• 한국수학교육학회지시리즈B:순수및응용수학
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• 제16권1호
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• pp.121-131
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• 2009

In this paper we examine the relation among law-invariant coherent risk measures with the Fatou property, distortion risk measures and spectral risk measures, and give a new proof of the relation among them. It is also shown that the spectral risk measure satisfies the monotonicity with respect to stochastic dominance and the comonotonic additivity.

• 한국음향학회지
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• 제20권7호
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• pp.47-54
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• 2001

본 논문은 스펙트럴 크기 파라미터들에 대한 효율적인 가변 차원 양자화 기법을 제안한다. 특히, 하모닉 부호화 기에서의 스펙트럴 크기값 계수들은 가변차원이기 때문에 가변 차원의 양자화를 필요로 한다. 따라서, 본 논문에서는 스펙트럴 크기값 계수들에 대해 가변 이산 코사인 변환(DCT: Discrete Cosine Transform) 및 가변 차원에 적합한 훈련구조를 가지는 비정방형 변환 벡터 양자화 (NSTVQ: Nonsquare Transform Vector Quantization)를 홀수/짝수 구조 및 분할(Split) 구조 그리고 다단계(Multi-stage) 구조 등과 결합시킨 효율적인 양자화 기법을 제안한다. 제안된 양자화 기법의 성능평가는 스펙트럴의 크기값에 대한 주파수 왜곡(SD: Spectral Distortion) 값을 사용하였으며, 다단계 비정방형 변환 벡터 양자화(MSNSTVQ: Multi-Stage Nonsquare Transform Vector Quantization)가 가장 좋은 성능을 나타내었다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제17권3E호
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• pp.53-57
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• 1998

Spectral information at a speech coder should be quantized with sufficient accuracy to keep perceptually transparent output speech. Spectral information at a low bit rate speech coder is usually transformed into corresponding line spectrum pair parameters and is often quantized with a vector quantization algorithm. As the vector quantization algorithm generally has high complexity in the optimal code vector searching routine, the complexity reduction in that routine is investigated using the ordering property of the line spectrum pair. When the proposed complexity reduction algorithm is applied to the well-known split vector quantization algorithm, the 46% complexity reduction is achieved in the distortion measure compu-tation.

• 음성과학
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• 제7권1호
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• pp.17-29
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• 2000

The STC(Sinusoidal Transform Coding) is a vocoding technique that uses a sinusoidal speech model to obtain high- quality speech at low data rate. It models and synthesizes the speech signal with fundamental frequency and its harmonic elements in frequency domain. To reduce the data rate, it is necessary to represent the sinusoidal amplitudes and phases with as small number of peaks as possible while maintaining the speech quality. As a basic research to develop a low-rate speech coding algorithm using the sinusoidal model, in this paper, we investigate the speech quality depending on the number of sinusoids. By varying the number of spectral peaks from 5 to 40 speech signals are reconstructed, and then their qualities are evaluated using spectral envelope distortion measure and MOS(Mean Opinion Score). Two approaches are used to obtain the spectral peaks: one is a conventional STFT (Short-Time Fourier Transform), and the other is a multiresolutional analysis method.

• 한국측량학회지
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• 제29권5호
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• pp.471-478
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• 2011

고해상도 위성영상융합은 다중분광영상의 공간해상도를 향상시키기 위한 영상처리과정으로서 원격탐사 영상분석에서 그 중요성이 날로 커지고 있다. 고해상도 위성영상의 융합과정은 크게 다중분광영상의 크기 조절을 위한 업샘플링 과정과 흑백영상을 이용한 고주파 정보 주입과정으로 나눌 수 있다. 하지만 다중분광영상의 공간해상도를 강제적으로 키우는 업샘플링 과정에서 영상열화 현상이 수반되고 이는 이후 융합과정에서 분광정보를 왜곡시키는 하나의 원인이 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 최적화 기법에 근간을 둔 영상복원기법들을 위성영상 융합과정에 도입하여 이들의 효용성과 활용가능성을 평가하고자 하였다. 영상복원 기법들이 미치는 영향을 평가하기 위해 기존에 위성영상융합에 많이 사용된 공삼차 보간법을 이용한 방법과의 시각적/정량적 비교평가를 수행하였다. 정량적 비교평가 방법으로는 동일한 조건하에서 생성된 융합영상에 대한 분광왜곡 측정치를 이용하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제8권9호
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• pp.1293-1298
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• 2013

본 논문에서는 음성신호를 개선할 목적으로 잡음으로 오염된 음성신호로부터 잡음성분을 제거하기 위한 위너 필터를 사용한 잡음제거 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 먼저 잡음 복원 및 제거 방법에 기초하여 잡음으로 오염된 신호로부터 각 프레임에서 백색잡음의 잡음 스펙트럼을 제거한다. 또한 본 알고리즘은 선형예측 분석 방법에 기초한 위너 필터를 사용하여 음성신호를 강조한다. 본 실험에서는 일본 남성화자에 의한 음성과 잡음데이터를 사용하여 본 알고리즘의 실험 결과를 나타낸다. 백색잡음에 의하여 오염된 음성신호에 대하여 스펙트럼 왜곡률 척도를 사용하여 본 알고리즘이 유효하다는 것을 확인한다. 실험으로부터 백색잡음에 대하여 이전의 위너 필터와 비교하여 최대 4.94 dB의 출력 스펙트럼 왜곡률이 개선된 것을 확인할 수 있었다.

