• 음성과학
• /
• 제11권4호
• /
• pp.53-66
• /
• 2004

The nonlinear speech enhancement method with interactive parallel-extended Kalman filter is applied to speech contaminated by additive white noise. To represent the nonlinear and nonstationary nature of speech. we assume that speech is the output of a nonlinear prediction HMM (NPHMM) combining both neural network and HMM. The NPHMM is a nonlinear autoregressive process whose time-varying parameters are controlled by a hidden Markov chain. The simulation results shows that the proposed method offers better performance gains relative to the previous results [6] with slightly increased complexity.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
• /
• 제25권4E호
• /
• pp.154-158
• /
• 2006

In this paper, we suggest a noise estimation method for speech enhancement in nonstationary noisy environments. The proposed method consists of the following two main processes. First, in order to receive fewer affect of variable signals, a best fitting regression line is used, which is obtained by applying a least squares method to coefficient magnitudes in a node with a uniform wavelet packet transform. Next, in order to update the noise estimation efficiently, a differential forgetting factor and a correlation coefficient per subband are used, where subband is employed for applying the weighted value according to the change of signals. In particular, this method has the ability to update the noise estimation by using the estimated noise at the previous frame only, without utilizing the statistical information of long past frames and explicit nonspeech frames by voice activity detector. In objective assessments, it was observed that the performance of the proposed method was better than that of the compared (minima controlled recursive averaging, weighted average) methods. Furthermore, the method showed a reliable result even at low SNR.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제3권1호
• /
• pp.83-95
• /
• 1999

웨이브릿 변환은 시간 및 주파수에 대하여 국부성을 가지며, 비정상상태의 신호를 해석하는데 유용하다. 웨이브릿 변환에서의 기저함수들은 원형 웨이브릿을 천이(translation) 및 확장/수축(dilation)을 시킴으로서 만들어진다. 본 논문은 두 개의 웨이브릿을 선형적으로 조합한 선형조합 웨이브릿 변환을 사용하여 시간-주파수 분석방법을 제안하였다. 그리고 제안된 선형조합 웨이브릿 변환을 사용하여 진단모니터링 시스템에 적용하였다. 제안한 선형조합 웨이브릿 변환 분석 방법의 유효성을 검증하기 위하여 FFT(Fast Fourier Transform), Daubechies, Haar 기법과 비교한다. 분석 대상 신호로는 linear chirp 신호, 팬 소음신호, 회전체 회전신호, 전기신호를 사용하였다. 그 결과는 정상상태 신호처럼 비정상상태 시간 신호를 나타내는데 적당하다. 또한 선형조합 웨이브릿을 사용한 진단 모니터링 시스템은 효과적인 신호분석을 수행한다.

• 전자공학회논문지
• /
• 제51권9호
• /
• pp.165-170
• /
• 2014

음성 인식을 위한 전처리기로 주변 잡음을 제거해 주는 음성향상 기법이 강조되고 있다. 다양한 음성향상 기법들 중 코드북 기반 음성향상 기법은 nonstationary 잡음 환경에서도 효율적으로 동작한다. 하지만, 기존 코드북 기반 음성향상 기법에서는 입력 신호와 음성 및 잡음 코드벡터 간에 미스매치가 발생하여 부정확한 게인이 추정되는 문제가 있다. 본 논문에서는 부정확한 게인을 보상하기 위해 long-term 잡음 추정 알고리즘을 사용하여 매 프레임 별로 신호 대 잡음비기반의 Normalized Weighting Factor (NWF)를 구하고, 이것을 기존 게인에 보상하는 방식을 제안한다. 제안된 코드북 기반 음성향상 기법은 기존 코드북 기반 음성향상 기법에 비해 향상된 성능을 보였다.

• Journal of Communications and Networks
• /
• 제16권1호
• /
• pp.92-97
• /
• 2014

A novel method for extracting frequency slippage signal from radar full pulse sequence is presented. For the radar full pulse sequence received by radar interception receiver, radio frequency (RF) and time of arrival (TOA) of all pulses constitute a two-dimensional information sequence. In a complex and intensive electromagnetic environment, the TOA of pulses is distributed unevenly, randomly, and in a nonstationary manner, preventing existing methods from directly analyzing such time series and effectively extracting certain signal features. This work applies Gaussian noise insertion and structure function to the TOA-RF information sequence respectively such that the equalization of time intervals and correlation processing are accomplished. The components with different frequencies in structure function series are separated using empirical mode decomposition. Additionally, a chaos detection model based on the Duffing equation is introduced to determine the useful component and extract the changing features of RF. Experimental results indicate that the proposed methodology can successfully extract the slippage signal effectively in the case that multiple radar pulse sequences overlap.

