• 전자공학회논문지 IE
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• 제49권2호
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• pp.9-17
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• 2012

음성 인식 시스템의 용용에서 실제 문제점의 하나는 음성신호의 왜곡에 의한 인식성능의 저하이다. 음성신호의 왜곡에 가장 중요한 원인은 부가적인 잡음이다. 이 논문은 잡음에 강인한 음성인식을 위하여, 스펙트럼 피크 향상 기법과 효과적인 잡음 차감 기법에 기초한 스펙트럼 보상 방법을 기술한다. 제안한 방법은 음성 스펙트럼의 포먼트 구조를 향상시키고 스펙트럼 기울기를 보상하면서도 광 대역폭 스펙트럼 요소는 그대로 유지한다. 백색 가우스 잡음, 자동차 잡음, 음성 잡음 또는 지하철 잡음에 의해 왜곡된 음성을 이용한 인식실험을 수행한 결과, 새로운 방법은 스펙트럼 보상을 하지 않은 경우에 비해, 높은 SNR(Signal to Noise Ratio) 환경에서는 평균 오인식율을 약간 줄였으며, 낮은 SNR(10 dB) 환경에서는 평균 오인식율을 1/2로 크게 줄였다.

• 전자공학회논문지B
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• 제31B권5호
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• pp.50-57
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• 1994

In the non-destructive evaluation techniques using ultrasonic signal, backscattering noise from grain interface decreases the SNR of received signal. In this paper, SSP(split-spectrum processing) based on the constant FBR decomposition method has been applied to enhance the SNR. This algorithm helps to find optimal parameters of filter bank through a simple theory and has an advantage that reduce the signal processing time compared with the conventional constant bandwidth decomposition method. In this experiment, the 304 stainless steel sample is heat-treated and received ultrasonic signal is processed by SSP using the constand bandwidth decomposition method and the constand FBR decomposition method enhanced the SNR by 1.4 dB and reduced the required number of filters by 4 compared with the constant bandwidth decomposition method.

• 정보처리학회논문지C
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• 제13C권5호
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• pp.601-606
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• 2006

복호 후 전달 협력 통신 프로토콜(DFP: Decode-and-Forward Cooperative Communication Protocol)은 하나의 안테나를 쓰는 사용자에게 물리적인 안테나의 증가 없이 다중 안테나 시스템의 강력한 장점을 얻을 수 있는 통신 방법이다. 지금까지는 신호 대 잡음 비율(SNR: Signal to Noise Ratio)이나 경로이득 크기의 루트를 취한 값들을 이용하여 중계 노드에서 복호한 데이터를 전달할지 안 할지를 결정하여 중계 노드에서 부정확한 검파가 되지 않도록 방지하였다. 본 논문에서는 기존의 DFP에서 사용되던 SNR을 대체할 수 있는 LLR(Log-Likelihood Ratio)를 이용하는 방법을 제안하였다. 여러 가지 많은 모의 실험을 통해 레일리 페이딩 환경과 AWGN환경에서 기준 값이나 중계 노드의 위치에 상관없이 LLR기반의 DFP가 SNR기반의 DFP보다 아주 우수한 성능을 보이는 것을 확인하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권2호
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• pp.962-977
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• 2019

The human voice is a convenient method of information transfer between different objects such as between men, men and machine, between machines. The development of information and communication technology, the voice has been able to transfer farther than before. The way to communicate, it is to convert the voice to another form, transmit it, and then reconvert it back to sound. In such a communication process, a vocoder is a method of converting and re-converting a voice and sound. The CELP (Code-Excited Linear Prediction) type vocoder, one of the voice codecs, is adapted as a standard codec since it provides high quality sound even though its transmission speed is relatively low. The EVRC (Enhanced Variable Rate CODEC) and QCELP (Qualcomm Code-Excited Linear Prediction), variable bit rate vocoders, are used for mobile phones in 3G environment. For the real-time implementation of a vocoder, the reduction of sound quality is a typical problem. To improve the sound quality, that is important to know the size and shape of noise. In the existing sound quality improvement method, the voice activated is detected or used, or statistical methods are used by the large mount of data. However, there is a disadvantage in that no noise can be detected, when there is a continuous signal or when a change in noise is large.This paper focused on finding a better way to decrease the reduction of sound quality in lower bit transmission environments. Based on simulation results, this study proposed a preprocessor application that estimates the SNR (Signal to Noise Ratio) using the spectral SNR estimation method. The SNR estimation method adopted the IMBE (Improved Multi-Band Excitation) instead of using the SNR, which is a continuous speech signal. Finally, this application improves the quality of the vocoder by enhancing sound quality adaptively.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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• pp.225-230
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• 1998

In this paper, a Kalman filter approach for enhancing speech signals degraded by statistically independent additive nonstationary noise is developed. The autoregressive hidden markov model is used for modeling the statistical characteristics of both the clean speech signal and the nonstationary noise process. In this case, the speech enhancement comprises a weighted sum of conditional mean estimators for the composite states of the models for the speech and noise, where the weights equal to the posterior probabilities of the composite states, given the noisy speech. The conditional mean estimators use a smoothing spproach based on two Kalmean filters with Markovian switching coefficients, where one of the filters propagates in the forward-time direction with one frame. The proposed method is tested against the noisy speech signals degraded by Gaussian colored noise or nonstationary noise at various input signal-to-noise ratios. An app개ximate improvement of 4.7-5.2 dB is SNR is achieved at input SNR 10 and 15 dB. Also, in a comparison of conventional and the proposed methods, an improvement of the about 0.3 dB in SNR is obtained with our proposed method.

