• 한국음향학회지
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• 제21권4호
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• pp.361-373
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• 2002

본 논문에서는 음성 인식과 화자 인식에서 채널 변이 정규화를 위해 널리 사용되는 전통적인 켑스트럴 평균차감법 (CMS: Cepstral Mean Subtraction)의 성능을 향상시키기 위한 정규화 방법을 제안한다. 기존의 켑스트럴 평균 차감법은 장구간 켑스트럼의 평균으로 채널 성분을 추정하므로 유성음의 포먼트에 의해 채널 성분이 편향되는 단점을 가진다. 제안된 포먼트 평활화 켑스트럴 평균 차감법 (FBCMS; Formant-broadened CMS)은 켑스트럼으로부터 변환된 로그 스펙트럼에서 포먼트 위치를 쉽게 찾을 수 있고, 포먼트는 전극점 모델로 표현되는 성도 전달 함수의 우세 극점에 대응된다는 사실에 근거한다. 따라서 제안된 방법은 켑스트럼으로부터 음성의 포먼트를 구하고, 이로부터 포먼트의 대역폭을 확장한 켑스트럼을 구한 후 평균함으로써 채널 켑스트럼 성분으로부터 우세 극점들의 영향을 제거한다. 전극점 모델의 우세 극점을 얻기 위해 다항식 인수분해 과정을 거치지 않으므로 연산량을 줄일 수 있으며 포먼트에 해당하는 우세 극점만으로 선택적으로 처리할 수 있다. 본 연구에서는 4가지의 모의 채널을 이용하여 전통적인 켑스트럴 평균 차감법, 극점 필터화 켑스트럴 평균 차감법 (Pole-filtered CMS) 그리고 제안된 방법의 비교실험을 수행하였다. 실제 채널 켑스트럼과 추정된 채널 켑스트럼과의 거리를 측정하는 실험에서 음성에 의한 편향을 완화시켜 실제 채널에 보다 가까운 평균 켑스트럼을 얻을 수 있음을 확인하였다. 또한 문장독립 화자 식별에서 제안된 방법은 전통적인 켑스트럴 평균 차감법보다 우세하고 극점 필터화 켑스트럴 평균 차감법 (Pole-filtered CU)과는 비슷한 결과를 보였다. 결과적으로 제안된 방법은 전통적인 켑스트럴 평균 차감법에 기반하여 효과적인 채널 정규화가 가능하다는 것을 보였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2004년도 하계종합학술대회 논문집(1)
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• pp.71-74
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• 2004

We present an improved V-BLAST receiver that cancels co-channel interference (CCI), based on reliability normalization over frequency-selective channels, in log-likelihood ratio (LLR) sense. The performance has been evaluated in the exponential decay channel model with various normalized ms delay spread and different filter taps. It is also compared with the ordered successive interference cancellation-decision feedback equalizer (OSIC-DFE). Simulation results show that the performance of the proposed receiver with (2,1) is close to OSIC-DFE with (6,3) at normalized ms delay spread 0.5 symbol periods.

• 대한음성학회지:말소리
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• 제45호
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• pp.93-105
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• 2003

In this paper, we present a single framework based on GMM for speaker recognition. The proposed framework can simultaneously minimize environmental variations on mismatched conditions and adapt the bias free and speaker-dependent characteristics of claimant utterances to the background GMM to create a speaker model. We compare the closed-set speaker identification for conventional method and the proposed method both on TIMIT and NTIMIT. In the several sets of experiments we show the improved recognition rates on a simulated channel and a telephone channel condition by 7.2% and 27.4% respectively.

• 한국음향학회지
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• 제23권1호
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• pp.61-74
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• 2004

본 논문에서는 채널 환경에 강인한 화자 인식 시스템을 위하여 문맥과 화자에 종속적인 켑스트럼 추출 방법과 추출된 켑스트럼에서 화자 정보의 손실을 최소화하는 채널 정규화 방법을 제안하였다. 제안된 추출 방법은 화자의 고유한 피치를 이용한 피치 동기 분석 방법에 기반을 두어 켑스트럼을 추출한다. 따라서 일명 피치 동기 켑스트럼 (PSC)은 유성음 구간에서 성도의 임펄스 응답을 보다 정확하게 표현할 수 있다. 또한 피치는 채널 환경에서 스펙트럼에 비해 강인하므로 피치 동기 켑스트럼은 채널에 의한 스펙트럼의 왜곡을 보상할 수 있다. 제안된 채널 정규화방법인 포먼트 평활화 피치 동기 켑스트랄 평균 차감법 (FBPSCMS)은 포먼트 평활화 켑스트랄 평균 차감법을 PSC에 적용하여 프레임 내 처리의 정확도를 개선시킨다. 제안된 방법들의 화자 인식 성능을 비교하기 위해 남자 112명과 여자 56명에 대해 WMIT과 전화선 환경의 NTIMIT을 이용한 화자 식별을 수행하였다. 실험 결과 피치 동기 LPCC는 기존 단구간 켑스트럼과 비교하여 에러 감소율을 최대 7.7%까지 향상시켰고, FBPSCMS는 극점 필터링 CMS에 비해 보다 안정되고 낮은 에러율을 나타내었다.

