본 논문에서는 주파수 영역에서 음향학적 반향 및 잡음 제거의 통합 시스템을 위한 효과적인 잡음전력 추정 기법을 제안한다. 제안된 방법은 잡음 제거 (NS, noise suppression)가 음향학적 반향 억제 (AES, acoustic echo suppression)의 후처리단으로 결합하여 사용되는 구조에서 발생하는 잡음전력 추정오차를 줄이기 위해 마이크로폰 입력신호의 음성부재확률 (SAP, speech absence probability)을 잡음전력 갱신을 위한 스무딩 (smoothing) 파라미터로 적용한다. 따라서 제안된 기법에서는 반향 억제 후 신호에서 잡음전력 갱신을 위한 SAP를 추출하는 대신 입력신호에 대한 SAP를 NS 알고리즘에 적용함으로서 잡음 제거기가 반향 억제 후 왜곡된 잡음 스펙트럼 구간에서는 잡음전력을 갱신하지 않도록 한다. 제안된 알고리즘은 기존의 방법과 객관적인 실험을 통해 비교 평가한 결과 다양한 배경잡음 환경에서 우수한 성능을 보였다.
본 논문에서는 다양한 전화선 채널에서 수집된 한국통신(KT)의 데이터베이스를 이용하여 인식 시스템의 성능을 향상시키기 위한 효율적인 특징벡터 및 전처리방법을 연구하였다. 먼저 잡음 및 주변 환경 변화에 강인한 갓으로 알려져 있는 특징벡터들을 이용한 인식 성능을 비교하고, 가중 켑스트랄 거리측정 방법을 이용하여 인식시스템의 성능 향상을 검증하였다. 실험 결과, KT의 인식 시스템에서 이용하는 LPC 켑스트럼의 경우에 비하여 PLP(Perceptual Linear Prediction)과 MFCC)Mel Frequency Cepstral Coefficient)등에 대하여 인식률이 향상되었다. 켑스트럼간의 거리측정에 있어서는 RPS(Root Power Sums)와 BPL(Band Pass Lifter)과 같은 가중 켑스트랄 거리측정 함수들이 인식성능 향상에 도움을 주었다. 스펙트럼 차감법(Spectral Subtraction)의 적용은 왜곡에 의한 효과가 커서 인식률이 저하되었지만, RASTA(RelAtive SpecTrAl) 처리방법, CMS(Cepstral Mean Subtraction), SBR(Signal Bias Removal)의 적용시에는 인식 성능 향상을 보였다. 특히, CMS 방법은 간편하면서도 높은 인식 성능 향상을 보였다. 마지막으로, CMS의 실시간 구현을 위한 방법들의 인식 성능을 비교하고, 인식 성능 저하를 막기 위한 개선책을 제시하였다.
201 6년 9월에 발생한 경주지진원 구역에 대한 정밀 지질구조 규명을 위해 MT 탐사를 적용하였다. 경주지역의 MT 측정자료는 조사지역 인근의 지하철, 전력선, 공장, 주택, 농경지에서 발생된 전기적 잡음과 철도, 도로에서의 차량잡음 등으로 인해 측정자료 왜곡이 심하게 발생되었다. 이 연구에서는 고속철도 및 고속도로와 인접한 4개소의 MT 탐사자료에 기계학습 기법을 적용하여 차량잡음이 포함된 시계열을 분류하였다. 고속열차 잡음이 포함된 시계열에 대해서는 확률적 경사 하강법, 서포트 벡터 머신과 랜덤 포레스트 3가지의 분류모델을 적용하여 그 결과를 비교하였다. 대형트럭 잡음이 포함된 시계열 자료에 대해서는 Hx 성분, Hy 성분과 Hx & Hy 합성성분 크기에 대한 3가지의 샘플 자료를 준비하였으며 랜덤 포레스트 분류모델을 구성하여 그 성능을 평가하였다. 마지막으로 차량잡음 제거 효과 분석을 위하여 차량잡음 제거 전후의 시계열, 진폭 스펙트럼과 겉보기비저항 곡선을 비교하였으며, 이를 통해 차량잡음이 영향을 미치는 주파수 대역과 차량잡음 제거 시 발생될 수 있는 문제점에 대해 고찰하였다.
