자동음성인식 시스템을 이용하는 사용자 입장에서 보면 음성인식시스템을 사용하기 위하여 음성을 입력할 때마다 버튼을 눌러야 하는 Push-To-Talk (PTT) 방식은 여간 번거로운 일이 아닐 수 없다. 그리고 사용자가 원거리에서 음성을 입력하는 경우처럼 PTT 방식 자체가 용이하지 못 한 음성인식 응용분야에서는 Non-Push-To-Talk (NON-PTT) 방식의 필요성이 대두되게 된다. NON-PTT 방식의 음성 전처리를 위해서는 입력신호로부터 음성신호만을 구분해내는 음성판별기술이 필수적이다. 하지만 일상적인 잡음환경에서 음성신호만을 구분해내는 일은 매우 어려운 일이 아닐 수 없다. 본 논문에서는 일상적인 가정잡음환경에 강인한 음성판별방식을 제안한다. 여기서는 음성판별을 위해서 음성의 유성음 특성을 이용하였다. 즉, 일정구간 이상의 음성신호에는 일정구간이상의 유성음 구간이 존재하며 만약 잡음환경에서도 유성음 구간을 잘 검출할 수 있다면 이러한 음성의 특성을 이용하여 검출된 신호가 음성인지 아닌지를 판별할 수 있다. 이를 위하여 여기서는 가정잡음환경에서도 유성음을 잘 검출할 수 있도록 11 가지 유성음 특징들과 이를 이용한 음성판별방법을 제안하였다. 제안된 방법의 성능 평가를 위하여 음성의 끝점검출방법과 통합하여 음성/비음성 판별 테스트를 수행하였으며 테스트 수행결과 열악한 잡음환경에서 80%이상의 비음성을 거절하는 성능을 보였다.
본 논문에서는 FORWARD/BACKWARD 적응 디지털필터를 이용하여 잡음이 섞인 음성의 음질 을 향상하는 방법에 대해 고찰하였다. 이 알고리즘은 음성신호의상관성을 잘 이용하기 위한 현재의 sample을 예측하기 위해 음성신호의 과거 신호뿐만 아니라 미래의 신호도 사용하였다. 이 결과 이 방법 은 백색잡음뿐만 유색잡음의 제거에도 효과적임을 알 수 있었다. 또, 이 방법을 개선한 modified forward/backward 적응 디지털 필터링 방법을 제시하여 성능 향상을 꾀하엿다. 이 개선된 방법은 비교 적 구조가 간단하면서도 여러 종류의 additive noise 에 대해서 잘 동작하며 기존의 방법에 비하여 약 2 유 정도의 개선된 효과를 가져온다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제3권2호
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pp.85-91
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1996
일본의 품질 전문가 다구찌가 제안한 파라미터 설계의 장단점에 대해 많은 논의가 있어왔다. 본 연구에서는 신호 대 잡음 비율에 초점을 두어, 이론적 쟁점이 무엇인지를 요약하고, 그 문제점을 모의실험을 통해 구체적으로 지적하였다. 한편 신호 대 잡음 비율에 대한 대안 중에서 Box의 변수변환 방법을 소개하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제21권2호
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pp.211-218
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2010
다구찌는 파라미터 설계에서 설계인자의 최적조건을 구하는데 필요한 수행측도로서 신호대 잡음비를 이용하여 자료 분석을 하였다. 다구찌 품질공학은 품질을 개선하는데 있어서 큰 기여를 하였으나 자료 분석하는데 있어서 망목특성에서의 신호대 잡음비의 사용은 많은 문제점이 지적되었고 여러 학자들에 의하여 대체방안 연구되었다. 제품의 설계단계에서 품질특성과 여러 개의 설계인자와의 관계는 복잡한 비선형 형태를 가지는 경우가 대부분이다. 신경망은 유연한 모형 선택과 학습능력은 알수 없는 복잡한 비선형 형태를 파악하는데 아주 유용한 도구이다. 본 논문은 파라미터 설계에서 설계인자의 최적조건을 찾는데 있어서 문제가 되는 신호대 잡음비을 사용하지 않고 신경망을 이용한 최적화 방안을 제안하고자 한다. 아울러 예제를 들어 기존의 다구찌 방법과 새로이 제안한 대체방안을 비교하고자 한다.