• 방송공학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.455-462
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• 2013

본 논문에서는 여러 개의 마이크를 이용하여 잡음을 제거하는 방법인 공간 필터로 전처리된 신호를 입력으로 하는 음성 왜곡 가중 다채널 위너 필터 (Spatially Preprocessed Speech Distortion Weighted Multi-channel Wiener Filter: SP-SDW-MWF)에 대해 소개하고, 가중치를 결정하는 방법을 제안한다. SP-SDW-MWF는 마이크로폰 어레이를 이용한 잡음 제거 알고리즘으로서 마이크로폰 불일치와 같은 오차에 강인한 것으로 알려져 있다. SP-SDW-MWF는 필터 계수를 최적화할 때 음성 왜곡과 잡음 제거에 대한 기준으로 나누어 가중치를 두고 있다. 이러한 가중치를 결정하기 위해, 본 논문에서는 전력 스펙트럼 밀도 오차를 평가 척도로 사용하여 마이크로폰으로부터 입력된 음성 신호와 잡음의 전력 스펙트럼 밀도의 비 (a priori SNR)를 이용하는 방법을 제안한다. 실험결과에서 나타난 바와 같이 a priori SNR에 따라 가변적인 가중치를 사용하는 것이 고정된 값을 가중치로 사용하는 것보다 향상된 성능을 보임을 알 수 있다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제2권4호
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• pp.53-58
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• 2001

이동전화망을 위한 신뢰성 높은 객관적 통화품질평가 척도개발을 위하여 Bark Spectral Distortion Perceptual Speech Quality Measure의 성능을 분석하여 이 척도들을 실제 환경에서 수집된 음성 데이터에 대해서 실험한 결과, 성능의 저하가 나타났다. 본 논문에서는 인간의 심리음향학적 특성인 마스킹을 적용하는 방안을 제안하여 그 유효성을 실험으로 확인하였다. 이때, masking threshold 계산에 tone 신호를 사용하기 때문에 음성신호에 대하여 계산할 경우 문제점이 있을 수 있으므로 scaling 을 적용하는 새로이 제안하였다. 디지털 이동통신망에서 수집된 음성 데이터에 대한 성능평가 결과, 기존의 척도들 보다 더 높은 성능을 보임을 확인하였다.

• 한국음향학회지
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• 제19권8호
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• pp.68-77
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• 2000

선 스펙트럼 주파수를 양자화하기 위한 대부분의 방법들이 가중 유클리드 거리에 기반하고 있는 반면, 본 논문에서는 청각 마스킹 효과에 기반한 에러 척도를 사용하여 선 스펙트럼 주파수를 효과적으로 양자화하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법에서는 noise-to-mask ratio (NMR)를 선 스펙트럼 주파수의 양자화에 적합하도록 변형한 새로운 에러 척도를 유도하고, 이를 사용하여 선 스펙트럼 주파수를 양자화한다. 한편, 본 논문에서는 양자화하고자 하는 음성 프레임이 갖는 청각적인 특성을 고려하여 동적으로 비트를 할당하는 적응 양자화 알고리즘을 제안하였다. 성능 평가를 위해서 11948 프레임의 테스트 자료를 기존의 방법과 제안한 방법으로 각자 양자화하고 perceptually transparent frame의 비운 및 이때의 평균 비트율을 비교한 결과, 기존의 방법이 1800 bps의 비트율에서 89.9%의 perceptually transparent frame을 얻은 데 비해, 제안한 방법은 770 bps의 평균 비트율에서 95.5%의 perceptually transparent frame을 얻음으로써 제안한 방법이 효과적임을 보였다.

• ETRI Journal
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• 제39권3호
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• pp.398-405
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• 2017

In this paper, an artificial stereo extension method that creates stereophonic sound from a mono sound source is proposed. The proposed method first trains deep neural networks (DNNs) that model the nonlinear relationship between the dominant and residual signals of the stereo channel. In the training stage, the band-wise log spectral magnitude and unwrapped phase of both the dominant and residual signals are utilized to model the nonlinearities of each sub-band through deep architecture. From that point, stereo extension is conducted by estimating the residual signal that corresponds to the input mono channel signal with the trained DNN model in a sub-band domain. The performance of the proposed method was evaluated using a log spectral distortion (LSD) measure and multiple stimuli with a hidden reference and anchor (MUSHRA) test. The results showed that the proposed method provided a lower LSD and higher MUSHRA score than conventional methods that use hidden Markov models and DNN with full-band processing.