This paper describes a speech enhancement scheme that leads to significant improvements in recognition performance when used in the ASR front-end. The proposed approach is based on adaptive comb filtering and an MMSE-related parameter estimator. While adaptive comb filtering reduces noise components remarkably, it is rarely effective in reducing non-stationary noises. Furthermore, due to the uniformly distributed frequency response of the comb-filter, it can cause serious distortion to clean speech signals. This paper proposes an improved comb-filter that adjusts its spectral magnitude to the original speech, based on the speech absence probability and the gain modification function. In addition, we introduce the modified comb filtering-based speech enhancement scheme for ASR in mobile environments. Evaluation experiments carried out using the Aurora 2 database demonstrate that the proposed method outperforms conventional adaptive comb filtering techniques in both clean and noisy environments.
In this paper, the combinations of speech enhancement techniques are experimented. Specifically, the spectral subtraction, KLT based comb-filtering, and their combinations are applied to the Aurora2 database. The results show that recognition accuracy is improved when KLT based comb-filtering is applied after spectral subtraction.
In this paper, we employ the adaptive comb filtering for effective noise reduction in mobile communication environment. Adaptive comb filtering is a well-known method for noise reduction, but requires correct pitch period and must be applied just in voiced speech frames. To satisfy these requirements we use two kinds of information extracted from speech packets, one of which is the pitch period information measured precisely by a speech coder and the other is the frame rate information related to a decision on speech or silence frame. Experiments on speech recognition system confirm the efficiency of this method. Feature parameters employing this method give superior performance in noise environment to those extracted directly from output speech.
This paper proposes an efficient feature vector processing technique to guard the Speech Emotion Recognition (SER) system against a variety of noises. In the proposed approach, emotional feature vectors are extracted from speech processed by comb filtering. Then, these extracts are used in a robust model construction based on feature vector classification. We modify conventional comb filtering by using speech presence probability to minimize drawbacks due to incorrect pitch estimation under background noise conditions. The modified comb filtering can correctly enhance the harmonics, which is an important factor used in SER. Feature vector classification technique categorizes feature vectors into either discriminative vectors or non-discriminative vectors based on a log-likelihood criterion. This method can successfully select the discriminative vectors while preserving correct emotional characteristics. Thus, robust emotion models can be constructed by only using such discriminative vectors. On SER experiment using an emotional speech corpus contaminated by various noises, our approach exhibited superior performance to the baseline system.
In this paper, we employ the adaptive comb filtering for effective noise reduction in mobile communication environment. Adaptive comb filtering is a well- known method for noise reduction, but requires the correct pitch period and must be applied just in voiced speech frames. To satisfy these requirements we use two kinds of information extracted from speech packets, one of which is the pitch period information measured precisely by a speech coder and the other is the frame rate information related to a decision on speech or silence frame. Experiments on speech recognition system confirm the efficiency of this method. Feature parameters employing this method give superior performance in noise environment to those extracted directly from output speech.
복층이 있는 공간의 음향 특성을 계산식, 시뮬레이션 및 실측을 통해 비교해 보았다. 언더발코니 스피커의 바로 뒤 지역은 메인스피커와 딜레이 차이가 생기며, 중/저음 부분에서 충분한 음압저하가 이뤄지지 않아 컴필터링(Comb-Filtering) 현상이 크게 발생하게 된다. 또한 언더발코니 스피커의 바로 하부 지역은 스피커와 거리가 2~3m 내외로 언더발코니 스피커의 음압이 메인 스피커보다 커져 강대상과 음상일치가 깨지게 된다. 언더발코니 스피커에서 5~6m 이상 벗어나는 지역은 음의 역자승법칙에 따라 언더발코니 스피커 하부 지역보다 10dB이상 차이가 발생하며, 메인스피커에서도 중/고역 주파수(Mid/High Frequency) 음이 유입되지 않아 주파수별 음압 편차가 크게 발생하여 집중도가 떨어지게 된다. 이러한 음향 문제를 최소화하기 위해서 메인스피커의 위치 및 출력에 따른 언더발코니 스피커의 적절한 배치와 출력이 요청된다. 발코니 하부 지역을 더 쾌적한 음향 환경으로 개선하기 위해서는 언더발코니 스피커에 대한 적절한 음향설계 방향이 제시되어야 한다.
