본 연구는 국내 조건에서 살라미를 생산하였을 때 현행 국내 육제품의 위생 기준을 만족시킬 수 있는지 여부와 살라미 저장 중 미생물학적 품질 변화를 살펴보기 위하여 실시되었다. 살라미 원료육에서는 Staphylococcus aureus와 대장균군이, 그리고 살라미 제품 중 한 시료에서 Clostridium perfringens가 검출되었다. 살라미의 저장 중 냉장온도($10^{\circ}C$)보다 실온($25^{\circ}C$)에서 균수의 감소가 두드러졌다. 제품의 저장 중 대장균군은 발견되지 않았다. 종합적으로 판단해 볼 때 살라미에서의 병원성 미생물에 대한 음성 기준을 만족시키기는 현실적으로 어렵다고 판단되므로 관련 기준의 완화가 요구된다.
본 연구는 이상음원(비명, 유리창 파손음, 경적소리 등) 발생 시, 2개의 마이크로폰에 입력되는 사운드에 대하여 음원 방향추적 장치와 연결된 카메라에 음원의 방향 정보를 전송함으로써, 카메라의 View Point를 음원 발생방향으로 이동시켜 사고현장을 더욱 신속하게 대처할 수 있는 시스템에 대한 연구이다. 일반적인 음성을 이용한 감시카메라는 단순히 소리 발생 여부만 감지하지만, 본 시스템은 이상음원 발생 지점으로 카메라의 방향 제어를 가능하게 한다. 이상음원의 검출은 기존에 수집한 DB를 기반으로 비교, 분석 과정을 통하여 이상음원을 분류한다. 음원 발생 방향은 음원 발생 시, 마이크로폰에 도달하는 음원의 시간차에 따른 음파의 위상차를 계산하여 음원 발생 방향을 판단하게 된다.
인간로봇 상호작용 기술(human-robot interaction)은 다양한 의사소통 채널인 로봇카메라, 마이크로폰, 기타 센서를 통해 인지 및 정서적으로 상호작용할 수 있도록 로봇시스템 및 상호작용 환경을 디자인하고 구현 및 평가하는 지능형 서비스 로봇의 핵심기술이다. 본 고에서는 오디오 기반 인간로봇 상호작용 기술 중에서 음원 추적(sound localization)과 화자인식(speaker recognition) 기술의 국내외 기술동향을 살펴보고 최근 ETRI 지능형로봇연구단에서 상용화를 추진중인 시청각 기반 음원 추적(audio visual sound localization)과 문장독립 화자인식(text-independent speaker recognition)기술들을 다룬다. 또한 이들 기술들을 가정환경에서 효과적으로 사용하기 위해 음성인식, 얼굴검출, 얼굴인식 등을 결합한 시나리오에 대해서 살펴본다.
Robust pitch estimation is an important study in many areas of speech processing. In voice pathology, diverse statistics extracted form pitch were commonly used to test voice quality. In this study, we compared several established pitch detection algorithms (PDAs) for verification of adequacy of the PDAs. In the database of total pathological voices of 99 and normal voices of 30, an analysis of errors related with pitch detection was evaluated between pathological and normal voices, or among the types of pathological voices such as benign vocal fold lesions; polyp, nodule, and cysts. Consequently, it is required to survey the severity of tested voice in order to obtain accurate pitch estimates.
Voice activity detection is important Problem in the speech recognition and communication. This paper introduces feature parameter which is reconstructed by the spectral entropy of information theory for the robust voice activity detection in the noise environment, analyzes and compares it with the energy method of voice activity detection and performance. In experiment, we confirmed that the spectral entropy is more feature parameter than the energy method for the robust voice activity detection in the various noise environment.
