• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.11-14
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• 2000

본 논문에서는 재귀적 지연추정기를 갖는 적응여파기를 이용하여 음성신호에 내재한 배경잡음을 제거하는 단일입력 적응잡음제거기를 TMS320C30 EVM 보드에서 실시간 구현하였다. 이를 위하여 샘플시간마다 지연정보를 구할 수 있는 재귀적 평균 절대차 함수를 사용하고, 정규화 된 최소평균자승(NLMS: Normalized Least Mean Square) 알고리듬을 사용하는 단일입력 잡음제거 시스템을 시뮬레이션한 (1)의 내용을 EVM 보드에 구현하였다. 그리고, (1)과 동일한 방법으로 백색 가우시안 잡음에 의해 왜곡된 음성에 대하여 SNR(Signal-to-Noise Ratio)에 따른 잡음제거 실험을 하였으며, EVM 보드에서의 실험결과를 (1)의 시뮬레이션 결과와 비교/검토하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2018.05a
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• pp.457-459
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• 2018

화자인식 기술은 주어진 임의의 두 발화로부터 발화자의 일치 여부를 판단하여 등록된 화자의 목록으로부터 임의로 입력된 발화의 발화자를 식별하는 기술이다. 그러나, 배경잡음이나 반향이 존재하는 경우에는 음성신호가 왜곡되어 화자인식 성능이 저하될 수 있기 때문에 별도의 음성신호 전처리 알고리즘을 함께 사용할 수 있다. 본 논문에서는 배경잡음이 존재하는 환경에서 다수의 마이크로폰을 통해 수집한 음성신호에 대해 화자인식을 수행하는 방법으로써 parametric multi-channel Wiener filter (PMWF)를 이용한 화자일치 점수 앙상블 기법을 제안한다. 입력신호의 신호대잡음비를 기준으로 점수 결합 시 사용되는 결합계수를 정하고, Wiener filter 로 잡음을 제거하여 얻은 점수와 minimum variance distortionless response (MVDR) 빔포머를 통해 잡음을 제거하여 얻은 정수를 가중결합하는 방식으로 동일오류율을 측정한 결과, 각 전처리 알고리즘을 독립적으로 사용하여 점수를 계산한 경우보다 우수한 성능을 보임을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.249-252
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• 2004

본 논문에서는 TeakLite DSP 프로세서를 이용하여 캠코더에서 레코딩을 할 때 모터 소음과 주변 잡음이 입력되어 오디오 신호의 명료도가 떨어지는 문제점을 해결하기 위한 잡음 제거 기법의 실시간 구현에 대해서 기술하고자 한다. 잡음 제거를 위해서는 일반적으로 많이 사용되고 있는 Spectral Subtraction 기법을 사용하였다. 알고리즘 구현시 MIPS 감소에 효과적이었던 최적화 기법들을 적용하여 TeakLite DSP 프로세서에서 최적화되어 동작하도록 하였다. 최적화된 Spectral Subtraction 어셈블리 코드는 TeakLite DSP 프로세서에서 32 kHz, 16 bit 입력에 대해 40 MIPS에서 동작하였다.

• Proceedings of the Korea Electromagnetic Engineering Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.175-178
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• 2000

본 연구에서는 CDMA단말기용 Receiver MMIC를 설계하였다. 전체회로는 저잡음 증폭기, 하향 주파수 혼합기 그리고 중간주파수 증폭기로 구성된다. 또한 문턱전압과 전원전압의 변화에 대해 회로의 안정성을 높이는 바이어스 보상회로를 추가하였다. 설계시 높은 선형성과 저잡음 특성을 가지도록 토폴리기를 구성하였고 설계 결과 전체 이득은 28.5dB, 저잡음 증폭기의 입력IP3는 8dBm, 하향주파수 혼합기의 입력 IP3는 0dBm이며 전체회로의 소모전류는 22.1mA이다. 레이아웃된 전체회로의 크기는 1.4$\times$1.4 [$\textrm{mm}^2$] 이다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.29 no.2
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• pp.97-101
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• 2010

FIR type system identification with noisy input and output data can be solved by a total least squares (TLS) estimation. However, the performance of the TLS estimation is very sensitive to the ratio between the variances of the input and output noises. In this paper, we propose an iterative convex combination algorithm between TLS and least squares (LS). This combined algorithm shows robustness against the noise variance ratio. Consequently, the practical workability of the TLS method with noisy data has been significantly broadened.

