• International journal of advanced smart convergence
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• 제9권2호
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• pp.20-27
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• 2020

Sound event detection in real-world environments suffers from the interference of non-stationary and time-varying noise. This paper presents an adaptive noise reduction method for sound event detection based on non-negative matrix factorization (NMF). In this paper, we proposed a deep learning model that integrates Convolution Neural Network (CNN) with Non-Negative Matrix Factorization (NMF). To improve the separation quality of the NMF, it includes noise update technique that learns and adapts the characteristics of the current noise in real time. The noise update technique analyzes the sparsity and activity of the noise bias at the present time and decides the update training based on the noise candidate group obtained every frame in the previous noise reduction stage. Noise bias ranks selected as candidates for update training are updated in real time with discrimination NMF training. This NMF was applied to CNN and Hidden Markov Model(HMM) to achieve improvement for performance of sound event detection. Since CNN has a more obvious performance improvement effect, it can be widely used in sound source based CNN algorithm.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.26-30
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• 2009

본 논문에서는 로버스트 통계학의 순위 추정을 기반으로 하고 순서통계학의 L-추정자를 이용한 적응 순환 최소 순위(RLR) L-필터를 제안한다. 제안한 RLR-L 필터는 비선형 적응알고리즘을 가진 비선형 적응 필터로서 오차의 분산측정을 최소화하는 관점의 최적 필터로 가변적인 스텝 크기를 가지며 적응한다. 제안한 필터는 영상신호와 같은 비정체 신호나 가우시안 잡음 또는 임펄스 잡음과 같은 비선형 채널에 적합하다.

• Journal of Communications and Networks
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• 제9권1호
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• pp.18-27
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• 2007

The conventional normalized least mean square (NLMS) algorithm is the most widely used for adaptive identification within a non-stationary input context. The convergence of the NLMS algorithm is independent of environmental changes. However, its steady state performance is impaired during input sequences with low dynamics. In this paper, we propose a new NLMS algorithm which is, in the steady state, insensitive to the time variations of the input dynamics. The square soot (SR)-NLMS algorithm is based on a normalization of the LMS adaptive filter input by the Euclidean norm of the tap-input. The tap-input power of the SR-NLMS adaptive filter is then equal to one even during sequences with low dynamics. Therefore, the amplification of the observation noise power by the tap-input power is cancelled in the misadjustment time evolution. The harmful effect of the low dynamics input sequences, on the steady state performance of the LMS adaptive filter are then reduced. In addition, the square root normalized input is more stationary than the base input. Therefore, the robustness of LMS adaptive filter with respect to the input non stationarity is enhanced. A performance analysis of the first- and the second-order statistic behavior of the proposed SR-NLMS adaptive filter is carried out. In particular, an analytical expression of the step size ensuring stability and mean convergence is derived. In addition, the results of an experimental study demonstrating the good performance of the SR-NLMS algorithm are given. A comparison of these results with those obtained from a standard NLMS algorithm, is performed. It is shown that, within a non-stationary input context, the SR-NLMS algorithm exhibits better performance than the NLMS algorithm.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 2006년도 춘계 국제학술대회 논문집
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• pp.111-114
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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-whitening filter)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 천해와 같은 비백색 잔향신호 환경에서 선백색화 블럭 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 탐지성능을 보였다.

• Smart Structures and Systems
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• 제14권1호
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• pp.17-37
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• 2014

In this study, four widely accepted and used variants of Evolution Strategies (ES) are adapted and applied to the output-error state-space identification problem. The selection of ES is justified by prior strong indication of superior performance to similar problems, over alternatives like Genetic Algorithms (GA) or Evolutionary Programming (EP). The ES variants that are being tested are (i) the (1+1)-ES, (ii) the $({\mu}/{\rho}+{\lambda})-{\sigma}$-SA-ES, (iii) the $({\mu}_I,{\lambda})-{\sigma}$-SA-ES, and (iv) the (${\mu}_w,{\lambda}$)-CMA-ES. The study is based on a six-degree-of-freedom (DOF) structural model of a shear building that is characterized by light damping (up to 5%). The envisaged analysis is taking place through Monte Carlo experiments under two different excitation types (stationary / non-stationary) and the applied ES are assessed in terms of (i) accurate modal parameters extraction, (ii) statistical consistency, (iii) performance under noise-corrupted data, and (iv) performance under non-stationary data. The results of this suggest that ES are indeed competitive alternatives in the non-linear state-space estimation problem and deserve further attention.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2005년도 추계 학술대회논문집(수송기계편)
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• pp.144-147
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• 2005

