• 한국음향학회지
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• 제29권3호
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• pp.200-208
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• 2010

본 논문에서는 배경잡음에 강인한 잡음제거 알고리즘 설계를 위해서 minimum statistics (MS) 기법을 codebook driven short-term predictor parameter estimation (CDSTP) 기법에 접목하는 방법을 제안한다. MS는 stationary 배경잡음에는 강인하지만, non-stationary 배경잡음에는 상대적으로 취약하다. CDSTP는 non-stationary 배경잡음에 강인한 특성을 보이지만, 코드북에 없는 배경잡음 환경에는 취약하다. 따라서 non-stationary 배경잡음에 강인한 CDSTP 방법과 별도의 코드북 학습 과정이 필요 없는 MS를 결합해서 다양한 배경잡음에 강인한 알고리즘을 제안한다. 제안방법은 MS나 CDSTP 방법에 비해서 전체적으로 향상된 perceptual evaluation of speech quality (PESQ) 성능을 나타냈으며, 특히 stationary 배경잡음과 non-stationary 배경잡음이 섞여 있는 mixed 배경잡음 환경에서 강인한 특성을 보였다.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2004년도 춘계학술대회논문집
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• pp.1009-1012
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• 2004

Recently, the concern on sound qualify (SQ) is on the steep increase in the fields of vehicle and home appliance and over the fast few decades a considerable number of studies have been conducted on SQ evaluation. As a result, basic procedure for SQ evaluation has been already suggested. Although most interesting sounds have time-varying features, however, little is known about their SQ evaluation. The purpose of this study is to systematize a method for SQ evaluation of non-stationary sound. For this, various listening tests procedure for non-stationary sound is introduced and it is attempted to find out correlation between various SQ metrics and subjective data obtain from listening test. Booming of car interior noise in acceleration is used as an example and finally, representative value is obtained for the interesting sensation of non-stationary sound.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권5호
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• pp.222-228
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• 2010

본 논문에서는 비정상적인 배경 잡음 환경에서 음성향상을 위한 신호의 스펙트럼 변이 (Spectral Deviation)을 적용한 Soft Decision 기반의 잡음전력 수정 기법을 제안한다. 기존의 Soft Decision 기반의 잡음전력 추정에 있어서 잡음신호의 정상성(Stationarity)을 가정한 스무딩 파라미터를 사용하여 잡음전력을 추정하고 갱신하였지만, 잡음신호의 주파수적인 특성이 상대적으로 빠르게 변하는 비정상적인 환경에서는 강인하지 못한 단점을 가지게 된다. 본 논문에서는 신호의 스펙트럼 변이를 추정하여 정상적인 잡음 환경과 비정상적인 잡음 환경에 따라 적응적으로 잡음전력을 추정하고 갱신하여 잡음신호에 의해 오염된 음성신호를 향상시킨다. 제안된 알고리즘은 다양한 배경 잡음 환경에서 객관적인 음질측정 방법인 ITU-T P.862 perceptual evaluation of speech quality (PESQ)에 의해서 평가되었으며, 기존의 Soft Decision 기반의 음성 향상 기법과 비교하여 보다 향상된 성능을 보여주었다.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제59권1호
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• pp.187-207
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• 2016

Practical ambient excitations of engineering structures usually do not comply with the stationary-white-noise assumption in traditional operational modal analysis methods due to heavy traffic, wind guests, and other disturbances. In order to eliminate spurious modes induced by non-white noise inputs, the improved stochastic subspace identification based on a delay index is proposed in this paper for a representative kind of stationary non-white noise ambient excitations, which have nonzero autocorrelation values near the vertical axis. It relaxes the stationary-white-noise assumption of inputs by avoiding corresponding unqualified elements in the Hankel matrix. Details of the improved stochastic subspace identification algorithms and determination of the delay index are discussed. Numerical simulations on a four-story frame and laboratory vibration experiments on a simply supported beam have demonstrated the accuracy and reliability of the proposed method in eliminating spurious modes under non-white noise ambient excitations.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.15-19
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• 2006

