• 제목/요약/키워드: 백색화 필터

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서브밴드 백색화 필터를 이용한 부공간 잡음 제거 (Subspace Speech Enhancement Using Subband Whitening Filter)

  • 김종욱;유창동
    • 한국음향학회지
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    • 제22권3호
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    • pp.169-174
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    • 2003
  • 본 논문에서는 서브밴드 백색화 필터를 이용한 새로운 부공간 잡음제거 방법을 제안하였다. 기존의 부공간 접근방법에서는 백색 잡음을 가정하거나, 유색 잡음에 대한 전처리로서 백색화 필터를 사용하였다. 백색화 필터를 서브밴드로 나누어 처리함으로써, 제안된 방법은 잔여잡음을 줄이면서 신호 왜곡의 상한값을 최소화하도록 설계하였다. 또한 서브밴드 백색화 필터를 도입함으로써 부공간 잡음제거 방법에서 약점으로 지적되는 것 중의 하나인 Karhunen-Loeve(KL) 영역에서의 주파수 해상도를 높일 수 있었다. 실험결과에 의하면 제안된 방법은 Ephraim에 의해 제안된 방법 부공간 잡음 제거 방법이나, Boll에 의해 제안된 주파수 차감법에 비해 구분 신호대 잡음 비 (SNRseg: segmental signal-to-noise ratio), 음성의 인지적 성능 평가 (PESQ: perceptual evaluation of speech quality)를 고려하였을 때 향상된 성능을 보였다.

비백색 잡음 환경에서 정합필터 성능개선을 위한 백색화 기법 (Whitening Method for Performance Improvement of the Matched Filter in the Non-White Noise Environment)

  • 김정구
    • 한국산업정보학회:학술대회논문집
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    • 한국산업정보학회 2006년도 춘계 국제학술대회 논문집
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    • pp.111-114
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    • 2006
  • 비백색잡음(non-white noise)인 잔향(reverberation)이 신호탐지(signal detection)의 주 방해신호인 천해 능동소나(active sonar) 환경에서의 표적탐지는 선백색화기(pre-whitening filter)를 사용하여 수신신호를 백색화한 후 백색잡음에서 최적 탐지기(optimum detector)인 정합필터를 사용한다. 그러나 이 방법은 잔향이 비정상(non-stationary) 특성을 가지기 때문에 구현이 매우 힘들다. 기존의 연구에 따르면 이러한 잔향은 지역적 정상상태(local stationary)라고 가정할 수 있다. 본 논문에서는 먼저 잔향신호의 지역적 정상상태의 범위를 추정(estimation)하고, 이 추정을 바탕으로 천해와 같은 비백색 잔향신호 환경에서 선백색화 블럭 정규화 정합필터(pre-whitening block normalized matched filter)의 성능을 개선할 수 있는 선백색화 기법을 제안하였다. 제안된 잔향신호의 백색화 기법은 표적신호 전 후의 잔향신호를 사용하여 처리블록(processing block)을 백색화하기 때문에 기존의 백색화 기법보다 우수한 성능을 보였다. 제안된 백색화 기법을 이용한 탐지기의 성능을 평가하기 위해 우리나라 인근해역에서 실측된 데이터를 이용하여 컴퓨터 모의실험을 수행하였다. 모의실험 결과 제안된 기법을 사용한 탐지기는 기존의 백색화 기법을 사용한 탐지기보다 우수한 탐지성능을 보였다.

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비백색 잡음 환경에서 정합필터 성능개선을 위한 백색화 기법 (Whitening Method for Performance Improvement of the Matched Filter in the Non-white Noise Environment)

  • 김정구
    • 한국산업정보학회논문지
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    • 제11권3호
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    • pp.15-19
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    • 2006
  • 비백색잡음(non-white noise)인 잔향(reverberation)이 신호탐지(signal detection)의 주 방해신호인 천해 능동소나(active sonar) 환경에서의 표적탐지는 선백색화기(pre-whitener)를 사용하여 수신신호를 백색화한 후 백색잡음에서 최적 탐지기(optimum detector)인 정합필터를 사용한다. 그러나 이 방법은 잔향이 비정상(non-stationary) 특성을 가지기 때문에 구현이 매우 힘들다. 기존의 연구에 따르면 이러한 잔향은 지역적 정상상태(local stationary).라고 가정할 수 있다. 본 논문에서는 먼저 잔향신호의 지역적 정상상태의 범위를 추정(estimation)하고, 이 추정을 바탕으로 비백색 잔향신호 환경에서 선백색화 블록 정규화 정합필터(pre-whitening block normalized matched filter)의 성능을 개선할 수 있는 선백색화 기법을 제안하였다. 제안된 잔향신호의 백색화 기법은 표적신호 전 후의 잔향신호를 사용하여 처리블록(processing block)을 백색화하기 때문에 기존의 백색화 기법보다 우수한 성능을 보였다. 제안된 백색화 기법을 이용한 탐지기의 성능을 평가하기 위해 우리나라 인근해역에서 실측된 데이터를 이용하여 컴퓨터 모의실험을 수행하였다. 모의실험 결과 제안된 기법을 사용한 탐지기는 기존의 백색화 기법을 사용한 탐지기보다 우수한 탐지선응을 보였다.

