• Title/Summary/Keyword: soft decision

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SOFT DECISION CONTEXTS BASED ON SOFT CONTEXTS

  • Won Keun, Min
    • 호남수학학술지
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    • 제44권4호
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    • pp.628-635
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    • 2022
  • For another study of soft context and soft concept closely related to formal context and formal concept, in this paper, we propose the notions of conditional concepts, decision concepts and soft decision context based on soft contexts. Subsequently, the notions of consistent soft decision context and consistent set are introduced, and some properties for consistent set of soft decision contexts are investigated.

음성향상을 위한 2차 조건 사후 최대 확률기법 기반 Global Soft Decision (Improved Global-Soft Decision Incorporating Second-Order Conditional MAP for Speech Enhancement)

  • 금종모;장준혁
    • 한국통신학회논문지
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    • 제34권6C호
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    • pp.588-592
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    • 2009
  • 본 논문에서는 기존의 global soft decision 방법에서 음성부재확률의 고정 파라미터에 2차 조건 사후 최대 확률기법을 적용한 음성 향상 기법을 제안한다. 기존의 global soft decision 방법은 음성부재확률을 구하기 위해 가정한 가설에 따라 파라미터값을 고정하여 다양한 음성 환경 변화에 민감한 점을 고려하여 본 논문에서 제안한 알고리즘은 기존의 고정 파라미터 값에 직전 2 프레임에서의 음성 존재와 부재에 대한 조건을 부여해주어 음성과 음성사이의 상호 연관성을 고려해주고, 보다 유동적으로 현재 프레임의 음성부재확률을 추정하는 음성향상 기법이다. 제안된 방법의 성능평가를 위해 ITU-T P.862 perceptual evaluation of speech quality (PESQ)를 이용하여 평가하였고, 그 결과 제안된 2차 조건 사후 최대 확률기법을 적용한 global soft decision 방법은 기존의 Global soft decision 방법보다 향상된 결과를 나타내었다.

스펙트럼 변이 기반의 향상된 음성 존재 불확실성 추적 기법을 이용한 Global Soft Decision (Global Soft Decision Based on Improved Speech Presence Uncertainty Tracking Method Incorporating Spectral Gradient)

  • 김종웅;장준혁
    • 한국음향학회지
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    • 제32권3호
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    • pp.279-285
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    • 2013
  • 본 논문에서는 기존의 global soft decision 기법에서 음성 부재 확률을 구할 때의 음성 부재와 존재에 대한 a priori 확률값의 비(q)에 스펙트럼 변이 기법을 적용한 음성 향상 기법을 제안한다. 기존의 global soft decision 방법은 음성 부재 확률을 구하기 위해 가정한 가설에 따라 고정된 q 값을 사용하였지만, 본 논문에서 제안한 알고리즘은 기존의 고정된 값에 직전 2 프레임에서의 음성 존재 여부와 스펙트럼 변이 값의 상태 조건에 따라 적응적으로 q 값이 가변되도록 하여 음성 부재 확률을 향상시키는 기법이다. 제안된 방법의 성능 평가를 위해 ITU-T P.862 PESQ(Perceptual Evaluation of Speech Quality)를 이용하여 평가하였고, 그 결과 제안된 스펙트럼 변이 기법을 적용한 방법이 기존의 global soft decision 방법보다 향상된 결과를 보여주었다.

NEW APPROACHES OF INVERSE SOFT ROUGH SETS AND THEIR APPLICATIONS IN A DECISION MAKING PROBLEM

  • DEMIRTAS, NAIME;HUSSAIN, SABIR;DALKILIC, ORHAN
    • Journal of applied mathematics & informatics
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    • 제38권3_4호
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    • pp.335-349
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    • 2020
  • We present inverse soft rough sets by using inverse soft sets and soft rough sets. We study different approaches for inverse soft rough set and examine the relationships between them. We also discuss and explore the basic properties for these approaches. Moreover we develop an algorithm following these concepts and apply it to a decision-making problem to demonstrate the applicability of the proposed methods.

SVM의 확률 출력을 이용한 새로운 Global Soft Decision 기반의 음성 향상 기법 (Global Soft Decision Using Probabilistic Outputs of Support Vector Machine for Speech Enhancement)

  • 조규행;장준혁
    • 한국음향학회지
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    • 제27권2호
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    • pp.75-79
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    • 2008
  • 본 논문에서는 support vector machine (SVM) 기반의 global soft decison (GSD)을 이용한 새로운 음성 향상 기법을 제시한다. 일반적으로 soft decision (SD) 이득 수정 및 잡음 전력 추정에 근거한 음성 향상 기법이 hard decision을 이용한 음성향상 기법 보다 우수한 성능을 보이는 것으로 알려져 있다. 특히, 각 프레임에서의 음성 부재에 대한 효과적인 척도인 전역음성 부재확률 (global speech absence probability, GSAP)을 SD 기반의 음성 향상 기법에 적용한 여러 연구가 진행되었다. 본 논문에서는 sigmoid 함수를 이용하여 얻어진 SVM의 확률 출력에 의해 추정된 새로운 GSAP를 음성 향상 기법에 적용한다. 제안된 알고리즘의 성능은 다양한 잡음 환경에 적용하여 PESQ 및 MOS 평가 방법을 바탕으로 기존의 GSD 기반의 스펙트럼 향상 기법과 비교하여 향상된 결과를 나타내었다.

