• 한국음향학회지
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• 제42권6호
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• pp.544-551
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• 2023

잡음 음성의 지각적 품질과 명료도 향상을 위해 활용되는 음성 향상은 크기 스펙트럼을 이용한 방법에서 크기와 위상을 같이 향상시킬 수 있는 복소 스펙트럼을 이용한 방법으로 연구되어왔다. 본 논문에서는 잡음 음성의 명료도와 품질을 더욱 향상시키기 위해 복소 스펙트럼 기반 음성 향상 시스템에 어텐션 기법을 적용하는 방안에 관해 연구를 수행하였다. 어텐션 기법은 additive attention을 기반으로 수행하며 복소 스펙트럼의 특성을 고려하여 어텐션 가중치를 계산할 수 있도록 하였다. 또한 특징 맵의 중요도를 고려하기 위해 전역 평균 풀링 연산을 같이 사용하였다. 복소 스펙트럼 기반 음성 향상은 Deep Complex U-Net(DCUNET) 모델을 기반으로 수행하였으며, additive attention은 Attention U-Net 모델에서 제안된 방법을 기반으로 연구를 수행하였다. 거실 환경의 잡음 데이터에 대해 음성 향상을 수행한 결과, 제안한 방법이 Source to Distortion Ratio(SDR), Perceptual Evaluation of Speech Quality(PESQ), Short Time Objective Intelligibility(STOI) 평가 지표에서 기준 모델보다 개선된 성능을 보였으며, 낮은 Signal-to-Noise Ratio(SNR) 조건의 다양한 배경 잡음 환경에 대해서도 일관된 성능 향상을 보였다. 이를 통해 제안한 음성 향상 시스템이 효과적으로 잡음 음성의 명료도와 품질을 향상시킬 수 있음을 보여주었다.

• 전기학회논문지
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• 제64권12호
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• pp.1756-1760
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• 2015

This paper focuses on a priori signal to noise ratio (SNR) estimation method for the speech enhancement. There are many researches for speech enhancement with several ambient noise cancellation methods. The method based on spectral subtraction (SS) which is widely used in noise reduction has a trade-off between the performance and the distortion of the signals. So the need of adaptive method like an estimated a priori SNR being able to making a high performance and low distortion is increasing. The decision directed (DD) approach is used to determine a priori SNR in noisy speech signals. A priori SNR is estimated by using only the magnitude components and consequently follows a posteriori SNR with one frame delay. We propose a modified a priori SNR estimator and the weighted rational transfer function for speech enhancement with wind noises. The experimental result shows the performance of our proposed estimator is better Perceptual Evaluation of Speech Quality scores (PESQ, ITU-T P.862) compare to the conventional DD approach-based systems and different noise reduction methods.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권10호
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• pp.4060-4079
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• 2020

Blur is an important type of image distortion. How to evaluate the quality of blurred image accurately and efficiently is a research hotspot in the field of image processing in recent years. Inspired by the multi-scale perceptual characteristics of the human visual system (HVS), this paper presents a no-reference image blur/sharpness assessment method based on multi-scale local features in the spatial domain. First, considering various content has different sensitivity to blur distortion, the image is divided into smooth, edge, and texture regions in blocks. Then, the Gaussian scale space of the image is constructed, and the categorized contrast features between the original image and the Gaussian scale space images are calculated to express the blur degree of different image contents. To simulate the impact of viewing distance on blur distortion, the distribution characteristics of local maximum gradient of multi-resolution images were also calculated in the spatial domain. Finally, the image blur assessment model is obtained by fusing all features and learning the mapping from features to quality scores by support vector regression (SVR). Performance of the proposed method is evaluated on four synthetically blurred databases and one real blurred database. The experimental results demonstrate that our method can produce quality scores more consistent with subjective evaluations than other methods, especially for real burred images.

• 전자공학회논문지B
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• 제33B권11호
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• pp.72-82
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• 1996

In this paper, newly developed algorithm for enhancing images corrupted by white gaussian noise is proposed. In the method proposed here, image is subdivided into a number of subblocks, and each block is separated into cimponents corresponding to signal and noise subspaces, respectively through the signal subspace method. A clean signal is then estimated form the signal subspace by the adaptive wiener filtering. The decomposition of noisy signal into noise and signal subspaces in is implemented by eigendecomposition of covariance matrix for noisy image, and by performing blockwise KLT (karhunen loeve transformation) using eigenvector. To reduce the perceptual noise level and distortion, wiener filtering is implementd by adaptively adjusting noise level according to activity characteristics of given block. Simulation results show the effectiveness of proposed method. In particular, edge bluring effects are reduced compared to the previous methods.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2017년도 하계학술대회
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• pp.81-82
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• 2017

본 논문에서는 PSNR 을 높이도록 최적화된 HEVC 의 율-왜곡 최적화(RDO)를 MS-SSIM 를 높이도록 하여 RDO 를 수행 하도록 한다. 구현 방법으로는 MS-SSIM 도출 방법과 비슷하도록 원본과 4 단계의 저역 통과 필터(LPF)를 통과한 결과에 대한 DCT(Discrete Cosine Transform) 를 수행하고 그 AC 계수의 비율로 lagrange multiplier(${\lambda}$)를 수정하는 방식이다. AC 계수 비율과 MS-SSIM 에서 도출 된 가중치, LPF 특성 등에 따라 새롭게 각 스케일의 가중치를 결정하여 최종적으로 ${\lambda}$ 가중치를 결정하여 그 결과를 바탕으로 RDO 를 수행한다. 시뮬레이션을 통해 제안의 방법과 HEVC reference software 의 BD-rate 계산 결과 7%의 PNSR, -13.2%의 MS-SSIM 를 얻을 수 있었고 이에 따라 주관적 화질을 개선했다고 할 수 있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2013년도 하계학술대회
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• pp.1-2
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• 2013

