The introduction of the sound based on the soundscape concept has the effect to offer comfortable sound environments at the public spaces by masking undesired ones and to identify the spaces. Sound installation, sound sculptor and the soundscape are used for these purpose, but the most important factors to be considered therein are to determine what kind of sounds to offer and how to adjust them to the changing circumstances. But, installing, maintaining and adjusting the soundscape system directly in the field will ensue numerous problems as well as high costs. And, even if it was epochal and novel when the soundscape is first installed at a space, new different sound environment is necessary to continue the effectiveness as time goes. Thus, this study aims at devising the instrument system that has the artificial intelligence, enables to remote control, with a great ease, numerous variables, reproduce most agreeable sound sources, and can produce the proper sound fit to the space automatically and spontaneously.
With the advent of sound field simulator, many sound fields have been reproduced by obtaining the impulse responses of specific acoustic spaces like famous concert hall, opera house. This sound field reproduction has been done by the linear convolution operation between the sound input signal and the impulse response of certain acoustic space. However, the conventional finite impulse response based linear convolution operation always makes real-time implementation of sound field generator impossible due to the large amount of computational burden. This paper introduces the fast convolution method using perceptual redundancy in the processed signals, input audio signal and room impulse response. Temporal and spectral psycho-acoustic filters considering masking effects are implemented in the proposed convolution structure. It reduces the computational burden of convolution methods for realtime implementation of a sound field generator. The conventional convolutions are compared with the proposed one in views of computational burden and sound quality. In the proposed method, a considerable reduction in the computational burden was realized with acceptable changes in sound quality.
The operating sound radiated from a laser printer includes tonal noise components caused by the rotating mechanical parts such as gear, shaft, motor, fan, etc. The negative effects of the tonal noise components need to be considered in the process of developing a sound quality index for the quantitative evaluation of the emotional satisfaction in terms of psycho-acoustics. However, in a previous paper, it was confirmed that the Aures tonality did not have enough correlation with the results of jury evaluation. The sound quality index based on loudness, articulation index, fluctuation strength has a little problem in considering the effects of rotating mechanical parts on the sound quality. In this paper, to solve the tonality evaluation problem, the calculation algorithm of Aures tonality was investigated in detail to find the cause of decreasing the correlation. The new tonality evaluation model was proposed by modifying and optimizing the masking effect, loudness ratio, and shape of weighting curve based on the basic algorithm of Aures tonality, and applied to two kinds of operating sound groups in order to verify the usefulness of proposed model. As a result, it is confirmed that the proposed tonality evaluation model has enough correlation and usefulness for expressing the tonalness in the operating sounds of laser printers. In the following paper, this results will be used to model the sound quality index as the input data by using the classification algorithm.
암호통신에서 암호기와 복호기 간의 암호 알고리즘 내부 상태 동기와 스트림 동기를 일치시키는 암호동기 기능은 암호통신 품질에 많은 영향을 준다. 암호통신 중 송신기와 수신기 간에 동기 이탈이 발생하면 재동기를 이루기까지 통신 불능 상태가 된다. 특히 BER이 높은 무선 채널에서 이루어지는 암호통신에서는 암호동기 성능이 암호통신의 품질을 좌우하는 요소가 된다. 본 논문에서는 BER이 높은 잡음 환경에서도 동기 성능을 향상시킬 수 있는 새로운 형태의 암호동기신호 생성 및 검출 기법을 제안하였다. 제안한 방법에서는 최대길이 시퀀스 기반의 마스킹 구조 형태로 동기신호를 생성하고, 최대길이 시퀀스의 상관함수 특성을 이용하여 동기신호를 검출한다. 다양한 모의실험을 통해 제안한 마스킹 구조 형태의 동기신호가 기존의 연접 형태의 동기신호에 비하여 잡음환경에서 우수한 동기 성능을 보임을 확인하였다.