본 논문에서는 software radio 시스템의 핵심 부 분의 하나인 digital channelizer라고 불리우는 일종 의 programmable downconverter(PDC)를 간단하게 구현하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 cas-caded integrator-comb(CIC) 여파기에 기초한 POC 를 효과적으로 설계하기 위해 새로운 보간된 2차 다항식 (Interpolated Second Order Polynomial. ISO OP)을 사용하는 것에 근간을 두고 있다. 이러한 ISOP는 매우 간단하면서도 미미하게 aliasing reR jection이 떨어지는 대신 통과대역 dr$\infty$p을 효과적 으로 감소시킨다는 장점을 가지고 있다. 뿐만 아니라 보통 CIC 여파기 다음에 위치 하는 halfband 여 파기를 효과적으로 간단히 만들 수 있도록 하여준 다 본 논문에서는 이러한 ISOP의 장점들을 이용 하여 ISOP여파기 이외에 기존의 halfband 여파기 를 대체할 수 있는 간단한 변형된 halfband 여파기(modified halfband filter. MHBF) 를 제 안한다. 결 국 PDC를 위해 제 안된 decimation 여 파기 는 CIC 여파기, ISOP, MHBF, 프로그램 가능한 FIR (prog grammable FIR. PFIR) 여파기들의 직렬 연결 구 조가 된다. 또한 본 논문에서는 이러한 직렬 연결 된 여러 가지 여파기들을 통시에 최적화하는 기법 을 제안한다. 설계 예제활 통하여 실제로 기존 방 법들보다 본 논문에서 제안하는 방법이 효과적임 을 보인다.
다중채널 신호처리 알고리즘은 사용 주파수 대역의 가변성, 효율적인 전송전력 할당, 서로 다른 전송률과 대역을 요구하는 서비스 형태를 충족시키기 위한 가변 주파수 대역 변환을 요구한다. 다중채널 시스템의 다중 반송파 신호에 대하여 역다중화/다중화화를 통한 주파수 대역 재할당의 방식에는 개별채널 방식, 다단트리 방식, 블록 방식이 있다. 본 논문에서는 다중 반송파 신호의 채널 대역을 가변할 수 있는 향상된 개별채널 처리 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 CIC 필터(cascaded integrator comb filter)와 half-band필터를 이용해 데시메이션(decimation)과 인터폴레이션(inter-polaration)을 수행하며, FIR low-pass필터를 통해 다중 반송파 신호에서 각 부채널을 필터링 (filtering)하여 채널 대역을 재할당한다. 전산모의 실험을 통해 역다중화와 다중화에 의해 가변 채널 대역의 변환이 효율적으로 이루어지는 것을 확인하였다.
파장분할 다중화 시스템의 다중 채널분리 필터가 측면연마 광섬유 결합기를 이용한 빗살필터로 구현됨을 제안하였다 단일 모드 광섬유의 기본모드와 결합하는 상부 평면 도파로의 모드가 고차일수록 광 전력전달 효율은 낮아지는데, 두 도파로 사이 에 중간 결합층을 삽입함으로서 개선시킬 수 있고 최적화 조건에서 20dB 이상의 채널간 소멸비를 얻을 수 있음을 보였다. 200fm두께의 리튬나오베이트를 상부 평면 도파로로 적용한 경우 4m의 채널간격을 가지는 빗살필터 특성을 얻었으며, 중간 결합층의 두께가 1 Um일 때 굴절률이 1.52-1.53 범위에서 최대 광 전력전달이 일어남을 관측하였고 빔 전파 방법을 이용하여 계산한 결과와 거의 일치함을 보였다.
높은 도플러 확산에 의한 채널 통계의 정확한 전송 및 추정은 최근 및 미래의 이동 통신 시스템에서 고려되는 주요 문제중 하나이다. 따라서 기존 채널 추정 기법의 한계를 극복하는 새로운 채널 추정 기술을 연구하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 첫 번째 OFDM symbol의 간단한 추정 후 새로운 채널 추정 방법인 파일럿 부반송파와 OFDM symbol의 나머지 채널을 추정하기 위해서 Kalman Filter를 사용하는 것을 제안한다. 또한 지금까지의 대부분 연구에서는 block-type이나 comb-type 파일럿 배열에 초점 맞춰져 있는 것과 달리 LTE-Advanced의 파일럿 부반송파의 lattice-type 배열을 고려하여 설계한다. 이 외에도 결과를 최적화하기 위해서 나머지 부반송파에 대한 채널 주파수 응답을 추정하기 위해 채널 임펄스 응답의 필터링과 Winer Filter를 사용한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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