• 전자공학회논문지
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• 제52권7호
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• pp.119-124
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• 2015

배경잡음에 강인한 음성인식을 위한 전처리기로써 음성향상 기법이 요구되고 있다. 코드북 기반의 음성향상 기법은 기존 잡음 추정 알고리즘들과 비교하여 nonstationary 배경잡음 환경에 강인하다는 장점이 있다. 하지만 코드북 정보에 의존적이기 때문에 입력신호와 상관성이 떨어지는 코드벡터의 조합을 사용할 경우 성능이 급격히 떨어진다는 단점이 있다. 본 논문에서는 학습된 음성과 잡음 코드벡터를 조합하는 과정에서 입력신호와 상관성이 떨어지는 코드벡터의 조합을 제거함으로써, Log-Spectral Distortion (LSD)과 Perceptual Evaluation of Speech Quality (PESQ) 관점에서 기존 코드북 기반 알고리즘의 성능을 향상시켰다.

• 한국음향학회지
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• 제21권4호
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• pp.387-393
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• 2002

비정상 잡음에 오염된 음성신호의 향상을 위하여 혼합 은닉필터모델 (HFM: Hidden Filter Model)에 기초한 기법을 제안하였다. 오염된 음성신호를 선형상태방정식으로 모델링하고 파라미터는 마코프 모델에 따른다고 가정하였다. 이 파라미터들은 잡음에 오염되지 않은 학습신호로부터 추정할 수 있다. 추정과정은 혼합 상호복합모델 (IMM: Interacting Multiple Model)에 기초하여 이루어지며, 음성신호의 추정값은 상호작용하는 병렬의 칼만 필터들의 가중합으로 주어진다. 실험결과로부터 제안한 방법의 성능이 기존의 방법에 비해 개선되었음을 확인할 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제23권6호
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• pp.446-453
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• 2004

본 논문에서는 잡음에 의해 열화된 오디오 신호를 가변 임계값을 이용한 적응 지각 필터를 사용하여 음질을 개선하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 적응 지각 필터는 신호 구간마다 달라지는 신호의 세기와 잡음의 영향 정도를 고려하여 임계값을 가변적으로 조정함으로써 잔여 잡음을 효과적으로 제어하는 방식으로 지각적으로 개선된 음질의 신호를 얻을 수 있다 제안한 방식은 잡음에 의해 열화된 오디오 신호를 주파수 영역으로 변환한 후 임계 대역 기반의 임계 대역 에너지 (Critical intensity energy)와 마스킹 영향이 고려된 청각 자극 에너지 (Excitation energy)를 계산한 다음, 지각 필터를 기반으로 한 적응 지각 필터 알고리즘으로 각 단계별 지각 필터 응답을 임계값으로 이용하여 가변 임계값이 재조정되는 단계를 결정하게 된다. 신호의 구간별 에너지 크기에 의한 잡음에 의해 열화된 정도의 차이를 가변 임계값을 이용하여 고려함으로써 잔여 잡음의 효과적인 제어가 가능하게 된다. 제안한 방법은 다양한 신호대 잡음비에서 열화된 오디오 신호를 입력으로 사용하였다. 입력 신호대 잡음비가 15dB, 20dB, 25dB와 30dB의 각각의 경우에 대하여 잡음대 마스킹비 (Noise-to-mask ratio, NMR)와 청감 테스트 (Mean opinion score, MOS Test)를 시행하였다. 그 결과, 잡음대 마스킹비의 개선 측면에서 각각의 경우에 대해 17.4dB, 15.3dB, 12.8dB, 9.8dB의 개선을 확인할 수 있었고, 청감 테스트의 개선 측면에서는 각각 2.9, 2.5, 2.3, 1.7의 개선된 음질을 확인할 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제13권2호
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• pp.76-85
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• 1994

정체형 칼만필터와 간단한 음성-비음성 판별알고리즘을 사용하여 비정체형 유색잡음을 감쇠시키는 방법을 제안하였다. 종래의 잡음감쇠알고리즘들이 대부분 백색 또는 정체형 잡음을 다룬데 비하여 본 연구는 대부분의 실제 잡음환경, 즉, 비백색 비정체성 잡음을 다루었다는 점이 다르다. 잡음감쇠기로서는 AR모델에 의거한 백터형 칼만필터를 사용하였고, 음성/비음성 판별에는 단구간에너지의 임계값논리를 사용하였다. 칼만필터에 필요한 잡음의 계수는 비음성구간에서 추산하였고, 음성의 계수는 EM반복법을 적용하여 추산하였다. 실험결과는 신호대 잡음비와 청취테스트로 제시하였다. 차량잡음을 사용한 실험결과, 비음성구간의 배경잡음은 거의 완전히 제거할 수 있었고, SNR이 0dB내지 -5dB로 낮아짐에 따라 왜곡이 심화 되는 경향을 보였으나, 음성의 명료도를 저하시키지는 않았다.