비백색잡음(non-white noise)인 잔향(reverberation)이 신호탐지(signal detection)의 주 방해신호인 천해 능동소나(active sonar) 환경에서의 표적탐지는 선백색화기(pre-whitener)를 사용하여 수신신호를 백색화한 후 백색잡음에서 최적 탐지기(optimum detector)인 정합필터를 사용한다. 그러나 이 방법은 잔향이 비정상(non-stationary) 특성을 가지기 때문에 구현이 매우 힘들다. 기존의 연구에 따르면 이러한 잔향은 지역적 정상상태(local stationary).라고 가정할 수 있다. 본 논문에서는 먼저 잔향신호의 지역적 정상상태의 범위를 추정(estimation)하고, 이 추정을 바탕으로 비백색 잔향신호 환경에서 선백색화 블록 정규화 정합필터(pre-whitening block normalized matched filter)의 성능을 개선할 수 있는 선백색화 기법을 제안하였다. 제안된 잔향신호의 백색화 기법은 표적신호 전 후의 잔향신호를 사용하여 처리블록(processing block)을 백색화하기 때문에 기존의 백색화 기법보다 우수한 성능을 보였다. 제안된 백색화 기법을 이용한 탐지기의 성능을 평가하기 위해 우리나라 인근해역에서 실측된 데이터를 이용하여 컴퓨터 모의실험을 수행하였다. 모의실험 결과 제안된 기법을 사용한 탐지기는 기존의 백색화 기법을 사용한 탐지기보다 우수한 탐지선응을 보였다.

• 천문학회보
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• 제39권1호
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• pp.78.2-78.2
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• 2014

Many techniques for data analysis also based on gaussian noise assumption which is often valid in various situations. However, the sensitivity of gravitational wave searches are limited by their non-gaussian and non-stationary noise. We introduce various on-going efforts to overcome this limitation in Korean Gravitational Wave Group. First, artificial neural networks are applied to discriminate non-gaussian noise artefacts and gravitational-wave signals using auxiliary channels of a gravitational wave detector. Second, viability of applying Hilbert-Huang transform is investigated to deal with non-stationary data of gravitational wave detectors. We also report progress in acceleration of low-latency gravitational search using GPGPU.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 ITC-CSCC -1
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• pp.172-175
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• 2002

This paper presents perceptual model with a stochastic rnultiresolution characteristic that can be applied with watermark embedding in the biorthogonal wavelet domain. The perceptual model with adaptive watermarking algorithm embed at the texture and edge region for more strongly embedded watermark by the SSQ(successive subband quantization). The watermark embedding is based on the computation of a NVF(noise visibility function) that have local image properties. This method uses non-stationary Gaussian model stationary Generalized Gaussian model because watermark has noise properties. In order to determine the optimal NVF, we consider the watermark as noise. The particularities of embedding in the stationary GG model use shape parameter and variance of each subband regions in multiresolution. To estimate the shape parameter, we use a moment matching method. Non-stationary Gaussian model use the local mean and variance of each subband. The experiment results of simulation were found to be excellent invisibility and robustness. Experiments of such distortion are executed by Stirmark benchmark test.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제19권2E호
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• pp.3-7
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• 2000

Vibration generated by the non-uniform road profile propagates though each tire and the suspension and finally generates structure born noise in the interior of the passenger vehicle. In this paper, the road-booming-noise which has strong correlation with the vibration signals measured at the suspension system was compensated. Active noise control of the road-booming-noise is rather difficult to achieve because of its non-stationary characteristics. CMFX LMS (Constraint Multiple Filtered-X Least Mean Square) algorithm, which can track non-stationary process rather well, is applied. Comprison of the proposed method and the conventional MFX LMS (Multiple Filtered-X Least Mean Square) algorithm is made through the hardware-in-the-loop simulation and the feasibility of the proposed method is demonstrated with the experiment.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제22권4E호
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• pp.161-166
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• 2003

We present an adaptive wavelet packet based speech enhancement method with robust voice activity detection (VAD) in non-stationary noise environment. The proposed method can be divided into two main procedures. The first procedure is a VAD with adaptive wavelet packet transform. And the other is a speech enhancement procedure based on the proposed VAD method. The proposed VAD method shows remarkable performance even in low SNRs and non-stationary noise environment. And subjective evaluation shows that the performance of the proposed speech enhancement method with wavelet bases is better than that with Fourier basis.

• 한국음향학회지
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• 제32권5호
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• pp.408-414
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• 2013

능동소음제어에서 널리 사용되는 FxLMS 알고리즘은 비정상 잡음환경에서 불안정하게 동작하는 경우가 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위하여, Sun과 Akhtar는 FxLMS 알고리즘의 갱신 과정에서 기준신호를 수정하는 방법을 제안하였다. 그러나 이들의 방법은 임펄스 노이즈가 발생할 경우 만족스러운 안정성을 보여주지 못하였다. 본 논문에서 제안된 알고리즘은 확률추정과 영교차율을 이용하여 능동소음제어의 안정성과 성능을 개선하였다. 또한 최적의 파라미터 선정을 위하여 퍼지 추론을 사용하였다. 제안된 방법의 실험결과 비정상 잡음환경에서 기존의 방법에 비하여 우수한 안정성과 빠른 수렴속도를 보여줬다.