The tire is considered as one of the Important noise sources having an influence on vehicle's performance. The Pattern noise of a tire is the transmission sound of airborne noise. On smooth asphalt road, Pattern noise is amplified with the velocity. In recent, the study on the reduction of Pattern noise is energetically processed. Pattern noise is strongly related with pitch sequence. To reduce the pattern noise, tire's designer has to randomize the sequence of pitch. The FFT is a traditional method to evaluate the level of the randomization of the pitch sequence, but gives no information on time-varying, instantaneous frequency. In the study, we found that Time-Frequency transform is a useful method to non-stationary signal such as tire noise.

• 한국소음진동공학회논문집
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• 제16권6호
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• pp.627-633
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• 2006

The tire is considered as one of the important noise sources having an influence on vehicle's performance. The Pattern noise of a tire is the transmission sound of airborne noise. On smooth asphalt road, Pattern noise is amplified with the velocity. In recent, the study on the reduction of Pattern noise is energetically processed. Pattern noise is strongly related with pitch sequence. To reduce the pattern noise, tire's designer has to randomize the sequence of pitch. The FFT is a traditional method to evaluate the level of the randomization of the pitch sequence, but gives no information on time-varying, instantaneous frequency. In the study, we found that Time-Frequency transform is a useful method to non-stationary signal such as tire noise.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제10권8호
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• pp.1004-1016
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• 2007

본 논문에서는 기준신호를 획득하기 어려운 환경에서 환경소음이 정상적인 특성을 가질 경우 음성을 향상시킬 수 있는 가중치 갱신제어 적응소음제거기를 제안하였다. 일반적인 적응소음제거기의 경우 소음만의 기준신호를 획득하여야 한다. 그러나 다수의 기기에 의한 복합적인 소음과 작업자에 의한 음성이 혼합되는 공장 환경에서는 소음발생원들로 부터 순수한 소음신호를 획득하기가 어렵다. 따라서 기준신호를 이용할 수 없기 때문에 이러한 환경에서는 기존의 적응잡음제거기를 사용하기가 어렵다. 제안한 방법에서는 입력신호를 임의의 상수로 하고 기준신호에 마이크로폰의 신호를 입력한다. 그런 다음 음성이 없는 구간에서 적응필터의 가중치를 갱신하여 소음을 제거하고 음성이 발생한 구간에서는 가중치를 고정하여 소음이 제거된 변형 음성신호를 획득한다. 그리고 변형 음성신호를 복원 필터링하여 음성신호를 출력한다. 이것은 다수의 공장소음이 정상적이고 짧은 대화구간에서 소음이 변하지 않는 점을 고려하였다. 실험의 결과 제안한 소음제거기가 공장소음을 효과적으로 제거할 수 있었고 신호 대 잡음비 면에서도 우수함을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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• pp.542-544
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• 1999

본 논문에서는 다수의 화자 모델을 구성함으로써 잡음에 강인한 화자확인 방법을 제안한다. Non-stationary한 잡음을 가진 입력음성의 SNR을 측정하는 것은 어렵기 때문에, 각 화자에 대해 잡음이 없을 때의 화자모델에 여러 SNR에 대한 잡음 모델을 결합시킴으로써 여러 개의 잡음 첨가된 화자 모델을 구성한다. 그리고, 화자확인에서는 이렇게 구한 각 모델에 대한 입력 음성의 likelihood를 구해 그 중 가장 큰 likelihood만을 선택한다. 이 값을 이용하여 화자확인을 수행한다. 실험 결과, 제안한 방법은 입력음성의 SNR을 모르는 잡음환경에서 일반적으로 하나의 모델을 사용하는 것보다 훨씬 좋은 성능을 보였다.

• 한국소음진동공학회논문집
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• 제22권12호
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• pp.1172-1183
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• 2012

Aure's tonality was considered as the sound metrics for the expression of the tonality of gear whine sound in a previous research. It was failed to use the Aure's tonality as a sound metric for the tonal impression. Thus Aures's tonality, was developed for tonal impression in previous research. However, this metric did not express well the tonality of gear whine sound since the whine sound is a non-stationary signal with frequency modulation and amplitude modulation. In this study, the new method for the tonality evaluation for a non-stationary signal is presented. It is developed based on the prominence ratio, tonality impression function, and lower threshold level. It improves the accuracy and reliability of the sound quality index being used for the sound quality evaluation of the axle-gear whine sound.