• 한국음향학회지
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• 제18권8호
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• pp.42-47
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• 1999

본 논문에서는 시변가산유색잡음에 오염된 음성신호의 향상을 위한 MIMM(mixture interacting multiple model) 알고리즘을 제안 한다. 제안된 방법에서 음성신호는 혼합 은닉필터모델(hidden filter model: HFM)로 모델링되며, 잡음신호는 하나의 은닉필터로 모델링 된다. MIMM 알고리즘은 혼합 은닉필터모델에 의한 다중 Kalman 필터링에 기초한 회귀계산이기 때문에 계산량이 많아, Kalman 필터링 식의 구조적 측면에서 효율적인 계산이 가능하도록 알고리즘을 구현했다. 시뮬레이션 결과, 제안된 방법이 기존의 결과 [4,5]에 비하여 성능향상이 이루어 졌음을 보여 준다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1992년도 학술논문발표회 논문집 제11권 1호
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• pp.33-36
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• 1992

In this paper we propose the impulse noise-robust Wiener filter based on a combination of Wiener and modified trimmed mean(MTM) filters. The robust Wiener filter uses the trimming operation of the MTM filter to replace the outliers with the median within the window and the new set of samples which can be considered as the random process with same mean are inputted into the following Wiener filter. We show that the robust Wiener filter is effective in frequency selective filtering of nonstationary signals while preserving signal edges with the rejection of impulse noise.

• 전기학회논문지P
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• 제58권4호
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• pp.385-390
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• 2009

This paper presents a novel active noise control (ANC) system using least mean square (LMS) algorithm and neural network approach for decreasing acoustic noise signals inside high-speed trains. We construct a LMS framework as a nominal ANC system and additionally design an artificial single-layered perceptron model as an auxiliary ANC which is aimed to reduce real-time residuary noise due to its nonstationary and uncertain nature. Parameter vector of the hybrid ANC is determined through online estimation to realize an adaptive ANC configuration by means of the steepest descent algorithm. We achieve simulation experiment to demonstrate the proposed ANC system employing realistic acoustic noise signals measured in Korea Train eXpress (KTX).

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2001년도 정기총회 및 학술대회
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• pp.129-133
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• 2001

영상에 포함된 잡음은 화질 및 영상의 압축효율을 저하시킨다. 최근 들어, 영상의 에지 성분을 효율적으로 고려하면서 잡음을 제거하기 위하여 다양한 비정적(nonstationary) 영상 모델에 근거한 잡음제거 알고리즘이 제안되어 왔다. 하지만, 기존의 비정적 영상모델에서는 연산량의 부담을 덜기 위하여 각 화소들 사이에 상관관계(correlation)가 없다는 가정을 하고 있어 영상의 미세한 정보들이 필터링에 의하여 훼손된다. 본 논문에서는 영상의 비정적 상관관계를 고려한 적응적 잡음제거 알고리즘을 제시한다. 영상신호는 비정적 평균을 가진다고 가정되며, 또한 각기 다른 정적(stationary) 상관관계를 가지는 부분 영상으로 분리된다고 가정된다. 제안된 영상 모델에서의 공분산(co-variance) 행렬의 특수한 구조를 이용하여 계산적으로 효율적인 FFT에 기반한 선형 minimum mean square error 필터를 유도한다. 제안된 영상 모델의 정당성 및 알고리즘의 효율성을 제시한다.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제47권3호
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• pp.361-381
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• 2013

A Bayesian probabilistic method is proposed for online estimation of the process noise and measurement noise parameters for Kalman filter. Kalman filter is a well-known recursive algorithm for state estimation of dynamical systems. In this algorithm, it is required to prescribe the covariance matrices of the process noise and measurement noise. However, inappropriate choice of these covariance matrices substantially deteriorates the performance of the Kalman filter. In this paper, a probabilistic method is proposed for online estimation of the noise parameters which govern the noise covariance matrices. The proposed Bayesian method not only estimates the optimal noise parameters but also quantifies the associated estimation uncertainty in an online manner. By utilizing the estimated noise parameters, reliable state estimation can be accomplished. Moreover, the proposed method does not assume any stationarity condition of the process noise and/or measurement noise. By removing the stationarity constraint, the proposed method enhances the applicability of the state estimation algorithm for nonstationary circumstances generally encountered in practice. To illustrate the efficacy and efficiency of the proposed method, examples using a fifty-story building with different stationarity scenarios of the process noise and measurement noise are presented.

• 대한음성학회:학술대회논문집
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• 대한음성학회 2003년도 10월 학술대회지
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• pp.97-100
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• 2003

This paper addresses a method of convolutive source separation that based on SEONS (Second Order Nonstationary Source Separation) [1] that was originally developed for blind separation of instantaneous mixtures using nonstationarity. In order to tackle this problem, we transform the convolutive BSS problem into multiple short-term instantaneous problems in the frequency domain and separated the instantaneous mixtures in every frequency bin. Moreover, we also employ a H infinity filtering technique in order to reduce the sensor noise effect. Numerical experiments are provided to demonstrate the effectiveness of the proposed approach and compare its performances with existing methods.