• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제27권1E호
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• pp.17-24
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• 2008

Blind speech separation (BSS) is well-known as a powerful technique for speech enhancement in many real world environments. In this paper, we propose a new application of BSS - acoustic echo cancellation (AEC) in a car environment. For this purpose, we develop a block-online BSS algorithm which provides robust separation than a batch version in changing environments with moving speakers. Simulation results using real world recordings show that the block-online BSS algorithm is very robust to speaker movement. When combined with AEC, simulation results using real audio recording in a car confirm the expectation that BSS improves double talk detection and echo suppression.

• 한국정밀공학회지
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• 제20권5호
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• pp.116-123
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• 2003

These days, the researches related with the emotional robots are actively investigated and in progress. And human language, expression, action etc. are merged in the emotional robot to understand the human emotion. However, there are so many sound sources and background noise around the robot, that the robots should be able to separate the mixture of these sound sources into the original sound sources, moreover to understand the meaning of voice of a specific person. Also they should be able to turn or move to the direction of a specific person to observe his expression or action effectively. Until now, the researches on the localization and separation of sound sources have been so theoretical and computative that real-time processing is hardly possible. In this reason for the practical emotional robot, fast computation should be realized by using simple principle. In this paper the methods for detecting the direction of sound sources by using the phase difference between peaks on spectrums, and the separating the sound sources by using fundamental frequency and its overtones of human voice, are proposed. Also by using these methods, it is shown that the effective and real-time localization and separation of sound sources in living room are possible.

• 대한기계학회논문집
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• 제18권2호
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• pp.479-491
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• 1994

Discrete vortex method was applied for simulating an active control of turbulent leading- edge separation bubble. The leading-edge separation zone was perturbed by a time-dependent sinusoidal perturbation of different frequencies and levels. In order to describe the local sinusoidal perturbation at the separation point, a source pulsation vortex technique was proposed. The present two-dimensional vortex simulations were qualitatively compared with the experimental results for a blunt circular cylinder, where perturbation was introduced along the square-cut leading edge of the cylinder $(Kiya et al.^{(6,7)}).$ It was found that the reattachment length attained a minimum point at low levels of perturbation and two minima at a moderate higher perturbation frequency. The effects of local perturbation on the evolution of leading-edge separation bubble were scrutinized by comparing the perturbed flow with the natural flow. These comparisons were made for the distributions of mean velocity and its velocity fluctuations, intermittency and wall velocity. The motions of instantaneous reattachment in the space-time domain were demonstrated, which were also compared with the experimental findings. In order to investigate the reduction mehanism of reattachment length in the separation bubble, various cross-correlations for velocity and pressure and the relevant convection velocities were evaluated. It was observed that the convection velocity was closely associated with its corresponding pulsationg frequency.

• 방송공학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.169-179
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• 2016

오늘날 UHDTV (Ultra-High-Definition TV) 시대에 사용될 멀티미디어 부호화기로 MPEG-H에 대한 표준화가 진행되고 있다. 향후 방송용 오디오 콘텐츠는 채널 기반 오디오 콘텐츠에서 진화하여 객체 기반 오디오 콘텐츠까지도 포함하게 될 예정이다. 이에 따라, 채널 기반 오디오 콘텐츠의 객체 기반 오디오 콘텐츠로의 유기적인 변환이 필요한 실정이다. 본 논문에서는 이러한 유기적인 변환을 실현 가능하게 할 수 있는 비균등 선형 마이크로폰 어레이 기반의 음원분리 기법을 제안한다. 제안된 기법은 주어진 어레이 배치에 따라 채널간의 시간차를 분석하고, 분석된 시간차에 따라 주파수별로 특정 방위각에 위치한 입력 오디오 신호의 spectral magnitude를 예측한다. 이후, azimuth와 width 파라메타를 조정함으로써 객체 오디오 생성을 위한 음원을 분리한다. 제안된 음원분리 기법의 성능을 평가하기 위하여 객관적 음원분리 지표 및 분리정확도를 측정하였고, 최소 분산 무손실 응답 빔형성기와 독립 성분 분석 기법 등 기존 음원분리 기법과의 그 성능을 비교하였다. 비교 결과, 제안된 기법이 기존 음원분리 기법들에 비하여 우수한 음원분리 성능을 보이는 것을 알 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제28권8호
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• pp.697-705
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• 2009

본 논문에서는 단일 채널 다성 음악에서 리듬 악기 신호를 블라인드 (blind) 방식으로 추출하는 방법을 제안한다. 상업적으로 판매되는 음악 신호는 대부분 2개 이하만의 혼합된 채널 형태로 사용자에게 제공되는 반면, 그 혼합 채널 신호에는 각각 가창 음원 (vocal)을 비롯한 많은 종류의 악기가 포함되어 있는 형태이다. 따라서, 혼합 신호의 개수가 음원 개수와 같거나 더 많은 상황을 가정하는 기존의 음원 분리 방법처럼, 혼합 환경이나 신호의 통계적 특성을 모델링하는 것 보다는, 특정 음원의 고유 특성을 활용하는 것이 이처럼 적은 개수의 혼합 신호만을 가지고 있는 환경 (underdetermined)에 더욱 적합하다. 본 논문에서는 다른 화성 악기와 혼합되어 있는 상창에서 리듬 악기 음원만을 추출하는 것을 목표로 한다. 비음수 행렬 인수분해 (NMF: Nonnegative Matrix Factorization)의 변형된 알고리즘인 비음수 행렬의 부분적 공동 분해 (NMPCF: Nonnegative Matrix Partial Co-Factorization)가 입력 행렬의 시간적인 속성과 주파수적인 속성에서 다양한 관계성을 분석하기 위해 활용된다. 또한 특정 시간 단위로 입력 신호를 파편화 (segmentation)하고, 파편들에서 반복적으로 발생하는 성분을 리듬 악기가 공통적으로 포함하고 있는 특성이라고 가정한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 일반적으로 받아들여질 수 있을 정도의 성능을 보여주지만, 기본적으로는 사전 정보를 활용하는 타악기 음원 분리 방식보다 우수하지는 않다. 그러나 블라인드 방식의 특성상, 사전 정보를 획득한기에 용이하지 않은 경우, 또는 사전 정보와 현격히 다른 리듬 악기가 연주되는 경우 등에 보다 유연하게 대응할 수 있다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권5호
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• pp.89-99
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• 2010

