• Title/Summary/Keyword: Source separation

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Detection of Laser excited Lamb-wave using Air-coupled Transducer and Identification of Propagation Mode using Wavelet Transform (공기-결합 트랜스듀서를 이용한 레이저 여기 램파의 검출과 웨이브렛 변환을 이용한 전파모드 규명)

  • Kim, Hyun-Mook;Kim, Hong-Jun;Jhang, Kyung-Young;Lee, Jun-Hyun
    • Proceedings of the KSME Conference
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    • 2003.04a
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    • pp.851-856
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    • 2003
  • This paper proposes a single-mode Lamb-wave generation and detection system using a pulsed laser as a generator and an air-coupled transducer combined with the wavelet transform analysis, as the detector. The laser source with arrayed linear slits was used to generate Lamb-wave which is able to control the wavelength of Lamb-wave to be generated by changing the slits separation. An ari-coupled transducer was used to receive Lamb-wave, which can selectably receive a single mode of leaky Lamb wave by changing the oblique angle of transducer, since the leaky Lamb-wave has unique leaky-angle according to the mode. Also, the received signal was processed by wavelet transform for the analysis in domain of time-frequency. The theoretical dipersion curve and the experimetal result was compared to show good agreement.

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Convolutional Neural Network Based Source Separation Using a Non-uniform Linear Microphone Array (비균등 선형 마이크로폰 어레이를 활용한 합성곱 신경망 기반의 음원분리)

  • Moon, Jung Min;Park, In Young;Kim, Hong Kook
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2017.11a
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    • pp.44-45
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    • 2017
  • 본 논문에서는 비균등 선형 마이크로폰 어레이를 활용한 convolutional neural network (CNN) 기반의 음원분리 방법을 제안한다. 우선, 주어진 어레이 배치에 따라 채널간의 시간차를 분석하고, 분석된 시간차에 따라 주파수별로 방사각과 넓이에 따라 입력 오디오 신호의 spectral magnitude를 예측한다. 그러고 나서, CNN 분류기로부터 최적의 방사각과 넓이를 선별하고 이를 통해 음원을 분리한다.

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A Signal Separation Method Based on Sparsity Estimation of Source Signals and Non-negative Matrix Factorization (음원 희소성 추정 및 비음수 행렬 인수분해 기반 신호분리 기법)

  • Hong, Serin;Nam, Siyeon;Yun, Deokgyu;Choi, Seung Ho
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2017.11a
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    • pp.202-203
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    • 2017
  • 비음수 행렬 인수분해(Non-negative Matrix Factorization, NMF)의 신호분리 성능을 개선하기 위해 희소조건을 인가한 방법이 희소 비음수 행렬 인수분해 알고리즘(Sparse NMF, SNMF)이다. 기존의 SNMF 알고리즘은 개별 음원의 희소성을 고려하지 않고 임의로 결정한 희소 조건을 사용한다. 본 논문에서는 음원의 특성에 따른 희소성을 추정하고 이를 SNMF 학습알고리즘에 적용하는 새로운 신호분리 기법을 제안한다. 혼합 신호에서의 잡음제거 실험을 통해, 제안한 방법이 기존의 NMF와 SNMF에 비해 성능이 더 우수함을 보였다.

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An Active Noise Canceller with Blind Source Separation (Blind 신호원 분류를 갖는 능동 소음 제거기)

  • Sohn Jun-il;Lee Minho
    • Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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    • spring
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    • pp.109-112
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    • 1999
  • 본 연구에서는 신호원에 대한 사전 정보 없이 혼합된 신호로부터 잡음 신호만을 선택적으로 제거할 수 있는 새로운 형태의 능동 소음 제거기(Active noise canceller)를 제안한다. 음성신호와 같은 독특성을 갖는 신호의 분리에 효과적으로 사용되는 동적 재귀 신경망 (Dynamic recurrent neural network)을 원하는 신호원에 섞인 잡음신호를 분리하여 선택적으로 제거하기 위한 능동소음제거기의 전처리기로 미용한다. 능동 소음 제거기는 분리된 잡음 신호에 대한 역 위상 신호를 적응적으로 발생함으로써 특정 위치에서 원하는 신호만을 선택적으로 남길 수 있도록 한다. 컴퓨터를 이용한 시뮬레이션에서는 제안된 시스템이 선택적인 소음제거에 효과적임을 보인다.

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Investigation of TSP as a feature Parameter for the Scaled Target (축소모형 표적신호의 특징 파라미터로서 TSP에 관한 연구)

  • Ju Jae Hun;Kim Jae Su
    • Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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    • spring
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    • pp.236-239
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    • 1999
  • Target signal feature parameters are very important to classify target by active sonar. Two highly correlated broadband pulses separated by time T have a time separation pitch (TSP) of 1/THz, equal to the spacing between ripples of its spectrum. In this study, TSP is applied to scaled-target echoes to be used as a feature parameter. The TSP from the target sign리 when source signals are CW short, CW long, and LFM long was investigated. It is also found the TSP can be applied to the target signal with doppler shift. It is shown that the position and magnitude of highlight can be found for LSEM based on TSP.

