디지털신호처리 분야에서 다양한 환경에서 존재하는 배경잡음을 제거하여 음성신호의 품질을 개선시키는 것은 반드시 필요한 문제이다. 음향학적으로 배경잡음을 제거할 때 고려해야 할 중요한 점은 인간의 청각기전이 주로 음성의 진폭 스펙트럼의 정보에 의존하여 문제 해결을 하고 있다는 사실이다. 본 논문에서는 음성의 진폭 스펙트럼의 추출을 주요 목적으로 하는 주파수가중 스펙트럼성형필터의 특성을 도입한다. 따라서 본 논문에서는 배경잡음으로 중첩된 음성신호 성분 중에 이 진폭 스펙트럼 정보를 추출하여, 위너 필터법과 음향학적인 모델에 의한 주파수가중 스펙트럼성형필터를 사용한 알고리즘을 제안한다. 본 실험에서는 스펙트럼 왜곡률(SD)에 의하여 제안한 알고리즘의 출력 SD가 기존의 다른 방법과 비교하여 약 5.28 dB 이상 개선되었다.
웨이블릿 영역에서의 영상 보간은 웨이블릿 계수들의 통계적 특성과 스케일간 의존성을 표현하는 확률모델을 이용한다. 본 논문에서는 보간할 영상에 대해 스케일간 웨이블릿 계수의 절대치를 선형 모델링하여 분산을 추정하고 이를 바탕으로 고주파 부대역의 확률모델을 실현하여 영상을 보간하는 방법을 제안한다. 본 논문의 방법은 확률 모델에 대한 추정된 파라미터에 의해 웨이블릿 계수를 난수 형태로 발생시키는 방법을 사용한다. 확률모델을 따라 난수를 발생할 경우 추정 부대역에 난수에 의한 잡음이 발생하게 된다. 본 논문에서는 후처리 과정으로 Wiener filter를 사용하여 부대역의 잡음을 제거하였다. 제안 방법으로 외삽한 부대역에 대한 확률 밀도함수를 비교적 정확하게 추정한 것을 볼 수 있다. 실험을 통해 제안방법이 bicubic과 같은 전통적인 방법뿐 아니라 웨이블릿 영역에서의 다른 영상보간법보다 나은 주관적, 객관적 성능을 가지고 있음을 보였다.
Despite abundant research outcomes of blind source separation (BSS) in many types of simulated environments, their performances are still not satisfactory to be applied to the real environments. The major obstacle may seem the finite filter length of the assumed mixing model and the nonlinear sensor noises. This paper presents a two-step speech enhancement method with multiple microphone inputs. The first step performs a frequency-domain BSS algorithm to produce multiple outputs without any prior knowledge of the mixed source signals. The second step further removes the remaining cross-channel interference by a spectral cancellation approach using a probabilistic source absence/presence detection technique. The desired primary source is detected every frame of the signal, and the secondary source is estimated in the power spectral domain using the other BSS output as a reference interfering source. Then the estimated secondary source is subtracted to reduce the cross-channel interference. Our experimental results show good separation enhancement performances on the real recordings of speech and music signals compared to the conventional BSS methods.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제13권1호
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pp.165-175
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2002
We consider the problem of estimating the change-point in mean change model with the one change-point. Lombard (1987) suggested change-point estimation based on score functions. Gombay and Huskova (1998) derived a class of change-point estimators with the score function of rank. Various change-point estimators with the log score functions of ranks are suggested and compared via simulation.
Microscopic imaging system often requires the algorithm to adjust location of camera lenses automatically in machine level. An effort to detect the best focal point is naturally interpreted as a mathematical inverse problem [1]. Following Wiener's point of view [2], we interpret the focus level of images as the quantified factor appeared in image degradation model: g = $f{\ast}H+{\eta}$, a standard mathematical model for understanding signal or image degradation process [3]. In this paper we propose a simple, very fast and robust method to compare the degradation parameters among the multiple images given by introducing outlier analysis of histogram.