레이더 및 소나와 같은 탐지 시스템에서 잡음 환경은 균질 (homogeneous) 환경과 비균질 (heterogeneous) 환경으로 구분되며 비균질 환경은 간섭 신호 환경 (target masking)과 클러터 경계 환경 (clutter edge)으로 모델링 할 수 있다. VI (variability index) CFAR (constant false alarm rate)는 이러한 다양한 잡음 환경에 강건한 표적신호 탐지 성능의 확보를 위한 방법으로서, mean-level CFAR 알고리즘들 중에서 주어진 잡음 환경에 최적화된 기법을 선택하는 방법이다. 하지만, VI CFAR의 경우 클러터 잡음 경계 환경과 간섭 신호 환경에서 검출 확률이 저하되는 단점을 보인다. 이를 극복하기 위해, 본 논문에서는 TM (trimmed mean) CFAR와 sub-window를 이용하여 비균질 환경에 의한 검출 확률의 저하를 최소화시키는 방법을 제안한다. 모의 전산 실험 결과에 따르면, 제안된 알고리즘은 기존의 VI CFAR 및 단일 CFAR 알고리즘에 비해 간섭 신호 환경과 클러터 경계 환경에서 검출 확률 및 오경보 확률 측면에서 우수한 성능을 보인다.
본 논문에서는 이중 분기 디코더를 갖는 복소 중첩 U-Net 기반의 새로운 음성 향상 모델을 제안하였다. 제안된 모델은 음성 신호의 크기와 위상 성분을 동시에 추정할 수 있도록 복소 중첩 U-Net으로 구성되며, 디코더는 스펙트럼 사상과 시간 주파수 마스킹을 각각의 분기에서 수행하는 이중 분기 디코더 구조를 갖는다. 이때, 이중 분기 디코더 구조는 단일 디코더 구조에 비하여, 음성 정보의 손실을 최소화하면서 잡음을 효과적으로 제거할 수 있도록 한다. 실험은 음성 향상 모델 학습을 위해 보편적으로 사용되는 VoiceBank + DEMAND 데이터베이스 상에서 이루어졌으며, 다양한 객관적 평가 지표를 통해 평가되었다. 실험 결과, 이중 분기 디코더를 사용하는 복소 중첩 U-Net 기반 음성 향상 모델은 기존의 베이스라인과 비교하여 Perceptual Evaluation of Speech Quality(PESQ) 점수가 0.13가량 증가하였으며, 최근 제안된 음성 향상 모델들보다도 높은 객관적 평가 점수를 보였다.
The method for enhancing the edges from medical images is described. The various methods are tested for the medical Images contaminated by noises, such as weighted averaging based on local probabilities, unsharp masking techniques, and proposed combined techniques. As a result, the combined technique using the median filtering and edge masks in six directions is well suited to remove the noises as to as to preserve the edges. Experimental results and computational procedures are presented.
In the last meeting of KAS, we reported the first statistical study of Faraday rotation measure (RM) in the large-scale structure of the universe using the data of cosmological structure formation simulations. With a turbulence dynamo model for the intergalactic magnetic field (IGMF), we predicted that the root mean square of RM through filaments is \sim 1 rad/m^2. Future radio observatories such as the Square Kilometer Array (SKA) could detect this signal level. However, it is known that the typical foreground galactic RM is a few tens and less than ten rad/m^2 in the low and high galactic latitudes, respectively. So the RM in the large-scale structure could be detected only after the foreground galactic RM is removed. In this talk, we show how we remove the foreground galactic RM and what we obtain from the masked data, by using some noise models and masking techniques. Our results can be used to simulate future RM observations by SKA, and eventually to constrain the origin and evolution of the IGMF in the large-scale structure.
본 논문에서는 음성의 모델을 이용하여 확률적인 기반으로 잡음의 마스킹 정도를 측정하는 방법에 대해서 제시한다. 잡음의 마스킹 정도를 측정하는 기준으로서 '잡음 마스킹 확률'을 구하는 방법에 대해서 설명하고 이의 특성에 대해서 알아본다. 그리고 잡음에 대한 '잡음 마스킹 확률'을 이용하여 잡음 환경에서의 음성인식 특징벡터의 성능 향상에 대해 적용해 보았다. 제안된 방법은 ETSI 에서 음성인식 표준실험으로 제시한 Aurora2 데이터베이스 상에서 실험해 보았다. 그 결과 기존의 알고리즘에 비해 16.58%의 성능 향상을 이루어 낼 수 있었다.
In general fractal imge compression, each range block is approximated by a contractive transform of the matching domain block under the mean squared error criterion. In this paper, a distortion measure reflecting the properties of human visual system is defined and applied to a fractal image compression. the perceptual distortion measure is obtained by multiplying the mean square error and the noise sensitivity modeled by using the background brightness and spatial masking. In order to compare the performance of the mean squared error and perceptual distortion measure, a simulation is carried out by using the 512*512 Lena and papper gray image. Compared to the results, 6%-10% compression ratio improvements under improvements under the same image quality are achieved in the perceptual distortion measure.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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