를 대상으로 한 화자식별 실험 결과, 고차 통계 방법이 2차 통계에 의한 방법보다 잡음 환경에서 상대적으로 우수한 인식 성능을 나타냄을 확인하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1997년도 한국자동제어학술회의논문집; 한국전력공사 서울연수원; 17-18 Oct. 1997
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• pp.1360-1363
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• 1997

Development and realizatioin of adaptive Active Noise Cntrol used for quieting transformer nosie are planed to provide workers with comfortable working environment and to attenuate the noise for residents in many noisy areas(power plant, power transformer, GIS transformer etc.).

• 한국정보처리학회논문지
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• 제1권2호
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• pp.225-236
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• 1994

지금껏 발표된 많은 연구 결과에 의하면 신경망 시스템의 일반화 정도(정확도) 는 통계적 모델과의 비교 평가에서 그 일반화 정도가 그들과 버금가거나 우수하다는 평가를 받고 있다. 그러나, 이러한 신경망 시스템의 우수한 예측 결과는 불량 데이타 (noisy data)가 거의 없는 건전한 데이타, 혹은 일정량의 불량 데이타를 제어할 수 있을 만큼 충분한 양의 데이타로 신경망을 학습시켰을 경우에만 얻을 수가 있었다. 실제 문제-특히, 경제, 경영상의 문제-를 풀기 위하여 모아진 실 데이타는 신경만 시 스템이 만족할 만한 예측 결과를 보일 수 있을 정도의 건전한 데이타가 못되는 것이 현실이다. 따라서, 본 연구에서는 일정량의 불량 데이타를 포함하고 있는 훈련 데이타 를 통해 신경만을 훈련시킬 경우 신경망 시스템의 일반화 정도를 높일 수 있는 방법 에 대하여 논하였다. 본 연구의 관찰된 실험 결과에 의하면 신경망 시스템의 일반화 정도를 높이기 위해 훈련 데이타에서 같은 입력값을 갖는데도 불구하고 서로 상반되 는 출력값을 갖는 불량 데이타들을 골라내어 신경망 시스템을 훈련시키는 방법을 제 안하였다. 아울러, 두개의 서로 상반된 결과값을 갖는 불량 데이타로 신경만을 훈련 시켰을 경우 두 결과값의 평균값에 의해 신경망의 가중치(weight)조정이 된다는 이전 의 연구결과［25］도 입증되었다. 또한, 본고에서는 현재 진행중에 있는 신경망을 이 용한 신용 평가 시스템 개발에 관한 중간 결과도 기술되어 있다.

• 한국음향학회지
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• 제31권7호
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• pp.449-460
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• 2012

발전소 건설 시에 설치된 지하매설 배관이 대부분 20년 이상 경과됨에 따라서 지하매설 배관의 누설탐지의 중요성이 점차 부각되고 있다. 본 논문의 목적은 발전소와 같이 매설배관 주변에 회전체 기계잡음이 존재하는 경우에 배관의 누설위치 추정성능을 개선하기 위한 방법을 연구하는 것이며, 이러한 목적을 달성하기 위하여 주파수영역에서 배관 주변의 회전체 기계잡음을 효과적으로 제거할 수 있는 방법을 제안하였다. 또한 상호스펙트럼의 위상정보를 이용하여 배관의 누설위치를 추정하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법의 타당성 평가를 위하여 실험을 수행하였으며, 실험결과 회전체에서 발생하는 주기적인 잡음성분을 제거함으로써, 배관 누설을 탐지하는 상호상관함수기법의 성능을 개선할 수 있음을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.268-276
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• 1992

본 논문에서는 전파감측(감시 및 측정)이나 유니버셜 복조기의 개발을 위한 기초 연구로써, 미지의 디지털 변조 신호 식별에 대하여 논의한다. 제안한 식별 방법은 시간 영역의 파라미터를 이용하는 방안으로 먼저 포락선, 순시 주파수, 차위상 정보를 기본특징으로 추출한다. 추출된 기본특징은 식별을 위해 2개의 2차원 비선형 식별 공간으로 사상되며 입력 신호의 식별은 1차 선형식별함수를 이용해 이루어진다. 본 논문에서 제안한 방법의 타당성을 검증하기 위하여 가우스성 잡음 환경하에서 ASK-2, ASK-4, BPSK, QPSK, 8PSK, FSK, QAM 신호를 대상으로 특징추출과 식별과정을 모의실험한다.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제17권2호
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• pp.42-53
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• 2014

Robust voice recognition (RVR) is essential for a robot to communicate with people. One of the main problems with RVR for robots is that robots inevitably real environment noises. The noise is captured with strong power by the microphones, because the noise sources are closed to the microphones. The signal-to-noise ratio of input voice becomes quite low. However, it is possible to estimate the noise by using information on the robot's own motions and postures, because a type of motion/gesture produces almost the same pattern of noise every time it is performed. In this paper, we propose an RVR system which can robustly recognize voice by adults and children in noisy environments. We evaluate the RVR system in a communication robot placed in a real noisy environment. Voice is captured using a wireless microphone. Navigation Strategy is shown Obstacle detection and local map, Design of Goal-seeking Behavior and Avoidance Behavior, Fuzzy Decision Maker and Lower level controller. The final hypothesis is selected based on posterior probability. We then select the task in the motion task library. In the motion control, we also integrate the obstacle avoidance control using ultrasonic sensors. Those are powerful for detecting obstacle with simple algorithm.

• 음성과학
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• 제15권2호
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• pp.67-77
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• 2008

In this paper, we implemented a robust speech recognizer using the TMS320VC33 DSP. For this implementation, we had built speech and noise database suitable for the recognizer using spectral subtraction method for noise removal. The recognizer has an explicit structure in aspect that a speech signal is enhanced through spectral subtraction before endpoints detection and feature extraction. This helps make the operation of the recognizer clear and build HMM models which give minimum model-mismatch. Since the recognizer was developed for the purpose of controlling car facilities and voice dialing, it has two recognition engines, speaker independent one for controlling car facilities and speaker dependent one for voice dialing. We adopted a conventional DTW algorithm for the latter and a continuous HMM for the former. Though various off-line recognition test, we made a selection of optimal conditions of several recognition parameters for a resource-limited embedded recognizer, which led to HMM models of the three mixtures per state. The car noise added speech database is enhanced using spectral subtraction before HMM parameter estimation for reducing model-mismatch caused by nonlinear distortion from spectral subtraction. The hardware module developed includes a microcontroller for host interface which processes the protocol between the DSP and a host.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권9호
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• pp.1005-1017
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• 2013

음성구간 검출은 음성과 잡음이 섞인 신호에서 음성구간과 비음성구간을 구분하는 과정으로 음성 향상을 위한 신호처리에서 매우 중요한 과정이다. 지금까지 음성구간 검출에 관한 많은 연구가 있었지만, 낮은 신호 대 잡음비 환경이나 자동차 잡음과 같은 시간에 따른 변화가 심한 잡음환경에서는 좋은 성능을 보이지 못하였다. 본 논문에서는 웨이브렛 밴드 엔트로피 기반의 앙상블 분산과 소프트 문턱치 기법을 이용한 새로운 음성구간 검출 알고리듬을 제안하였다. 제안한 알고리듬의 성능을 비교 평가하기 위하여 자동차 잡음이 있는 다양한 신호 대 잡음비 환경에서 실험을 수행하였으며 실험결과, 제안한 방법의 우수한 성능을 확인할 수 있었다.