彈性波 石油探査資料의 分析을 위한 위너필터法이나 그 類似한 方法에 의한 彈性性波痕(seismictrace)의 디콘볼루션(deconvoultion or wavelet shaping)은 가장 基本的이며 어려운 處理過程으로 波形의 地層反對資料를 實際의 地層面과 地質構造 에 가능한 한 가깝게 描寫하기 위한 反轉作用處理(imversion process) 方法중의 하나이다. 위너필터法은 여러 학자들에 의해 解釋方法이 修正 考案되었 으며 그 演算者(operator)는 한 波形을 願하는 波形으로 바꾸는 가장 近似한 (least-mean-sqare-error)因子이다. 여기에는 騷音因子(noise factor)가 包含되며 그性質과 頻度에 따라 演算者의 模樣이 달라지고 또 資料의 解釋能力도 달라진다. 이 演算者의 重要部分이 解析波로서 어떤 破鏡反射를 하나의 스파이크(spike) 反射로 變化시킨 뒤 그 스파이크를 純化시키는 役割을 하게 한다. 實際로 東南 아시아 海底石油海域의 彌性波調査資料를 使用하여 消音因子의 標本逐出(sampling) 과 그 輕重因子(weighing factor)에 따라 解釋波의 流出과 振幅스펙트럼(amplitude spectrum)를 導出評價하였다. 結果는 消音因子의 最過流出이 어렵고 또한 解析波의 形態가 一般필터의 演算者와 類似한 關係로 一般的인 解釋波의 流出에는 效果적 이지 못한 것으로 推定된다. 따라서 스파이킹 디콘볼루션(spiking deconvoultion) 후에 通過代役 필터를 同伴하는 것이 바람織하며 그 周波代는 資料分析으로 消音對를 分離시킬 수 있어야 한다.
음성 신호처리의 분야에서 잡음처리의 문제는 지금도 중요한 연구 과제이다. 특히 배경잡음이 음성의 인식율을 현저히 저하시키는 것은 오래 전부터 주목 받고 있다. 배경잡음으로는 실제 환경에 존재하는 비정상적인 다양한 잡음, 예를 들면 도로에서의 자동차의 주행잡음, 프린터의 구동잡음 등이 있다. 이런 종류에 대한 잡음 대책은 단순하지 않고, 종래의 위너 필터(Wiener filter) 등에 의한 선형적인 잡음제거 법보다도, 보다 고도한 잡음억제 기술이 필요하다. 본 논문에서는, 이러한 방법의 한 가지 시도로써 백색잡음 및 위에 기술한 비정상적인 배경잡음에 의해 열화된 음성을 상호억제로 불리는 인간의 청각기관에서의 잡음억제 기능 모델을 사용하여 음성강화 법의 알고리즘을 소개한다. 제안된 알고리즘은 스펙트럴 왜곡(SD)의 평가방법을 통하여 백색잡음 및 유색잡음에 대해서 효과적인 것을 보여준다.
The nonlinearity of several chemical processes is usually approximated by a series of the nonlinear static element and the linear subsystem. In the case of the model that the nonlinear static element precedes the linear subsystem, it is called a Hammerstein model. It is a Wiener model when the order is reserved. Here we investigate a relay feedback identification method for Hammerstein type nonlinear processes. The proposed method separates the identification of the nonlinear static function from that of the linear subsystem by using a relay feedback method. From two times activation of nonlinear processes, we identify he whole range of the nonlinear static function as well as the ultimate information of the linear subsystem.
In this paper, we propose to use variable inlet guide vane as a means of active surge control to solve above problems. There is some advantage. For example, since the inlet guide vanes are already present in POSCO, no additional actuation device is required. We can collect all data easily which is related to the test and can simulate new model using our compressors. We can obtain the result that blow-off valve is opened less 5% and can operate air compressor automatically and more efficiently. Through a simulation example, the effectiveness of the proposed schemes is illustrated.
In this paper, an adaptive predistortion scheme is proposed to compensate nonlinear distortions caused by high power amplifiers (HPA) in OFDM systems. A complex Wiener-Hammerstein model (WHM) is used to describe input-output relationship of HPA with linear dynamics. The predistorter is directly identified by complex power series model with memory, which is an approximate inverse of the HPA expressed by the WHM. The effectiveness of the proposed adaptive compensation scheme is validated by numerical simulation for 64QAM-OFDM systems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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