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Removal of Nitrate in Groundwater by Bipolar ZVI Packed Bed Electrolytic Cell at Field Pilot (지하수중의 질산성질소 제거를 위한 영가철 충진 복극전해조의 현장적용에 관한 연구)

  • Na, So-Jeong;Jeong, Joo-Young;Kim, Han-Ki;Park, Joo-Yang
    • Journal of Korean Society of Water and Wastewater
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    • v.25 no.6
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    • pp.989-994
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    • 2011
  • Nitrate contamination of groundwater is a common problem throughout intensive agriculture areas (non-point source pollution). Current processes (e.g. ion exchange and membrane separation) for nitrate removal have various disadvantages. The objective of this study was to evaluate electrochemical method such as electroreduction using bipolar ZVI packed bed electrolytic cell to remove nitrate from groundwater at field pilot. In addition ammonia stripping tower continuously removed up to 77.0% of ammonia. Bipolar ZVI packed bed electrolytic cell also removed E.coli. In the field pilot experiment for groundwater in 'I' city (average nitrate 30~35 mg N/L, pH 6.4), maximum 99.9% removal of nitrate was achieved in the applied 600 V.

Integrated Algorithm of Sound Source Separation and Localization (음원 분리와 음원 위치 추정 통합 알고리즘)

  • Han, Taek-Jin;Park, Hochong
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2014.11a
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    • pp.111-114
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    • 2014
  • 본 논문에서는 다양한 스테레오 환경에서도 정확한 음원 위치 추정이 가능한 방법을 제안한다. 기존의 음원 위치 추정 방법은 방향성을 가지고 있는 주성분 신호와 방향성이 없는 주변 성분으로 구성된 스테레오 환경에서만 음원의 위치 추정이 가능했다. 그러나 현재 제공되고 있는 스테레오 신호는 방향성을 가지는 다수의 음원으로 구성되어있고, 기존의 음원 위치 추정 방법으로는 정확한 음원 위치 추정이 어렵다. 이와 같은 문제 때문에 다수의 음원을 분리한 뒤, 음원의 위치를 추정하는 방법이 제안되었다. 그러나 음원의 분리 과정에서 생기는 분리 오차가 커서 음원 위치 추정이 정확하지 않다. 이에 본 논문에서는 정확한 음원 위치 추정을 위하여 음원 분리와 음원 위치 추정이 통합된 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 음원 위치를 기존의 방법보다 정확하게 추정하는 것을 확인할 수 있었다.

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Robust Speech Recognition Using Independent Component Analysis (독립성분분석을 이용한 강인한 음성인식)

  • 임형규;이창기
    • Journal of the Korea Computer Industry Society
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    • v.5 no.2
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    • pp.269-274
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    • 2004
  • Noisy speech recognition is one of most important problems in speech recognition. In this paper, a method which efficiently removes the mixed noise with speech, is proposed. The proposed method is based on the ICA to separate the mixed noise. ICA(Independent component analysis) is a signal processing technique, whose goal is to express a set of random variables as linear combinations of components that are statistically as independent from each other as possible.

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A Sensorless PMSM Control Using the Separation of Two Voltage Source (이중전압원 분리를 이용한 PMSM의 센서리스 제어)

  • Jin-Woo Ahn;Sung-Jun Park;Dong-Hee Lee
    • The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers B
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    • v.53 no.1
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    • pp.1-7
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    • 2004
  • This paper presents a sensorless control strategy of a PMSM(Permanent Magnet Sycchoronous Motor). This method is very simple to compute the position angle of a rotor. A principle and a practical solution are described. A sensorless control algorithm is proposed to remove a mechanical position sensor. The theory is based on the superposition principle. The state equation of a motor is divided into two conditions: one is the state equation of exciting voltage and phase current in a constraint, the other is the state equation of back EMF(Electromotive Force) and phase current in a short circuit. Based on the analysis, short circuit current by back EMF is computed and then the information of position angle is calculated. The proposed method is verified by experimental results.

Microphone Array Based Speech Enhancement Using Independent Vector Analysis (마이크로폰 배열에서 독립벡터분석 기법을 이용한 잡음음성의 음질 개선)

  • Wang, Xingyang;Quan, Xingri;Bae, Keunsung
    • Phonetics and Speech Sciences
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    • v.4 no.4
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    • pp.87-92
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    • 2012
  • Speech enhancement aims to improve speech quality by removing background noise from noisy speech. Independent vector analysis is a type of frequency-domain independent component analysis method that is known to be free from the frequency bin permutation problem in the process of blind source separation from multi-channel inputs. This paper proposed a new method of microphone array based speech enhancement that combines independent vector analysis and beamforming techniques. Independent vector analysis is used to separate speech and noise components from multi-channel noisy speech, and delay-sum beamforming is used to determine the enhanced speech among the separated signals. To verify the effectiveness of the proposed method, experiments for computer simulated multi-channel noisy speech with various signal-to-noise ratios were carried out, and both PESQ and output signal-to-noise ratio were obtained as objective speech quality measures. Experimental results have shown that the proposed method is superior to the conventional microphone array based noise removal approach like GSC beamforming in the speech enhancement.