음향학적 반향 제거를 위한 Soft Decision 기반의 동시통화 검출 (Double-Talk Detection Based on Soft Decision for Acoustic Echo Suppression)

  • 박윤식;장준혁
    • 한국음향학회지
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    • 제28권3호
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    • pp.285-289
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    • 2009
  • 본 논문에서는 음향학적 반향 제거(AES, acoustic echo suppression)를 위해 주파수영역에서 soft decision 기법에 근거한 새로운 동시통화 검출 (DTD, double-talk detection) 알고리즘을 제안한다. 제시된 방법은 효과적인 DTD를 위해 상관계수 (cross-correlation coefficient)에 기반하여 hard decision을 사용하는 기존의 알고리즘 대신 주파수 영역에서 입력 및 원단신호의 VAD (voice activity detection) 결과와 음성 통계모델에 기반한 soft decision 방법을 도입하여 전역 근단화자존 재확률 (GNSPP, global near-end speech presence probability)을 DTD에 적용한다. 제안된 알고리즘은 기존의 방법과 객관적인 실험을 통해 비교 평가한 결과 다양한 배경잡음 환경에서 우수한 성능을 보였다.

Smoothed Global Soft Decision에 근거한 음성 향상 기법 (Speech Enhancement based on Smoothed Global Soft Decision)

  • 조규행;박윤식;장준혁
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제44권6호
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    • pp.118-123
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    • 2007
  • 본 논문에서는 잡음 환경에서의 음성 향상을 위해 향상된 Global Soft Decision (GSD) 기법을 제안한다. 통계적 모델을 바탕으로 한 음성 향상과 관련한 연구에서 GSD는 음성의 꼬리 부분에서 취약하다고 알려져 있으며, 이를 개선하기 위해 Smoothed Global Likelihood Ratio (SGLR)를 바탕으로 한 새로운 음성 향상 기법을 GSD에 적용한다. 제안된 방법은 다양한 잡음 환경에서 MOS 실험을 바탕으로 기존의 연구와 비교하였으며 우수한 성능을 보여주었다.

소프트 판정을 이용한 자력복구 적응 판정궤환 채널등화 기법 (Soft Decision Approaches for Blind Decision Feedback Equalizer Adaptation)

  • 정원주
    • 대한전자공학회논문지TC
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    • 제43권8호
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    • pp.69-76
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    • 2006
  • 이 논문에서는 조정 가능한 소프트 판정기를 이용하여 자력복구 판정궤한 채널등화기의 적응 모드를 포착모드와 추적 모드 사이에서 최적화하는 기법들을 제안한다. 제안된 기법들은 주어진 SNR에 따라 소프트 판정기를 최적화하여 DFE를 위한 궤환 신호를 생성하고 그에 따라 자력복구 IIR 필터 적응모드와 DD-LMS 적응모드를 결합한 적응방식을 적용한다. 제안된 기법들은 포착모드와 추적모드 사이의 최적화된 스위칭을 성취할뿐아니라 DFE 에러 propagation을 최소화하는데도 기여한다.

블록 부호에 대한 효율적인 연판정 복호기법 (An Efficient Soft Decision Decoding Method for Block Codes)

  • 심용걸
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제7권1호
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    • pp.73-79
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    • 2004
  • 본 논문에서는 선형 블록 부호에 대한 효율적인 연판정 복호 알고리듬을 제안하였다. 종래 의 연판정 복호기는 그 연판정 값을 추정하기 위하여 경판정 복호를 여러 번 수행해야 한다. 그러나 종래의 방법으로는 후보 부호어들이 구해지지 않을 수도 있으며, 그렇게 되면 연판정 값을 얻기가 매우 어려워진다. 본 논문에서는 후보 부호어들을 탐색하는 효율적인 알고리듬을 도입하여 이 문제를 해결하였다. 이 방법을 사용하면 후보 부호어가 찾아지지 않을 가능성을 대폭 감소시킬 수 있다. 시뮬레이션을 통하여 제안된 알고리듬의 성능을 확인할 수 있었다. 페이딩 채널에서 2진 (63, 36) BCH 부호에 대하여 시뮬레이션을 수행하였다.

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스펙트럼 변이를 이용한 Soft Decision 기반의 음성향상 기법 (Robust Speech Enhancement Based on Soft Decision Employing Spectral Deviation)

  • 최재훈;장준혁;김남수
    • 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.