SSB 무선모뎀은 데이터의 디지털 전압레벨을 가청주파수로 변환하는 변조와 역으로 가청주파수를 데이터의 디지털 전압레벨로 변환하는 복조과정을 거치는데 변${\cdot}$복조기는 하나의 DSP 칩을 이용하여 구현하였다. SSB의 특성상 주파수가 변할 때 인접한 두 주기에서 왜곡이 발생하는데 이것은 음성통신방식에는 아무런 영향을 주지 않으나 데이터 전송할 때는 심각한 영향을 준다. 다시 말하면 인접해 있는 2주기는 데이터 전송을 할 수 없다. 그래서 2-tone FSK방식을 사용하는 경우, 1비트를 보내기 위해 최소 3주기 이상을 보내야 한다. 그러므로, 고속전송을 위해서는 1개의 tone 신호를 보내는 변형된 위상지연 방식을 사용하여 모뎀을 구현하였다. 1200bps를 전송모드에서는 1.3kHz 심볼주파수에 지연시간 0과 $187{\mu}s$을 발생시켰고 2400bps 모드에서는 1.5kHz 심볼주파수에 0, $70{\mu}s$, $130{\mu}s$, 및 $200{\mu}s$의 지연시간을 두어 구현하였다. 최고전송속도 3600bps 모드에서 는 2.0kHz 심볼주파수에 0, $100{\mu}s$, $160{\mu}s$ 및 $250{\mu}s$의 지연시간을 두어 구현하였다. 이상의 방법으로 SSB 모뎀을 구현하였으며 기존 독일의 PACTOR와 미국의 CLOVER계열의 스펙트럼과 비교했을때 SSB 통과대역폭은 거의 비슷하였고 대역폭내의 신호대잡음비를 비교한 결과 본 연구 구현한 모뎀의 파형이 20dB정도 높은 이득으로 전송되는 우수한 특성을 보였다. 실제 전송시험결과에서도 송수신 Platform에 데이터가 정확하게 수신되고 있음을 확인하였다.
심전도 신호에는 근 잡음과 전원잡음 둥의 잡음이 섞이는 경우가 많다. 이러한 잡음들은 심전도 신호의 주요 주파수 성분에 비하여 상대적으로 고주파 성분이지만 전체적으로 보면 주파수 스펙트럼이 중첩된다. 본 논문에서는 연속적으로 변하는 차단주파수를 가지는 시변 저역통과 디지털필터를 이용하여 원신호의 왜곡을 최소화하면서 잡음을 제거하는 신호처리 방법에 대하여 기술한다 이 필터는 차단주파수 제어기와 가변차단주파수 저역통과필터로 구성된다. 차단주파수 제어기는 잡음이 포함된 심전도 신호로부터 신호의 기울기를 이용하여 차단주파수 제어 신호를 생성한다. 가변차단주파수 저역통과필터의 구현을 위해서 본 논문에서는 컨벡스 조합 필터와 계수보간 필터로 불리는 새로운 두 가지 필터 설계방법을 제안하였으며, 이 두 가지 방법을 이용함으로써 저역통과필터의 차단주파수를 임의의 제한된 구간에서 연속적으로 변화시키는 것이 가능하였다. 고주파 잡음이 첨가된 심전도 신호에서 가변차단주파수 저역통과필터의 잡음 제거 능력이 우수함을 보였으며, 본 논문에서 제안된 가변차단주파수 저역퉁과필터는 심전도 신호의 전처리에 유용하게 사용되어질 것으로 판단된다. 특히, 제어된 환경이 아닌 일상생활 환경에서 심전도를 측정하는 재택건강관리 시스템에서 신호의 품질을 개선하는 데에 효과가 있을 것으로 기대한다.