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비백색 잡음 환경에 적합한 스펙트럼 기반 탐지기 (Spectrum Based Detector in Non-white Noise Environment)

  • 유석근;주언경
    • 대한전자공학회논문지TC
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    • 제46권10호
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    • pp.8-13
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    • 2009
  • 정합필터(matched filter)는 백색잡음 환경에서 출력 첨두 신호전력 대 평균 잡음전력의 비를 최대화하는 최적 탐지기이다. 하지만 비백색 잡음 환경에서는 정합필터를 이용하여 최적 탐지성능을 얻을 수 없다. 따라서 정합필터 이전에 백색화 과정을 수행하는 선백색화 정합필터(pre-whitening matched filter) 탐지기가 사용된다. 그리고 이것의 성능은 백색화 과정에 사용되는 비백색 잡음모델의 추정 정확성에 크게 영향을 받는다. 성능을 높이기 위해서는 정확한 잡음모델을 추정해야 하지만 이는 계산 복잡도를 많이 증가시킨다. 그러므로 본 논문에서는 기존 선백색화 정합필터 탐지기와 유사한 복잡도에서는 우수한 성능을 보이며, 유사한 성능에서는 낮은 복잡도를 보이는 스펙트럼 기반의 탐지기를 제안한다. 그리고 제안된 탐지기의 성능과 복잡도를 기존 탐지기와 비교하고 이를 분석한다.

천해환경에서 선-백색화 정합필터의 성능 분석 (Performance Analysis of the Pre-Whitening Matched Filter in Shallow Water Environment)

  • 유석근;김정구;주언경
    • 대한전자공학회논문지TC
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    • 제45권12호
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    • pp.152-158
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    • 2008
  • 천해 환경에서 정합필터와 LFM(linear frequency modulation) 펄스를 사용하는 능동소나의 탐지성능은 비백색잡음인 잔향에 의해 크게 저하될 수 있다. 이 경우 잔향의 영향을 줄이기 위해 일반적으로 정합필터에 선행하여 백색화 필터를 사용한다. 기존에는 탐지 블록과 선행 블록의 잔향이 통계적으로 정상성을 유지한다고 가정하고 선행 블록의 잔향 특성을 이용하여 탐지 블록의 잔향을 추정하고 백색화 하였다. 잔향의 정상성은 인접 블록 사이뿐만 아니라 좀더 넓은 범위에서 유지될 수 있다. 이 경우 더 많은 인접 블록을 이용하면 탐지 블록의 잔향을 더 정밀하게 추정할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 실제 해안에서 획득한 잔향 신호를 분석하여 적절한 추정 블록의 범위를 구한다. 그리고 추정 블록의 범위에 따른 선-백색화 정합필터의 성능을 비교, 분석한다.

잡음 백색화와 Kalman 필터를 이용한 잡음제거 (Noise reduction by whitening of colored noise and Kalman filter)

  • 정상배;한민수
    • 한국음향학회:학술대회논문집
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    • 한국음향학회 2000년도 학술발표대회 논문집 제19권 2호
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    • pp.201-204
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    • 2000
  • 음성신호에 섞인 잡음을 처리하기 위해서 단 일 마이크로폰을 이용한 방법이 많이 연구되고 있는데, 그 중에서 Kalman 필터를 이용한 방법은 먼저 음성신호의 모델을 검출하고 잡음이 섞인 신호에서 표준 Kalman 필터를 이용해서 음성신호 성분만을 검출하게 된다. 본 논문에서는 음성신호에 섞인 유색잡음을 백색화하는 방법을 적용하여 Kalman 필터의 잡음제거 성능을 향상시키는 방법을 제안하였다.

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MPDSAP 적응필터를 위한 MSE의 통계적 해석 (Statistical Analysis of the MSE for the MDPSAP Adaptive Filter)

  • 김영민;최훈
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 2009년도 춘계학술대회
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    • pp.883-887
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    • 2009
  • 본 논문은 AR(P) 입력에 대해 MPDSAP 알고리즘의 적응과정의 MSE의 통계적 분석을 제시한다. 부밴드 구조에서 인접투사 알고리즘은 적응필터에 다위상 분해와 노블아이덴티티를 적용함으로써 NLMS 알고리즘으로 변환된다. 또한, P차의 Autoregressive(AR) 입력은 정규직교 분해필터에 의해 사전에 백색화 될 수 있다. 부밴드 구조에서 AR(P) 입력의 사전-백색화(pre-whitening)는 SAP 적응필터의 MSE 행동의 통계적 해석을 위한 간단하고 유효한 근사화를 제공한다.