• 한국정밀공학회지
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• 제13권5호
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• pp.38-43
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• 1996

Windowing routines have as their purpose the reduction of the sidelobes of a spectral output of the FFT or DFT routines. Windowing routines accomplish this by forcing the beginning and end of any sequence to approach each other in value. Since they must work with any sequence they force the beginning and ending samples near zero. To make up for this reduction in power, windowing routines give extra weight to the values near the middle of the sequence. The difference between windows is the way in which they transition from the low weights near the edges to the higher weights neqr the middle of the sequence. Signal-to-noise ratio(SNR) can be determined by the ratio of the output noisy signal variance to the input noisy signal variance of a window. Standard deviation of noise is reduced by windowing. Thus, the windowing operation improved the SNR of the noisy signal. This paper shows a performance estimation of windowing on a single tone with added Gaussian noise and uniform noise.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제14권4호
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• pp.941-947
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• 2018

Since the amplitudes of spin echo train in nuclear magnetic resonance logging (NMRL) are small and the signal to noise ratio (SNR) is also very low, this paper puts forward an improved de-noising algorithm based on wavelet transformation. The steps of this improved algorithm are designed and realized based on the characteristics of spin echo train in NMRL. To test this improved de-noising algorithm, a 32 points forward model of big porosity is build, the signal of spin echo sequence with adjustable SNR are generated by this forward model in an experiment, then the median filtering, wavelet hard threshold de-noising, wavelet soft threshold de-noising and the improved de-noising algorithm are compared to de-noising these signals, the filtering effects of these four algorithms are analyzed while the SNR and the root mean square error (RMSE) are also calculated out. The results of this experiment show that the improved de-noising algorithm can improve SNR from 10 to 27.57, which is very useful to enhance signal and de-nosing noise for spin echo train in NMRL.

• 전기학회논문지
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• 제65권2호
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• pp.329-334
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• 2016

In this paper, we demonstrate a Non-Foster matching method for an electrically small antenna to improve the signal-to-noise ratio (SNR) of communication link. For the experiment, we used a general FM antenna whose resonance frequency is about 52-57 MHz and a floating type Linvill negative impedance converter(NIC)-based circuit as a Non-Foster matching element. By implementing the Non-Foster circuit to cover FM band, we can achieve a wide bandwidth matching covers 40-200 MHz. Our measurement shows 3-7 dB improvement of SNR for the same bandwidth though there are several spikes which means no improvement of SNR in the band.

• 한국음향학회지
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• 제21권3호
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• pp.323-329
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• 2002

본 논문에서는 임의의 시점에서 발생하여 음성 신호의 일부분을 심하게 손상시키는 시간선택 잡음 (time-selective noise)을 보상하기 위한 프레임 신뢰도 가중 방법을 제안한다. 음성 프레임들은 서로 다른 정도의 신뢰도를 갖으며, 신뢰도는 프레임의 신호대잡음비 (signal-to-noise ratio)에 비례한다. 잡음이 일정한 경우에는 무음구간에서 획득한 잡음 정보를 이용하여 프레임의 신호대잡음비 추정이 용이하나, 시간선택 잡음은 잡음추정이 어렵다. 따라서, 본 연구에서는 프레임 신뢰도를 추정하기 위해 깨끗한 음성의 통계적 모델을 사용하였다. 제안한 MFR (model-based frame reliability) 방법은 탐조 모델의 평균 벡터열과 입력 MFCC (mel-frequency cepstral coefficient) 특징 벡터 열의 역변환에 의해 얻은 필터뱅크 에너지를 이용하여 프레임 신호대잡음비를 근사한다. 다양한 버스트 (burst) 잡음에 대한 인식 실험 결과, 제안한 방법은 프레임의 신뢰도를 효과적으로 나타낼 수 있었으며, 이 신뢰도를 우도 계산에서 가중치로 적용하여 인식 성능을 향상시킬 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제27권7호
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• pp.386-393
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• 2008

본 논문에서는 비정상 잡음환경에서 음질향상을 위한 새로운 방법을 제안한다. 정상 잡음환경에서 음질향상을 위한 잡음제거 방법으로 주파수 차감법이 잘 알려져 있다. 그러나 실제 잡음환경은 대 부분 비정상적인 특성을 나타낸다. 제안한 방법은 다양한 잡음 과 비정상 환경에서 잘 동작 할 수 있도록 적응 임계 치를 위한 자동제어 파라미터를 사용한다. 특히, 자동제어 파라미터는 a posteriori SNR을 이용한 선형함수를 적용하여 잡음레벨의 증감에 따라 적응 임계 치를 제어한다. 제안한 알고리즘은 음질향상을 위해 Hangover (HO)을 이용한 주파수 차감법과 결합한다. 알고리즘의 성능은 다양한 잡음환경에서 ITU-T P.835 signal distortion (SIG)와 segment signal to-noise ratio (SNR)로 평가하여 (HO)을 이용한 음성검출과 minimum statistics (MS) 방법에 비해 우수한 결과를 나타냈다