KLT-AECQ 는 지각적인 성능 향상을 위하여 formant weighting 필터를 사용한다.Code Excited Linear Prediction(CELP) 코더는 사람의 음성신호를 압축하는 대표적인 방식이다. CELP 의 Rate-Distortion 성능을 향상 시키기 위해서 Karhunen-Loeve-Transform (KLT) 기반의 Classified Vector Quantization (KLT-CVQ) 방식이 제안되었으며, 이는 KLT 기반의 Adaptive Entropy-Constrained Quantization (KLT-AECQ) 방식으로 확장되었다. 기존의 KLT-AECQ 에서는 지각적인 성능 향상을 위하여 formant weighting 필터를 사용한다. 본 논문에서는 이 필터 대신에 Spectral Amplitude Warping (SAW) 필터를 적용함으로써, KLT-AECQ 코더의 지각적인 성능을 향상하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권10호
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• pp.1619-1627
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• 2017

Image hashing has been successfully applied for the problems associated with the protection of intellectual property, management of large database and indexation of content. For a reliable hashing system, improving hash matching accuracy is crucial. In order to improve the hash matching performance, we propose an asymmetric hash matching method using the psychovisual threshold, which is the maximum amount of distortion that still allows the human visual system to identity an image. A performance evaluation over sets of image distortions shows that the proposed asymmetric matching method effectively improves the hash matching performance as compared with the conventional Hamming distance.

• 대한음성학회지:말소리
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• 제61호
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• pp.49-62
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• 2007

This study focused on the improvement of prosody transplantation technology to be used for effective prosody education. Issues making the technology a less acceptable tool for prosody education were addressed. Instead of merely copying the target pitch onto a learner's utterances, the target pitch was resealed in semitone before the transplantation. In so doing, distortion of a signal was minimized and the transplanted utterance could have the quality of sound not different from the learner's utterances. Instead of manual transplantation, an automatic procedure was proposed to increase the reliability and the consistency of the outcome and enable real time processing. The perceptual performance of the automatic transplantation was evaluated by the perception experiment showing the automatic ransplantation was as good as the manual process.

• 방송공학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.127-133
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• 2009

영상통신기술의 발달로, 영상화질평가는 많은 연구자들에 의해 새로운 알고리즘이 연구되었고, 성능은 점차 개선되었다. 하지만, 사람의 주관적인 시각시스템은 너무나 다양하고, 복잡하기 때문에 이를 수식화하고, 객관화하는데 많은 어려움이 있다. 영상의 화질을 평가하는 방법은 전체 기준법 (Full-Reference), 감소기준법 (Reduced-Reference) 그리고 무기준법 (No-Reference)으로 나눌 수 있다. 이중 무기준법은 수신 영상외의 다른 정보가 필요 없기 때문에, 다양한 영상 스트리밍서비스에 사용될 수 있다. 본 연구에서는, 영상의 양자화로 인한 범위 왜곡을 고려한 새로운 무기준법 영상 화질 평가 방법을 제안한다. 그리고, 성능을 비교하기 위해서, ITU-T P910 문서에 따른 주관적 화질 평가를 수행하고, 이를 363개의 영상을 통해 새로운 방법과 기존의 방법을 비교하였다. 실험 결과 제안된 방법의 실제 주관적 화질과의 상관도는 다른 기존방법보다 높은 것으로 나타났다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제6권3호
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• pp.508-517
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• 2003

본 논문에서는 쌍직교 웨이브릿 영역에서 워터마크를 삽입할 수 있는 연속 부대역 양자화 및 스토케스틱 다해상도 특성을 갖는 지각 모델을 제안한다. 적응 워터마킹 알고리즘을 갖는 지각모델은 보다 강인한 워터마크 은닉을 위한 방법으로 연속 부대역 양자화(successive subband quantization: SSQ)에 의해서 텍스쳐 및 에지 영역에 삽입한다. 워터마크 삽입은 국부 영상 특성을 갖는 NVF(noise visibility function)함수에 의해 계산된다. 이 방법은 워터마크가 노이즈 특성을 갖기 때문에 영상의 통계적 특성에 기초한 비정상상태(non-stationary state) 가우스 모델과 정상상태(stationary state) 일반화 가우스(generalized Gaussian: GG)모델을 이용한다. 정상상태 GG모델의 삽입은 다해상도 내의 각 부대역별 분산과 형상계수(shape parameter)를 사용한다. 형상계수를 추정하기 위하여 모멘트 정합 방법을 사용한다. 비정상상태 가우스 모델은 각 부대역의 국부 평균 및 분산을 이용한다. 실험결과 우수한 비가시성과 강인성을 확인하였으며, 공격에 대한 실험으로 Stirmark 3.1 benchmark test를 수행하였다.