• 한국음향학회지
• /
• 제14권3호
• /
• pp.28-36
• /
• 1995

본 논문에서는 능동소음제어를 위하여 망각형 지연 LMS(least mean square) 알고리듬을 이용한 이중루프제어 모델을 제안하였다. 제안한 이중루푸제어 모델은 계산양을 줄이기 위해 이득과 음향시간지연인자를 이용하여 온라인으로 라우드스피커 특성 및 오차음경로를 추정한다. 이중루프구조를 통한 오차신호의 제어는 보다 견실한 제어시스템이 된다. 음향시간지연을 추정하기 위한 필터의 입력신호는 입력 마이크로폰 신호와 적응필터의 차를 사용한다. 망각형 지연 LMS 알고리듬은 비정상상태에서 계수들의 발산을 방지하기 위해 사용한다. 실제 소음신호에 대하여 제안한 이중루프제어 모델은 소음레벨이 평균 12.9dB정도 감쇠되었다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제6권4호
• /
• pp.639-644
• /
• 2002

순위 차수 정보와 공간정보를 이용하는 비선형 필터들은 부가 잡음에 의해 발생되는 불안정 신호를 복원하기 위해서 많이 제안되고 있으면 본 논문에서는 국부통계를 기반으로 계수 변화를 하는 데이터 의존 LWOS필터를 제안하고자 한다. LWOS필터［1］는 가우시안 형태의 잡음뿐만 아니라 미세한 신호를 보호하면서 비임펄스 잡음을 제거할 수 있었으며, 임펄스 잡음에 의해서 방해를 받을 때는 DD-LWOS 필터보다 DD-LWOS2 필터가 더 좋은 결과를 가진다는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
• /
• 한국소음진동공학회 2005년도 추계학술대회논문집
• /
• pp.551-554
• /
• 2005

The method of the reduction of the automotive induction noise can be classified by the method of passive control and the method of active control. However, the passive control method has a demerit to reduce the effect of noise reduction at low frequency (below 500Hz) range and to be limited by a space of the engine room. Whereas, the active control method can overcome the demerit of passive control method. The algorithm of active control is mostly used the LMS (Least-Mean-Square) algorithm because the LMS algorithm can easily obtain the complex transfer function in real-time. Especially, When the Filtered-X LMS (FXLMS) algorithm is applied to an ANC system. However, the convergence performance of LMS algorithm goes bad when the FXLMS algorithm is applied to an active control of the induction noise under rapidly accelerated driving conditions. Thus Normalized FXLMS algorithm was developed to improve the control performance under the rapid acceleration. The advantage of Normalized FXLMS algorithm is that the step size is no longer constant. Instead, it varies with time. But there is one additional practical difficulty that can arise when a nonstationary input is used. If the input is zero for consecutive samples, then the step size becomes unbounded. So, in order to solve this problem. the Correlation FXLMS algorithm was developed. The Correlation FXLMS algorithm is realized by using an estimate of the cross correlation between the adaptation error and the filtered input signal to control the step size. In this paper, the performance of the Correlation FXLMS Is presented in comparison with that of the other FXLMS algorithms based on computer simulations.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제25권2호
• /
• pp.202-207
• /
• 2021

영상 처리에서 중요한 연구 분야 중 하나는 잡음 제거이다. 영상의 잡음 제거는 비정상 시퀀스 및 다양한 유형의 잡음에 의한 손상과 같은 여러 이유로 인해 해결하기 어려운 문제이기 때문이다. 인간의 시각적 인식은 에지 정보에 크게 의존한다. 따라서 잡음 제거 시 반드시 에지 정보를 보존해야 한다. 노이즈를 제거하기 위해 일반적으로 정방형 메디안필터를 사용한다. 이 방법은 수학적 단순성을 가지고 있지만 에지 영역을 흐리게 한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 영상 내에 존재하는 잡음을 효과적으로 제거하기 위해서 에지 검출 알고리즘을 갖는 가중 팔각형 메디안 필터를 사용한 새로운 메디안 필터 윈도우를 제안하였다. 이 방법은 에지를 검출하기 위해 움직이는 가중 팔각형 창을 사용하였다. 그리고 결과를 일반 메디안 필터, 격자형 메디안 필터 그리고 본 논문에서 제안한 가중 팔각형 메디안 필터의 결과와 비교하였다. 실험 결과, 에지 검출 알고리즘을 갖는 가중 팔각형 메디안 필터를 이용한 영상 복원이 일반 메디안 필터나 격자형 메디안 필터를 사용한 결과보다 좋은 성능을 가짐을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제19권1호
• /
• pp.61-68
• /
• 2015

다양한 종류의 잡음에 의해서 발생하는 음성인식 성능 저하를 보상하기 위해서는 잡음제거가 필수적이다. 마이크로폰 배열을 이용하는 많은 잡음제거 기술 중에서, GSC는 비정상성 잡음을 제거하기 위해서 널리 적용되어 왔다. GSC의 성능은 AMC에 의해서 직접적인 영향을 받는다. 즉, 정확한 목표 음성 신호의 검출은 순수 잡음구간에서의 충분한 잡음제거 및 목표 음성구간에서의 적은 왜곡을 보장하기 위해서 필수적이다. 따라서, 본 논문에서는 고정 빔포밍의 출력과 차단 매트릭스의 출력간의 전력비가 주파수 밴드 단위로 계산되는 향상된 AMC 설계법을 제안한다. 그 후, 밴드별 전력비는 가우시안 혼합에 의해서 각 클래스가 확률적으로 모델링 된다. 실험결과, 제안한 알고리즘이 ROC 및 출력 SNR 관점에서 더 높은 성능을 보였다.