단일 채널 탄성파 탐사는 소규모 자료획득 시스템으로 지하 지질구조를 파악하는 효과적인 방법이다. 영벌림거리 혹은 가까운 벌림거리를 사용하여 획득한 단일 채널 탄성파 자료는 연직 방향의 지하 지질구조를 직접 반영하므로 탄성파 단면도를 효과적으로 작성할 수 있다. 그러나 공통중간점 중합 과정을 적용할 수 없어 신호 대 잡음비가 매우 낮으므로 단면에 나타나는 반사 구조의 정밀한 해석에 있어 중합 단면 대비 불리함을 가진다. 본 연구에서는 단일 채널 탄성파 자료의 신호 대 잡음비를 향상시키기 위해 특이 스펙트럼 분석을 기반으로 한 잡음 제거 및 신호 향상 방법을 제안한다. 기존의 특이 스펙트럼 분석 방법은 행렬의 특정 특잇값을 임의로 추출하여 자료 내에 있는 무작위 잡음을 제거하는 방식으로 수행되었으나, 이는 낮은 신호 대 잡음비나 이상 잡음이 있는 자료에 적용할 수 없다. 따라서 본 연구에서는 행렬의 특잇값을 최적화하고 저계수 근사를 수행하여 무작위 및 이상 잡음을 동시에 효과적으로 제거한다. 또한, 잡음 제거로 인한 신호 손실을 보정하고 탄성파 이벤트의 수평적 연속성을 향상시키기 위해 행렬의 고유 영상에 기반한 가중치를 계산하여 탄성파 단면의 품질을 향상시킨다. 본 연구에서 제안하는 기술의 적용성 및 우수성을 확인하기 위해 북극해 척치해저고원에서 획득한 단일 채널 스파커 탄성파 자료에 대한 자료 처리 실험을 수행하였으며, 수치 예제를 통해 매우 높은 수준의 신호 대 잡음비와 최소의 신호 손실을 가진 탄성파 단면을 얻을 수 있었다. 본 연구에서 제안하는 단일 채널 탄성파 자료 처리 기술은 향후 국내 연안지역의 해양개발과 해저 지질재해를 규명하기 위한 단일 채널 및 초고해상도 탄성파 탐사에 매우 효과적으로 기여할 것으로 기대된다.
목적: RF 자기장이 존재하는 공간이 좁을수록 신호 대 잡음비가 증가한다. 이것을 이용하여, 기존의 표면 코일보다 RF 자기장의 공간을 좁혀서 코일 근방에서 신호 대 잡음비를 개선할 수 있는 표면 코일을 개발한다. 대상 및 방법: 기존의 표면 코일의 RF 자기장은 쌍극자(Dipole) 자기장 형태이다. 쌍극자 모드는 자기장의 세기가 1/r$^3$로 감소한다 하지만 자기장을 사중극자(Quadrupole) 형태도 발생시키면, 1/r$^{5}$ 로 감소하게 되어, 극자(pole)로부터 먼 곳에서는 자기장의 감소가 매우 급격히 일어난다. 극자 근방에서는 쌍극자와 사중극자 자기장의 세기 차이가 거의 없다. 이런 원리들을 이용하여 표면코일의 형태를 사중극자 자기장이 발생하도록 제작하여, 코일로부터 먼 곳의 신호는 코일에 검출되지 못하게 하였다. 그러므로 신호 대 잡음비에 큰 이득을 볼 수 있다.
본 연구는 소음 환경에서 화자의 음성 레벨이 어느 정도일 때 한국어에 대한 청자의 음성명료도 변화를 파악하고자 시행되었다. 이를 위해 잔향시간이 다른 교실 환경을 모형화하여 가청화시재를 제작한 후 피실험자 27명을 대상으로 청감실험을 실시해 음성명료도를 평가하였다. 음성명료도에 대한 평가는 한국어 음성명료도 평가법 중 음절법과 단어법을 이용하였으며 잔향시간과 신호대잡음비를 5dB씩 변화시키면서 정답률의 변화를 관찰하였다. 실험결과 음절법의 경우 신호대잡음비가 커질수록 이에 비례해 음성명료도 평가점수 또한 높아짐을 알 수 있었다. 단어법의 경우 잔향시간이 1.5 s인 경우에는 음성명료도 평가점수가 신호대잡음비와 비례적인 관계를 보이지만, 잔향시간이 0.8 s로 짧은 상황에서는 비례관계를 찾을 수 없었다. 이원변량분석 결과 한국어 음성명료도 평가법 중 음절법과 단어법에 공통적으로 유의한 영향 인자는 신호대잡음비라는 것으로 확인되었다. 따라서, 한국어 교실의 적정 잔향시간 기준인 0.8s 이하를 만족하는 경우 소음에 따른 영향을 제어할 수 있으나, 잔향시간이 기준보다 긴 경우에는 신호대잡음비가 커야만 높은 음성명료도를 확보할 수 있을 것으로 판단된다.
디지탈 이동물체지시기 계통(DMTI System)에서 신호대잡음비(SNR)의 저하는 적정처리 전에 디지탈 이동물체지시기의 출력펄스를 weightlng시킴에 의하여 개선될 수 있구 #정상살기의 수가 증가함에 따라 신호대잡음비가 개선됨을 나타내었다. Optimum weighting으로 얻어진 신호대잡음비는 binomial weighting으로 얻어진 것보다 더 커짐을 알았다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 통하여 각각의 경우에 대한 신호대잡음비의 배선특성을 나타낸다.
비정상 잡음에 오염된 음성신호의 향상을 위하여 혼합 은닉필터모델 (HFM: Hidden Filter Model)에 기초한 기법을 제안하였다. 오염된 음성신호를 선형상태방정식으로 모델링하고 파라미터는 마코프 모델에 따른다고 가정하였다. 이 파라미터들은 잡음에 오염되지 않은 학습신호로부터 추정할 수 있다. 추정과정은 혼합 상호복합모델 (IMM: Interacting Multiple Model)에 기초하여 이루어지며, 음성신호의 추정값은 상호작용하는 병렬의 칼만 필터들의 가중합으로 주어진다. 실험결과로부터 제안한 방법의 성능이 기존의 방법에 비해 개선되었음을 확인할 수 있었다.
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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[게시일 2004년 10월 1일]
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