• 음성과학
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• 제11권1호
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• pp.7-20
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• 2004

In this paper, we propose a two-step noise compensation algorithm in feature extraction for achieving robust speech recognition. The proposed method frees us from requiring a priori information on noisy environments and is simple to implement. First, in frequency domain, the Harmonics-based Spectral Subtraction (HSS) is applied so that it reduces the additive background noise and makes the shape of harmonics in speech spectrum more pronounced. We then apply a judiciously weighted variance Feature Vector Normalization (FVN) to compensate for both the channel distortion and additive noise. The weighted variance FVN compensates for the variance mismatch in both the speech and the non-speech regions respectively. Representative performance evaluation using Aurora 2 database shows that the proposed method yields 27.18% relative improvement in accuracy under a multi-noise training task and 57.94% relative improvement under a clean training task.

• 대한음성학회:학술대회논문집
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• 대한음성학회 2005년도 춘계 학술대회 발표논문집
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• pp.91-94
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• 2005

The performance of speech recognition is degraded by the mismatch between training and test environments. Many methods have been presented to compensate for additive noise and channel effect in the cepstral domain, and Cepstral Mean Subtraction (CMS) is the representative method among them. Recently, high order cepstral moment normalization method has introduced to improve recognition accuracy. In this paper, we apply high order moment normalization method and smoothing filter for real-time processing. In experiments using Aurora2 DB, we obtained error rate reduction of 49.7% with the proposed algorithm in comparison with baseline system.

• 대한음성학회:학술대회논문집
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• 대한음성학회 2005년도 춘계 학술대회 발표논문집
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• pp.49-52
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• 2005

Cepstral Mean Subtraction (CMS) makes effectively compensation for a channel distortion, but there are some shortcomings such as distortions of feature parameters, waiting for the whole speech sentence. By assuming that the silence parts have the channel characteristics, we consider the channel normalization using subtraction of cepstral means which are only obtained in the silence areas. If the considered techniques are successfully used for the channel compensation, the proposed method can be used for real time processing environments or time important areas. In the experiment result, however, the performance of our method is not good as CMS technique. From the analysis of the results, we found potentiality of the proposed method and will try to find the technique reducing the gap between CMS and ours method.

• 대한음성학회지:말소리
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• 제50호
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• pp.111-122
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• 2004

Automatic detection of laryngeal diseases by voice is attractive because of its non-intrusive nature. Cepstrum based approach to detect laryngeal cancer shows reliable performance even when the periodicity of voice signals is severely lost, but it has a drawback that it is not robust to channel mismatch due to different microphone characteristics. In this paper, to deal with mismatched training and test microphone conditions, we investigate channel compensation techniques such as Cepstral Mean Subtraction (CMS) and Pole Filtered CMS (PFCMS). According to our experiments, PFCMS yields better performance than CMS. By using PFCMS, we obtained 12% and 40% error reduction over baseline and CMS, respectively.

• Journal of the Korean Physical Society
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• 제73권10호
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• pp.1452-1457
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• 2018

Inclusion of the ground state of $^{16}O$ is investigated for a study of elastic ${\alpha}-^{12}C$ scattering for the l = 0 channel at low energies in effective field theory. We employ a Markov chain Monte Carlo method for the parameter fitting and find that the uncertainties of the fitted parameters are significantly improved compared to those of our previous study. We then calculate the asymptotic normalization constants of the $0^+$ states of $^{16}O$ and compare them with the experimental data and the previous theoretical estimates. We discuss implications of the results of the present work.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2000년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.3148-3150
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• 2000

Turbo codes that have attracted a great attention in recent years are applied to wireless communication networks that require variable quality of service and transmit over unknown fading channel. A MAP decoder is the constituent of turbo decoder. In this paper, we propose a high speed architecture of MAP decoder and a new normalization technique, In conclusion, this paper presents the efficient implementation of serial block MAP decoder for turbo codes.