• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.193-196
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• 1999

본 논문은 음향 임펄스를 모델링하는데 코사인 변조된 필터 뱅크와 Decimation을 이용하여 수렴 속도를 개선하는 방법을 제안하고 이를 잡음제거에 응용하였다. 제안된 구조는 입력신호를 필터뱅크를 이용하여 각 서브밴드로 분할한 후 필터 입력신호의 고유벡터의 최대값과 최소값의 비를 줄이고 필터의 탭수를 줄이기 위해서 decimation을 행한다. 그리고 서브밴드대역의 샘플링 주파수를 낮추어 신호 스펙트럼을 확장시켜 이를 적응필터에 입력하여 수렴속도를 향상시켰다. 실험 결과, Colored잡음의 경우 LMS 알고리즘보다 제안된 방법이 MSE(Mean Square Error)는 좋지는 않았다. 실제 음향시스템의 모델링에는 거의 같은 MSE을 갖으며, 수렴 속도에는 모두 빠른 성능을 보였으며, 이를 음질향상에 적용하여 향상된 음질을 얻을 수 있었다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.32 no.2
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• pp.138-146
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• 2013

Passive sonars employ DEMON (Detection of Envelope Modulation on Noise) processing to extract propeller information from the radiated noise of underwater targets. Conventional DEMON processing improves SNR(Signal to Noise Ratio) characteristic by Welch method. The conventional Welch method overlaps several different time domain DEMON outputs to reduce the variance. However, the conventional methods have high computational complexity to get high SNR with correlated acoustic signals. In this paper, we propose new DEMON processing method that divides acoustic signal into several frequency bands before DEMON processing and averages each DEMON outputs. Therefore, the proposed method gathers independent acoustic signal faster than conventional method with low computational complexity. We prove the performance of the proposed method with mathematical analysis and computer simulations.

• Smart Media Journal
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• v.11 no.1
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• pp.31-37
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• 2022

This paper proposes a study on applying signal processing and deep learning for sound recognition that detects sounds commonly heard in daily life (Screaming, Clapping, Crowd_clapping, Car_passing_by and Back_ground, etc.). In the proposed sound recognition, several techniques related to the spectrum of sound waves, augmentation of sound data, ensemble learning for various predictions, convolutional neural networks (CNN) deep learning, and two-dimensional (2-D) data are used for improving the recognition accuracy. The proposed sound recognition technology shows that it can accurately recognize various sounds through experiments.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06e
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• pp.289-292
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• 1998

본 논문에서는 CELP 음성 부호화기의 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 최적 코드북 검색 과정에서 추가적인 알고리듬의 지연 없이 미래 정보를 이용하고 두 인접한 코드북 부프레임 사이의 동시 최적화를 통하여 음성 부호화기의 성능을 향상시킨다. 또한, 제안된 코드북 검색 과정의 계산량을 조절하기 위한 방법도 제공된다. 제안된 방법의 성능을 검증하기 위하여 IS-96A QCELP 음성 부호화기를 이용하여 합성음의 스펙트럼과 Segmental SNR로 성능을 측정하는 모의실험을 실시하였으며, 제안된 방법을 적용한 QCELP 음성 부호화기가 기존의 QCELP에 비하여 향상된 성능을 보여주었다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• spring
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• pp.61-64
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• 2002

본 논문에서는 Left-Right HMM 모델에 기초를 둔 음질 향상 방법을 제안하였다. 기존 HMM에 기초를 둔 음질 향상 방법은 ergodic HMM에 기초를 두고 음질을 향상시켰다. 본 논문에서는 Left-Right HMM이 현재 상태에서 다음상태로만 변하는 성질을 이용하여 현재의 상태를 결정하여 다음 프레임에서 현재와 다음 상태에서만 계산을 하는 방법을 사용하였다. 그 결과 기존의 방법에 비해 많은 시간을 줄일 수 있었다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06e
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• pp.305-308
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• 1998

본 논문에서는 핵심어 검출의 성능을 향상시키기 위한 새로운 후처리 방법을 제안한다. 일반적으로 핵심어 검출 시스템에 의해 검출된 상위 n개의 후보 단어들의 우도(likelihood)는 비슷한 경우가 많다. 따라서, 한 음성구간에 대해 음향학적으로 유사한 핵심어들간의 오인식 가능성이 높아진다. 그러나 기존의 핵심어 검출에 사용된 후처리 방법은 음성의 모든 구간에 같은 비중을 두고 우도를 평가하므로 비슷한 음향학적 특징을 가지는 유사한 핵심어들의 비교에 적합하지 못하다. 이를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 후보단어들의 부분적인 음향학적 특징 차이에 기반한 가중치를 우도 계산 시에 반영함으로써 보다 변별력을 높이는 알고리즘을 제안한다. 실험 결과, 제안된 방법을 이용하여 유사한 후보단어들간의 변별력을 높일 수 있었고, 인식율이 93%일 때, 우도비검사 방법에 비해 19.6%의 false alarm rate을 감소시킬 수 있었다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1985.10a
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• pp.64-67
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• 1985

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.81-84
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• 2000

본 연구에서는 1000Hz 미만의 저주파 대역에서 음향방사 특성을 향상시키기 위한 새로운 형태의 음향 변환기를 연구하였다. 이 음향 변환기는 세 개의 혼을 직렬의 조합으로 연결한 형태를 띄고 있고 설계상에 필요한 계산을 위해 혼 방정식에 근거해 간단한 모델을 개발했다. 음향 발생을 위한 변환기로써 원형판에 얇은 압전체를 붙인 작동기를 사용하였다. 제안된 음향 변환기는 개발된 모델을 통해 설계되었고 실험을 위해 제작되었다. 제안된 음향 변환기의 성능은 실험과 수치해석을 통해 검증하였다 음향 해석 프로그램인 SYSNOISE를 이용한 수치해석과 실험에 근거한 결과는 제안된 음향변환기가 600Hz 미만의 주파수 대역에서 5-30dB의 음압을 발생시키는 것을 보여준다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.22 no.12
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• pp.1659-1666
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• 2018

When the input sound is mixed voice and sound, it can be seen that the voice recognition rate is lowered due to the noise, and the speech recognition rate is improved by improving the MEMS device which is the H / W device in order to overcome the S/W processing limit. The MEMS microphone device is a device for inputting voice and is implemented in various shapes and used. Conventional MEMS microphones generally exhibit excellent performance, but in a special environment such as noise, there is a problem that the processing performance is deteriorated due to a mixture of voice and sound. To overcome these problems, we developed a newly designed MEMS device that can detect the voice characteristics of the initial input device.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.19 no.2
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• pp.3-7
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• 2000

This paper is on the sensitivity characteristics of a concentric composite mandrel type fiber optic acoustic sensor with inclusion of an air cavity With the finite element method, we have analyzed sensitivity variation of the sensor in relation to its geometrical factors such as thickness of the air cavity, thickness of the foaming layer, and the ratio of inner diameter/outer diameter of the mandrel. Results of the analysis suggest a thicker air cavity, a thinner foaming layer, and a smaller ratio of the inner diameter/outer diameter of the mandrel to be desirable for higher sensitivity. The sensor structure designed with the above rules provides the sensitivity of about 0.8dB higher than that of a normal concentric composite mandrel sensor without the inherent air cavity.