대한전자공학회논문지SP (Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP)

대한전자공학회 (The Institute of Electronics and Information Engineers)
권호 표지

음향 데이터 전송 시스템의 강인한 데이터 검출 성능을 위한 Gaussian Mixture Model 기반 연구

Data Detection Algorithm Based on GMM in the Acoustic Data Transmission System

  • 송지현 (인하대학교 전자공학부) ;
  • 장준혁 (한양대학교 융합전자공학부) ;
  • 김문기 (C&I Biz 미래기술원 AT개발팀, SK 텔레콤) ;
  • 김동건 (C&I Biz 미래기술원 AT개발팀, SK 텔레콤)
  • 투고 : 2011.01.20
  • 심사 : 2011.02.09
  • 발행 : 2011.07.25
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초록

본 논문에서는 패턴 인식에서 우수한 성능을 보여주는 가우시안 혼합 모델을 이용하여 MCLT 기반 음향 데이터 전송 시스템의 데이터 검출 성능 향상을 위한 방법을 제안하였다. 기존의 MCLT 기반 음향 데이터 전송 시스템에 대해서 분석하고, 이를 기반으로 데이터 검출 알고리즘에서 우수한 성능을 보여주는 특징 벡터를 선택하여 GMM의 입력 벡터로 효과적으로 이용한다. 다양한 음원(rock, pop, classic, jazz)과 마이크-스피커 사이의 거리 (1∼5m)에서 시스템의 성능을 평가한 결과 GMM을 이용한 제안된 방법이 기존의 MCLT 기반 음향 데이터 전송 시스템의 데이터 검출 알고리즘보다 더욱 우수한 데이터 검출 성능을 보였다.

In this paper, we propose an approach to improve the data detection performance of the acoustic data transmission system based on the modulated complex lapped transform (MCLT). We first present an effective analysis of the features and the detection method of data in the acoustic data transmission system. And then feature vectors which are applied to the Gaussian mixture model (GMM) are selected from relevant parameters of the previous system for the efficient data detection. For the purpose of evaluating the performance of the proposed algorithm, Bit error rate (BER) of the received data was measured at different environments (music genres (rock, pop, classic, jazz) and different distances (1m∼5m) from the loudspeaker to the microphone in a office room) and yields better results compared with the conventional scheme of the acoustic data transmission system based on the MCLT.

키워드

참고문헌

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