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선형 Dechirping 기법을 이용한 LFM 잔향의 백색화 기법 (Prewhitening Method for LFM Reverberation by Linear Dechirping)

  • 최병웅;김정수;이균경
    • 한국음향학회지
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    • 제26권3호
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    • pp.129-135
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    • 2007
  • 본 논문에서는 LFM 잔향 신호를 효율적으로 백색화하여 표적의 탐지확률을 높이는 기법을 제안한다. 제안한 기법에서는 LFM의 주파수 변화율을 역으로 보상하는 선형 dechirping 기법을 이용하여 시간에 따라 주파수가 변하는 LFM 신호의 잔향을 CW와 같이 데이터 블록 내에서 일정한 주파수 특성을 유지할 수 있도록 변환하였다. 또한 표적이 존재하지 않는 인접 빔 신호를 참조 신호로 사용하여 AR (autoregressive)계수로 각 구간의 주파수 응답을 모델링하고 역 필터를 구현하여 표적이 존재하는 빔 신호를 필터링함으로써 LFM 잔향을 효율적으로 백색화하였다.

잔류잡음 감소를 위한 백색화 스펙트럼 차감법 (Spectral Subtraction Usnig Whitening Filter for Reducing Residual Noise)

  • 오태호
    • 한국음향학회:학술대회논문집
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    • 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제17권 2호
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    • pp.411-414
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    • 1998
  • 음성의 음질 향상(Speech Enhancement)을 위한 여러 가지 방법 중에서 주파수 차감법(Spectral Subtraction)은 계산량이 적기 때문에 현재 실시간으로 Speech Enhancement를 할 수 있는 가장 적절한 방법이다. 그러나, 이 방법은 원래의 입력음성에 없던 새로운 잡음을 만들어내는 큰 단점이 있는데, 이를 제거하기 위해 많은 연구가 되어오고 있다. 이러한 연구의 방향은 대부분 주변프레임 또는 주변의 주파수 성분과의 평균을 통해 피크값을 무디게 해 줌으로써 새로 생긴 튀는 잡음을 감소시키는 것이다. 이런 방법은 음성자체의 정보 또한 평균이 되어버리게 하는 새로운 단점을 낳는데, 이런 현상은 무성음구간에서 특히 심각해진다. 본 논문에서는 입력음성의 LPC 분석으로 백색필터(Whitening Filter)를 구성하여 이를 통과시킨 잔류신호(Residual)를 주파수 차감하여 얻은 새로운 잔류신호를 역 필터링하여(Synthesis Filter) 개선된 음성을 얻는 방법을 제안하였다. 제안된 알고리듬은, 주파수 차감시 포만트(Formant)의 정보가 더 유지 될 수 있기 때문에 잔류잡음을 줄일 수 있다. 청취 테스트 결과 제안한 방법이 기존의 방법보다 잔류잡음을 더 줄이는 사실을 확인할 수 있었다.

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PCA 표상을 이용한 강인한 얼굴 표정 인식 (Robust Facial Expression Recognition using PCA Representation)

  • 신영숙
    • 인지과학
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    • 제16권4호
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    • pp.323-331
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    • 2005
  • 본 논문은 조명 변화에 강인하며 중립 표정과 같은 표정 측정의 기준이 되는 단서 없이 다양한 내적상태 안에서 얼굴표정을 인식할 수 있는 개선된 시스템을 제안한다. 표정정보를 추출하기 위한 전처리 작업으로, 백색화(whitening) 단계가 적용되었다. 백색화 단계는 영상데이터들의 평균값이 0이며 단위분산 값으로 균일한 분포를 갖도록 하여 조명 변화에 대한 민감도를 줄인다. 백색화 단계 수행 후 제 1 주성분이 제외된 나머지 주성분들로 이루어진 PCA표상을 표정정보로 사용함으로써 중립 표정에 대한 단서 없이 얼굴표정의 특징추출을 가능하게 한다. 본 실험 결과는 또한 83개의 내적상태와 일치되는 다양한 얼굴표정들에서 임의로 선택된 표정영상들을 내적상태의 차원모델에 기반한 얼굴표정 인식을 수행함으로써 다양하고 자연스런 얼굴 표정 인식을 가능하게 하였다.

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