• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1998년도 추계종합학술대회 논문집
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• pp.1251-1254
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• 1998

본 논문에서는 최근들어 널리 연구되고 있는 다해상도 신호해석 방법인 웨이브렛 변환, 웨이브렛 패킷, 그리고 코사인 패킷 알고리듬을 음성개선에 이용하여 각각의 성능을 비교하였으며, 또한 이를 기존의 스펙트럼차감법의 성능과 비교 분석 하였다. 성능비교의 척도로는 SNR과 ㅋ스트랄 거리를 이용하였다. 실험결과 SNR면에서는 코사인 패킷이 가장 좋은 결과를 보였다. 그리고 ㅋ스트랄 거리의 경우 코사인 패킷과 웨이브렛 패켓이 훨씬 나은 결과를 보였으며 주관적인 청취결과 역시 코사인 패킷이 가장 좋은 결과를 보였고, 기존의 스펙트럼 차감법은 musical noise의 영향으로 인해 상대적으로 다른 방식에 비해 합성음의 음질이 많이 떨어짐을 확인할 수 있었다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제15권3E호
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• pp.27-30
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• 1996

A recursive estimation for the enhancement of white noise contaminated speech is proposed. This method is based on the Kalman filter with time-varying parametric model for the clean speech signal. Then, hidden filter model are used to model the clean speech signal. An approximation improvement of 4-5 dB in SNR is achieved at 5 and 10 dB input SNR, respectively.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제11권6호
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• pp.1793-1801
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• 2016

Speech enhancement is a challenging problem due to the diversity of noise sources and their effects in different applications. The goal of speech enhancement is to improve the quality and intelligibility of speech by reducing noise. Many research works in speech enhancement have been accomplished in English and other European Languages. There has been limited or no such works or efforts in the past in the context of Tamil speech enhancement in the literature. The aim of the proposed method is to reduce the background noise present in the Tamil speech signal by using wavelets. New modified thresholding function is introduced. The proposed method is evaluated on several speakers and under various noise conditions including White Gaussian noise, Babble noise and Car noise. The Signal to Noise Ratio (SNR), Mean Square Error (MSE) and Mean Opinion Score (MOS) results show that the proposed thresholding function improves the speech enhancement compared to the conventional hard and soft thresholding methods.

• 한국음향학회지
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• 제19권2호
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• pp.61-67
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• 2000

최근의 디지털 신호처리 기술과 집적 회로 설계 기술의 발달은 보청 시스템의 새로운 가능성을 제공하고 있다. 그러나, 배경 잡음은 여전히 많은 난청자가 호소하는 문제로 남아 있다. 본 논문에서는 임상 실험을 통하여 음성 대역 잡음 환경에서 감음신경성 난청자의 음성 인지 능력과 어음 변별력을 측정한 결과를 제시한다. 또한, 보다 향상된 보청 환경을 제공하기 위하여 보청 시스템의 전처리단으로써 음질 향상 기법을 이용하여 배경 잡음을 제거하였다. 음질 향상 기법은 DSP 보드를 이용하여 실시간 시스템으로 구현되었으며, 이를 이용하여 청력 검사를 실시하였다. 임상 실험을 실시한 결과, 음질 향상 기법은 배경 잡음을 제거함으로써 신호의 SNR을 개선시켜 보청 이득과 결합되어 감음신경성 난청자의 음성 변별력을 크게 향상시켰다.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권11C호
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• pp.1111-1118
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• 2007

본 논문은 다중 사용자 시스템에서 좋은 채널을 가진 사용자를 선택함으로써 얻을 수 있는 다이버시티, 즉 다중 사용자 다이버시티로부터 증대되는 처리율 (throughput)에 대해 새로운 접근 방식을 이용하여 분석하였다. 이와 같은 다중 사용자 다이버시티 이득으로부터 도출되는 처리율의 증가를 근사적 형태의 식으로 유도하기 위하여, 본 논문에서는 Puiseux 급수를 이용하였고 이를 통해 단순화된 맺음식 (closed form)의 결과를 얻을 수 있었다. 이 결과식은 다중 사용자 다이버시티 이득이 신호 대 잡음비 (SNR)에 독립적이라는 것을 보여주고 있다. 또한 본 논문에서는 위의 결과를 Max C/I과 proportional fair scheduling과 같은 스케줄링 알고리즘에 확대 적용하였다. 그리고 제시한 결과식을 모의실험과 비교하여 검증하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권10호
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• pp.4930-4951
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• 2018

The deep learning based speech enhancement has shown considerable success. However, it still suffers performance degradation under mismatch conditions. In this paper, an adaptation method is proposed to improve the performance under noise mismatch conditions. Firstly, we advise a noise aware training by supplying identity vectors (i-vectors) as parallel input features to adapt deep neural network (DNN) acoustic models with the target noise. Secondly, given a small amount of adaptation data, the noise-dependent DNN is obtained by using $L_2$ regularization from a noise-independent DNN, and forcing the estimated masks to be close to the unadapted condition. Finally, experiments were carried out on different noise and SNR conditions, and the proposed method has achieved significantly 0.1%-9.6% benefits of STOI, and provided consistent improvement in PESQ and segSNR against the baseline systems.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권10호
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• pp.2211-2217
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• 2009

