• 제목/요약/키워드: Online beamforming

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잡음 환경에서의 음성인식을 위한 온라인 빔포밍과 스펙트럼 감산의 결합 (Combining deep learning-based online beamforming with spectral subtraction for speech recognition in noisy environments)

  • 윤성욱;권오욱
    • 한국음향학회지
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    • 제40권5호
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    • pp.439-451
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    • 2021
  • 본 논문에서는 실제 환경에서의 연속 음성 강화를 위한 딥러닝 기반 온라인 빔포밍 알고리듬과 스펙트럼 감산을 결합한 빔포머를 제안한다. 기존 빔포밍 시스템은 컴퓨터에서 음성과 잡음을 완전히 겹친 방식으로 혼합하여 생성된 사전 분할 오디오 신호를 사용하여 대부분 평가되었다. 하지만 실제 환경에서는 시간 축으로 음성 발화가 띄엄띄엄 발성되기 때문에, 음성이 없는 잡음 신호가 시스템에 입력되면 기존 빔포밍 알고리듬의 성능이 저하된다. 이러한 효과를 경감하기 위하여, 심층 학습 기반 온라인 빔포밍 알고리듬과 스펙트럼 감산을 결합하였다. 잡음 환경에서 온라인 빔포밍 알고리듬을 평가하기 위해 연속 음성 강화 세트를 구성하였다. 평가 세트는 CHiME3 평가 세트에서 추출한 음성 발화와 CHiME3 배경 잡음 및 MUSDB에서 추출한 연속 재생되는 배경음악을 혼합하여 구성되었다. 음성인식기로는 Kaldi 기반 툴킷 및 구글 웹 음성인식기를 사용하였다. 제안한 온라인 빔포밍 알고리듬 과 스펙트럼 감산이 베이스라인 빔포밍 알고리듬에 비해 성능 향상을 보임을 확인하였다.

항재밍 3차원 GPS 배열 안테나를 위한 Mutual coupling 보상 및 재밍 방향탐지 알고리즘 (Mutual Coupling Compensation and Direction Finding for Anti-Jamming 3D GPS Antenna Array)

  • 강규식;신천식;김선우
    • 한국통신학회논문지
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    • 제42권4호
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    • pp.723-730
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    • 2017
  • 본 논문에서는 안테나 간의 상호 결합을 고려한 온라인 보상 알고리즘을 고려하였으며, 이를 적용하기 위한 새로운 GPS(Global Positioning System)용 안테나 배열을 제안하였다. 제안한 안테나 배열 및 ULA(Uniform Linear Array), URA(Uniform Rectangular Array)에 대한 항재밍 성능 평가를 위해 복수의 재밍신호 환경에 대한 방향탐지를 환경 조건 별로 나누어서 진행하였다. 1. 상호 결합이 존재하지 않는 환경. 2. 상호 결합이 있으나 보상이 이루어지지 않는 환경. 3. 상호 결합 보상이 이루어진 환경. RMSE(Root Mean Square Error) 분석을 통해 온라인 보상 알고리즘이 작동함을 확인하고 복수의 재밍신호에서도 피크 검출이 가능함을 보였다.

Cellular CDMA용 배열 안테나 오차 보정 알고리듬 (An Online Calibration Algorithm for Cellular CDMA Antenna Arrays)

  • 석미경;조상우;전주환
    • 한국통신학회논문지
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    • 제29권2C호
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    • pp.306-314
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    • 2004
  • 배열 안테나를 사용하고 있는 CDMA 기반의 이동 통신 기지국은 효율적인 빔 형성을 위해서 배열 안테나 시스템을 이루고 있는 송수신기 모듈의 정확한 성능을 필요로 하며 이를 위해 오차 보정이 반드시 필요하다. 일반적으로 오차 보정은 internal 오차 보정과 external 오차 보정으로 크게 구분 할 수 있다. 특히 internal 오차 보정은 수신기 모듈을 이루고 있는 RF/IF 회로 소자들의 특성이 변하기 때문에 정기적으로 오차 보정이 필요하다고 알려져 있다. 본 논문에서는 비동기 CDMA 시스템에서 안테나 배열 소자들 간의 진폭 이득과 위상 응답에 오차가 생길 때 온라인으로 보정 할 수 있는 알고리듬을 제안한다. 부공간(subspace) 기반의 알고리듬의 성능 평가와 분석 결과를 제시하기 위해 실험으로 측정한 데이터를 이용하였고, simulated annealing이라는 최적화 방법을 사용하여 부공간(subspace) 기반의 알고리듬에서 발생하는 초기값 문제를 해결하고 모의실험을 통해 확인하였다.