최근 이동전화의 사용이 급격히 확산됨에 따라 편이성과 안정성의 문제로 핸즈프리 전화통신의 필요성이 대두되고 있다. 핸즈프리 통신상황의 경우 근거리에 위치한 스피커와 마이크로폰의 커플링에 의해 발생하는 음향반향과 차량내에 존재하는 배경잡음에 의하여 통화 품질이 크게 저하되는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 차량내에서 핸즈프리 전화통신에 적합한 음향반향과 잡음제거 시스템을 제안하였다. 특히, 안정적인 음향반향제거 성능을 얻기 위하여 두 개의 평균 상호상관도를 이용한 동시통화검출 알고리즘을 제안하였다. 음향반향제거를 위해서는 NLMS 알고리즘에 의해 구동되는 제한된 차수의 적응반향제거기법을 사용하였으며, 잔여 반향 및 배경 잡음제거를 위해 IS-127 EVRC음성 부호화기의 잡음제거 방식을 사용하였다. 제안된 시스템은 16비트 고정소수점 DSP인 OAK DSP를 이용하여 약23.17MIPS의 연산량으로 실시간 구현되었다.
A simple robust fundamental frequency estimator on the time-frequency domain is proposed. Combined with the appropriately designed low-pass filter, the instantaneous frequency estimator based on the Teager-Kaiser energy function can detect the fundamental frequency of speech signal. The Teager-Kaiser function can be obtained through real computation and show the change of frequency as time goes. And when a speech block with N samples is processed with a lowpass fille. with length of L, it requires $O(N{\cdot}(L+5))operations,$ compared to $O(N{\cdot}2log_2N+L))operations$ in the recently introduced wavelet and conventional instantaneous frequency method. The computer simulation confirms the usefulness of the proposed fundamental frequency estimation method.
IoT 와 인공지능을 접하려는 시도는 최근 들어서 많은 발전을 보이고 있다. 본 논문은 컴퓨팅 파워가 제한되는 작은 디바이스 IoT 의 한계를 극복하기 위하여 ROS 를 이용하여 복잡한 연산을 무선 통신으로 오프로딩하는 기법을 제안한다. 제안된 자율주행카드 시스템은 카트 이용 고객 개개인을 검출하고 추적하되 컴퓨터 비전 알고리즘과 LiDAR 센서를 이용하며, 음성인식 알고리즘을 적용하여 기계와 인간의 감성공학적 소통이 가능한 융합형 자율주행카트를 구현한다.
최근 성인들을 위한 '키덜트 장난감'의 관심도가 증가하고 있다. 그중 높은 매출을 보이는 RC 카와 VR 의 콘텐츠 부족 및 대중화 문제를 해결하면 시장규모를 성장시킬 수 있다고 판단한다. 본 논문은 차별화된 RC 카 레이싱 게임 개발을 목표로 한다. 스마트폰용 VR 기기를 착용해 영상을 보며 컨트롤러로 RC 카를 조종한다. 또한 실시간 객체 검출이 가능한 YOLOv5 를 활용해 표지판 인식 및 바운딩 박스, 표지판 라벨, 라벨 음성 출력 기능과 오픈 소스 기반 실시간 컴퓨터 비전인 OpenCV 기반 알고리즘을 활용하여 차선을 인식해 이를 기반으로 영상 처리를 거쳐 가상 차선 및 가상 트랙을 출력한다. 결론적으로 RC 카와 VR 로 구현하여 이를 통해 부족한 VR 컨텐츠를 추가하고 접근성을 강화한다.
어텐션 메커니즘은 딥 뉴럴네트워크에 결합하여 언어 생성 모델에서 성능을 개선하였고, 이러한 성공은 다양한 신호처리 분야에 응용 및 확장되고 있다. 특정 입력 신호 부분에 선택적으로 집중함으로써, 어텐션 모델은 음성 인식, 이미지와 비디오 처리, 그리고 생체인식 등의 분야에서 더 높은 성능을 보여주고 있다. 어텐션 기반 모델은 심전도 신호를 이용한 개인식별 및 부정맥검출, 뇌파도 신호를 이용한 발작유형분류 및 수면 단계 분류, 근전도 신호를 이용한 제스처 인식 등에 사용되고 있다. 어텐션 메커니즘은 딥 뉴럴네트워크의 해석 가능성과 설명 가능성을 향상시키기 위해 사용되기도 한다. 신호 처리 분야에서의 어텐션 모델 연구는 지속적으로 진행 중이며, 다른 분야에서의 잠재력 탐구에 대한 관심이 높아지고 있다. 따라서 본 논문은 어텐션 메카니즘을 이용한 생체신호처리 연구 동향 분석을 수행한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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