• Journal of IKEEE
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• v.15 no.3
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• pp.205-210
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• 2011

A novel hysteresis tunable monolithic comparator circuit based on a 0.35 ${\mu}m$ CMOS process is suggested in this paper. To tune the threshold voltage of the hysteresis in the comparator circuit, two external digital bits are used with supply voltage of 3.3V. The threshold voltage of the suggested comparator circuit is controlled by 234mV by change of 4 digital control bits in the simulation, which is a close agreement to the analytic calculation.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.18 no.6
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• pp.1-6
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• 2017

For the algorithm of cross-information potential with delta functions (CIPD) which has superior performance in impulsive noise environments, a new method of employing the information of power variations of magnitude controlled input (MCI) in the weight update equation of the CIPD is proposed in this paper where the input of CIPD is modified by the Gaussian kernel of error. To prove its effectiveness compared to the conventionalCIPD algorithm, the distance between the current weight vector and its previous one is analyzed and compared under impulsive noise. In the simulation results the proposed method shows a two-fold improvement in steady state stability, faster convergence speed by 1.8 times, and 2 dB - lower minimum MSE in the impulsive noise situation.

• The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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• v.35 no.2
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• pp.60.1-60.1
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• 2010

한국우주전파관측망(Korean VLBI Network, KVN)을 이루는 21m 망원경의 수신기에는 전파세기를 모니터링하기 위한 장치가 있으나, 회로잡음, 이득, 그리고 DC offset 등의 개선을 위하여 전파세기 시험용 측정기를 설계하였다. 이 장치는 입력신호의 전압에 대하여 주파수로 출력되는데, 선형성과 신호잡음특성이 중요하다. 이러한 회로 특성 파악과 개선을 위하여, 차동입력 증폭, 단일입력 증폭, 그리고 1:1앰프출력 등으로 입력신호에 대하여 다양한 실험을 할 수 있게 하였고, 샘플링 주파수도 1 MHz와 4 MHz를 선택할 수 있게 전파세기 시험용 측정기를 설계하였다. 시제품을 제작하여 DC 입력 시험, 0 전압입력 시험, 노이즈 제너레이터를 이용한 동작 시험, 그리고 KVN연세전파천문대의 수신기에 직접 연결한 실험을 통하여, 최종 이득안정도의 잡음스펙트럼 ~1.5 X $10^{-4}\;dG/G(Hz^{-1/2})$@1Hz를 얻었다. 이번 실험 결과를 바탕으로 KVN의 전파세기측정기를 새로 제작할 예정이다. 이에 전파세기 시험용 측정기의 설계 결과를 소개하고자 한다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.29 no.6
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• pp.374-380
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• 2010

It is known that the problem of FIR filtering with noisy input and output data can be solved by a total least squares (TLS) estimation. It is also known that the performance of the TLS estimation is very sensitive to the ratio between the variances of the input and output noises. In this paper, we propose a convex combination algorithm between the ordinary recursive LS based TLS (RTLS) and the ordinary recursive LS (RLS). This combined algorithm is robust to the noise variance ratio and has almost the same complexity as the RTLS. Simulation results show that the proposed algorithm performs near TLS in noise variance ratio ${\gamma}{\approx}1$ and that it outperforms TLS and LS in the rage of 2 < $\gamma$ < 20. Consequently, the practical workability of the TLS method applied to noisy data has been significantly broadened.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.16 no.6
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• pp.94-99
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• 1997

This paper describes a technique of probabilistic spectral subtraction which uses the knowledge of both noise and speech so as to reduce automatic speech recognition errors in noisy environments. Spectral subtraction method estimates a noise prototype in non-speech intervals and the spectrum of clean speech is obtained from the spectrum of noisy speech by subtracting this noise prototype. Thus noise can not be suppressed effectively using a single noise prototype in case the characteristics of the noise prototype are different from those of the noise contained in input noisy speech. To modify such a drawback, multiple noise prototypes are used in probabilistic subtraction method. In this paper, the probabilistic characteristics of noise and the knowledge of speech which is embedded in hidden Markov models trained in clean environments are used to suppress noise. Futhermore, dynamic feature parameters are considered as well as static feature parameters for effective noise suppression. The proposed method reduced error rates in the recognition of 50 Korean words. The recognition rate was 86.25% with the probabilistic subtraction, 72.75% without any noise suppression method and 80.25% with spectral subtraction at SNR(Signal-to-Noise Ratio) 10 dB.