본 논문에서는 잔향이 존재하는 환경에서 단일 마이크로폰을 사용한 음성 개선 방법을 제시한다. 스펙트럼 차감법(Spectral Subtraction)은 스펙트럼 상에서 잔향성분 및 잡음을 제거 할 수 있는 효과적인 방법이다. 스펙트럼 차감법은 음성과 비음성 구간의 정확한 구분을 필요로 하며 성능을 향상시키기 위해 본 논문에서는 엔트로피(Entropy) 기반의 음성 구간 검출법을 적용하였다. 제시된 방법을 기존의 에너지 검출 기반의 음성 검출법을 적용한 스펙트럼 차감법과 비교하여 성능 평가를 수행하였다. SNR 및 잔향시간에 따른 잔향 제거비율을 평가지표로 사용하였으며, 시뮬레이션 결과 기존의 스펙트럼 차감법과 비교하여 제시된 방법이 우수한 성능을 보였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1991년도 학술발표회 논문집
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• pp.32-37
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• 1991

고해상도 신호처리의 기본적인 문제는, 관찰 데이터의 개수가 작고 신호 대 잡음비(SNR)가 낮아서, 푸리에 분석기법에 의해 주기신호가 분해되지 않는 경우에, 신호의 파라미터를 추정하는 것이라 할 수 있다. 주기신호의 주파수 추정 문제에서는 일반적으로 주기신호의 개수를 알고 있다고 가정하는데, 주기신호의 개수가 사전에 알려져 있지 않은 경우, 주파수 추정은 결국 주기신호의 개수결정문제가 되어, EVD나 SVD를 이용한 개수 결정방법이 활발히 연구되어 왔다. 고해상도 신호처리에서는 EVD나 SVD의 비선형 특성 상임게치 신호 대 잡음비가 존재하며 이 SNR보다 낮은 경우 심각한 왜곡현상을 보이게 되어, 주파수 추정 또는 주기신호의 개수결정에 큰 오차를 보이게 된다. 주기신호의 개수를 사전에 알고 있는 경우, 임게치 SNR를 낮추려는 노력으로는 overdetermined over-ranked structured correlation matrix의 rank reduction과 averaging을 이용한 신호 향상방법(signal enhancement)이 연구되어 왔다. 그러나 사전에 주기신호의 개수를 알아야만 하는 결점이 있고, 잡음이 백색이여야 하는 제약이 있었다. 일반적으로 환경 잡음은 유색이고, 주기신호의 개수를 사전에 모르는 경우이므로, 낮은 SNR에서의 주파수 추정문제는 유색잡음을 고려한 신호향상으로 임게치 SNR을 낮추고 주기신호의 개수를 결정한 후 주파수 추정이 이루어져야 한다. 본 논문에서는 이를 위해 광대협 유색잡음에서의 신호향상과 그 과정 중 중 주기신호의 개수를 결정하는 알고리즘ㅇ르 제시하고자 한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제33권2호
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• pp.159-169
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• 2017

위성용 전자광학탑재체는 제한된 소모전력 및 우주방사선과 같은 사용 환경에 의해 설계부터 특별한 요구사항을 가지고 있으며, 획득 영상의 품질은 주로 GSD (Ground Sampled Distance), 신호대잡음비(SNR, Signal to Noise Ratio), MTF (Modulation Transfer Function)에 따라 좌우된다. 영상센서의 출력신호에 포함된 잡음 감소를 통한 신호대잡음비 개선을 위하여, 센서에 추가된 프리픽셀(Pre-pixel) 및 다크픽셀(Dark-pixel)을 사용하여 CDS (Corrective Double Sampling) 방식을 통해 영상센서의 잡음 성분을 포함한 오프셋 신호(Offset Signal)를 제거하는 아날로그 신호처리(ASP, Analog Signal Processor) 방법을 제안한다. 또한 센서 제어시스템에서는 영상의 불균일성 처리를 위해 제어시스템의 출력 포트별 게인(Gain), 오프셋, 및 센서의 화소별 특성을 반영한 다양한 방식에 의한 보정 방법이 적용된다. 본 논문에서는 이상 설명한 여러 가지 잡음 개선방법을 시스템 설계 및 운영에 적용하여 위성탑재용 전자광학카메라의 신호대잡음비 향상 방법을 제안하고, 실험을 통해 검증한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.139-146
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• 2009

본 논문에서는 차량에서의 자동 음성인식 시스템과 같이 신호대잡음비가 낮은 잡음 환경에서의 음성인식에 적합한 변형된 스펙트럼 차감법을 제안한다. 기존의 스펙트럼 차감법은 스펙트럼에서 낮은 신호대 잡음비(SNR)를 갖는 부분은 감쇄되고, 신호대잡음비가 높은 부분은 강조되는 신호대잡음비에 의존한다. 그러나 이러한 구성은 높은 신호대잡음비를 갖는 환경에서는 적절하나 차량 환경과 같이 낮은 신호대잡음비를 나타내는 환경에서는 매우 부적절하다. 제안하는 방법은 낮은 신호대잡음비를 갖는 잡음 환경을 위해 음성우세영역을 강조하여 불필요하게 음성영역이 과차감되지 않도록 방지한다. 차량용 음성명령어 어휘를 대상으로 한 실험 결과에서 제안하는 방법이 기존의 방법에 비해 우수한 것을 확인하였다.