본 논문에서는 스테레오 형식의 음악 신호에서 가창 신호와 같은 음원을 분리하기 위한 통합 알고리즘을 제시한다. 스테레오 형식의 음악 신호에서 특정한 악기 음원을 분리하는 문제는, 획득한 음악 신호가 다양한 악기들이 동시에 연주되는 혼합신호라는 점을 고려하고, 각각의 악기를 음원이라고 가정할 때, 획득한 혼합 신호의 개수가 음원의 개수보다 적은 비결정(underdetermined) 환경에서의 음원 분리 문제가 된다. 비결정 환경에서는 신호가 혼합되는 공간에 대한 가정을 기반하는 전통적 음원 분리 방식을 적용하기 힘들며, 목표 음원의 특정한 특성을 활용하여 추출하게 된다. 본 논문에서 제안하는 통합 알고리즘은 이종의 특성을 활용하는 음악 음원 분리 알고리즘들을 유기적으로 통합하는 구조이며, 구체적으로는 가창 신호와 같은 특정한 음원 추출을 위해 주로 사용되어 왔던 스테레오 채널 정보를 활용하는 방식과, 모노 혼합 신호에서 두드러지는 음원의 음정을 이용하여 음원을 추출하는 두 가지 방식을 통합하는 것을 목표로 한다. 본 논문에서 제안하는 구조는 각각의 음악 음원 분리 알고리즘이 가지고 있는 고유의 약점을 해소함으로써, 목표 음원의 복원 신호가 통합 과정에 의해 향상될 수 있다는 강점이 있으며, 그것을 실제 상업 음악 콘텐츠를 대상으로 한 실험을 통해 검증한다.

• International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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• 제7권1호
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• pp.128-141
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• 2015

Independent Component Analysis (ICA), one of the blind source separation methods, can be applied for extracting unknown source signals only from received signals. This is accomplished by finding statistical independence of signal mixtures and has been successfully applied to myriad fields such as medical science, image processing, and numerous others. Nevertheless, there are inherent problems that have been reported when using this technique: instability and invalid ordering of separated signals, particularly when using a conventional ICA technique in vibratory source signal identification of complex structures. In this study, a simple iterative algorithm of the conventional ICA has been proposed to mitigate these problems. The proposed method to extract more stable source signals having valid order includes an iterative and reordering process of extracted mixing matrix to reconstruct finally converged source signals, referring to the magnitudes of correlation coefficients between the intermediately separated signals and the signals measured on or nearby sources. In order to review the problems of the conventional ICA technique and to validate the proposed method, numerical analyses have been carried out for a virtual response model and a 30 m class submarine model. Moreover, in order to investigate applicability of the proposed method to real problem of complex structure, an experiment has been carried out for a scaled submarine mockup. The results show that the proposed method could resolve the inherent problems of a conventional ICA technique.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권5호
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• pp.2574-2587
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• 2019

Blind Source Separation (BSS) is a technique used to separate supposed independent sources of signals from a given set of observations. In this paper, the High Exploration Particle Swarm Optimization (HEPSO) algorithm, which is an enhancement of the Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm, has been used to separate a set of source signals. Compared to PSO algorithm, HEPSO algorithm depends on two additional operators. The first operator is based on the multi-crossover mechanism of the genetic algorithm while the second one relies on the bee colony mechanism. Both operators have been employed to update the velocity and the position of the particles respectively. Thus, they are used to find the optimal separating matrix. The proposed method enhances the overall efficiency of the standard PSO in terms of good exploration and performance. Based on many tests realized on speech and music signals supplied by the BSS demo, experimental results confirm the robustness and the accuracy of the introduced BSS technique.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.304-306
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• 2001

Various methods for blind source separation (BSS) are based on independent component analysis (ICA) which can be viewed as a nonlinear extension of principal component analysis (PCA). Most existing ICA methods require certain nonlinear functions, the shapes of which depend on the probability distributions of sources (which is not known in advance), whereas FCA is a linear learning method based on only second-order statistics. In this paper we show how BSS can be achieved by FCA, provided that sources are spatially uncorrelated but temporally correlated.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2006년도 하계종합학술대회
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• pp.365-366
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• 2006

This paper describes a pre-processing methodology which can apply to remote speech recognition system of service robot in noisy environment. By combining beamforming and blind source separation, we can overcome the weakness of beamforming (reverberation) and blind source separation (distributed noise, permutation ambiguity). As this method is designed to be implemented with hardware, we can achieve real-time execution with FPGA by using systolic array architecture.