본 논문에서는 OFDMA 하향링크 시스템에서 PAPR를 저감할 수 있는 두 가지 새로운 첨두 윈도윙(peak windowing) 기법을 제안한다. 제안한 첨두 윈도윙 기법들은 기존의 첨두 윈도윙 기법에서 매우 인접한 여러 개의 첨두들 또는 주변 신호에 비해 상대적으로 큰 첨두에 의해 발생하는 과도한 신호 왜곡 효과를 완화시킨다. 여러 단계의 임계치를 이용한 다단계 첨두 윈도윙(multi-stage peak windowing) 기법은 인접 신호에 비해 상대적으로 매우 큰 첨두들을 우선적으로 제거함으로써, 윈도우가 과도하게 인접 신호를 억제할 수 있는 경우를 방지한다. 다음으로 가변적인 윈도우 길이를 이용하는 가변길이 첨두치 윈도윙(variable-length peak windowing) 기법은 연속적인 첨두가 매우 인접하여 발생하였을 경우 여러 첨두에 적용되는 윈도우들이 중첩되지 않도록 윈도우 길이를 줄여서 과도하게 인접 신호가 억제되는 경우를 줄이게 된다. 제안한 첨두 윈도윙 기법들은 인접하여 발생하는 연속적인 첨두치나 상대적으로 큰 첨두에 의한 과도한 신호 억제를 미연에 방지함으로써 기존의 첨두 윈도윙 기법에 비해서 우수한 성능을 나타낸다. 기존의 첨두 윈도윙 기법 및 제안한 첨두 윈도윙 기법의 수신비트 오율(BER), 스펙트럼 특성은 OFDMA를 적용한 WiBro 하향링크 모의 실험 환경을 통해서 평가되며, 이를 통해 제안한 첨두 윈도윙 기법이 월등한 성능을 나타냄을 검증한다.
화자인식에 사용하는 파라미터는 화자의 특징을 충분히 표현함과 더불어 발성 시마다 변동이 작은 것이 바람직하다. 즉, 파라미터의 화자내의 변이보다 화자간의 변이가 큰 특성을 가져야 화자간의 구분이 용이하다. 또한, 화자간 오류를 최소화하기 위해 화자간 구별이 뚜렷한 특징 파라미터뿐만 아니라 분별력이 뛰어난 인식방법도 필요하다. 최근의 실험결과들을 살펴보면 발성기관에 의한 정적인 특징뿐 아니라, 발성습관에 의한 동적인 특징을 같이 이용함으로써 보다 정확한 인식결과를 얻고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 다음과 같이 제안한다. 음성의 특징벡터로 운율정보 사용을 제안한다 현재 화자인식 시스템에서 일반적으로 많이 사용되고 있는 특징벡터는 스펙트럼 정보를 모델링하고 있는 것으로 비잡음 환경에서 종은 성능을 보이고 있다. 그러나 잡음 환경변화에 크게 왜곡되며 인식율이 현저하게 저하되는 문제점이 나타난다. 그러므로 본 논문에서는 음성의 동적 변화를 측정할 수 있는 세그먼트로 분할한 피치열을 변경하여 인식의 특징패턴으로 사용한다. 이는 문장의 운율정보를 보여주는 것으로 소음환경에서 강인한 특성을 보였다.
SSB 무선모뎀은 데이터의 디지털 전압레벨을 가청주파수로 변환하는 변조와 역으로 가청주파수를 데이터의 디지털 전압레벨로 변환하는 복조과정을 거치는데 변 복조기는 하나의 DSP 칩을 이용하여 구현하였다. SSB의 특성상 주파수가 변할 때 인접한 두 주기에서 왜곡이 발생하는데 이것은 음성통신방식에는 아무런 영향을 주지 않으나 데이터 전송할 때는 심각한 영향을 준다. 다시 말하면 인접해 있는 2주기는 데이터 전송을 할 수 없다. 그래서 2-tone FSK방식을 사용하는 경우, 1비트를 보내기 위해 최소 3주기 이상을 보내야 한다. 그러므로, 고속전송을 위해서는 1개의 tone 신호를 보내는 변형된 위상지연 방식을 사용하여 모뎀을 구현하였다. 1200bps를 전송모드에서는 1.3kHz 심볼주파수에 지연시간 0과 $187{\mu}s$을 발생시켰고 2400bps 모드에서는 1.5kHz 심볼주파수에 0, $70{\mu}s,\;130{\mu}s$ 및 $200{\mu}s$의 지연시간을 두어 구현하였다. 최고전송속도 3600bps 모드에서는 2.0kHz 심볼주파수에 0, $100{\mu}s,\;160{\mu}s$ 및 $250{\mu}s$의 지연시간을 두어 구현하였다. 이상의 방법으로 SSB 모뎀을 구현하였으며 기존 독일의 PACTOR와 미국의 CLOVER계열의 스펙트럼과 비교했을 때 SSB 통과대역폭은 거의 비슷하였고 대역폭내의 신호대잡음비를 비교한 결과 본 연구 구현한 모뎀의 파형이 20dB정도 높은 이득으로 전송되는 우수한 특성을 보였다. 실제 전송시험 결과에서도 송수신 Platform에 데이터가 정확하게 수신되고 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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