• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권7호
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• pp.1571-1576
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• 2013

본 논문에서는 잡음 환경 하에서 음성신호에 대한 신호대잡음비(SNR)를 개선하기 위한 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 백색잡음 및 자동차잡음 등과 같은 배경잡음으로부터 음성신호의 SNR을 개선할 목적으로 먼저 저역, 중역, 고역 SNR 대역에서 SNR을 추정한다. 다음으로 본 알고리즘은 각 대역에서 스펙트럼을 강조함으로써 잡음으로 오염된 음성신호 속에서 잡음신호를 차감한다. 백색잡음, 자동차잡음에 의하여 오염된 음성에 대하여 본 논문에서 제안한 알고리즘이 스펙트럼 차감 방법과 비교하여 양호한 신호대잡음비 값을 구하였다. 실험결과로부터 스펙트럼 차감 방법과 비교하여 백색잡음에 대하여 최대 4.2 dB, 자동차잡음에 대하여 최대 3.7 dB의 출력 신호대잡음비가 개선된 것을 확인할 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.312-323
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• 2014

음성구간 검출은 음성과 잡음이 섞인 신호에서 음성과 잡음이 섞인 신호에서 음성구간을 찾는 과정으로 잡음제거나 음성 향상을 위한 신호처리에서 매우 중요한 과정이다. 지금까지 음성구간 검출에 관한 많은 연구가 있었지만, 낮은 신호 대 잡음비 환경에서 문장형태의 음성신호에 대해서는 좋은 성능을 보이지 못하였다. 본 논문에서는 신호의 엔트로피를 이용한 초기 VAD과정을 거친 후, 퍼지 소속도 천이 c-means 클러스터링 방법을 이용해 주 VAD과정을 거치는 새로운 VAD알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘의 성능을 비교 평가하기 위하여 백색잡음의 다양한 신호 대 잡음비 환경에서 실험을 수행하였으며 실험결과, 제안한 방법의 우수한 성능을 확인할 수 있었다.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권3호
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• pp.106-115
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• 1999

본 연구에서는 충격잡음이 부가되는 비정상 신호 및 잡음 환경하에서 실시간 시지연 추정이 가능한 SLMPTDE와 ZFLMSTDE의 새로운 적응 시지연 추정 방법을 제안하였다. 본 연구에서 제안한 방법은 중간직교 척도를 바탕으로 임의의 SαS 확률과정에 강건하게 적용할 수 있도록 유도된 확률적 경사형적응 추정 알고리즘으로 구성되었으며, SαS 분포를 갖는 다양한 충격잡음을 대상으로 모의 실험하여 알고리즘의 통계적 수렴특성 및 우정 오차에 대해 분석하였으며, 기존의 LMSTDE 방법과 일정시지연의 경우와 시변시지연의 경우에 대해 실시간 시지연 추정능력을 비교, 분석하였다. 실험결과로부터, LMSTDE 방법은 α≥1.9인 가우시안 잡음에 대해서만 시지연 추정이 가능하였고 P=1로 설정한 SLMPTDE 방법은 1〈α≤2인 경우의 SαS 잡음에 대해 정확한 시지연 추정능력을 보였으며, ZFLMSTDE 방법은 0〈α≤2인 모든 경우의 잡음 환경에 대해 그 능력이 입증되었다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제17권 1호
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• pp.51-54
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• 1998

본 논문에서는 자동차 잡음 환경에서 녹음된 데이터 베이스를 이용하여 인식 시스템의 성능을 향상시키기 위한 효율적인 잡음 제거 방법을 연구하였다. 먼저, 잡음 및 주변 환경 변화에 강인한 것으로 알려져 있는 특징 벡터들의 인식 성능을 비교하교, 가중 켑스트랄 거리 측정 방법을 이용한 인식 실험을 통하여 시스템의 성능 향상을 확인하였다. 실험 결과, 본 논문에서 기준 시스템으로 사용한 LPC 켑스트럼의 경우에 비하여 MFCC나 root-cepstrum을 사용한 경우 인식률이 향상되었다. 켑스트럼간의 거리 측정에 있어서는 RPS와 BPL과 같은 가중 켑스트랄 거리 측정 함수들이 인식 성능 향상에 도움을 주었다. 또한 켑스트럼 평균 차감법이라는 간단한 잡음 제거기술을 적용하여 자동차 잡음 환경에서 인식 성능 향상을 보였다. 마지막으로, 차량 항법용 음성 인식 시스템의 실시간구현을 위하여 여러 경우의 인식 성능을 비교하고, 메모리 량과 실행 시간 등을 고려하여 최적 시스템을 제시하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제7권2호
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• pp.109-115
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• 2006

잡음환경이 열악하고 대역폭이 부족한 HFC 망 상향채널에서 보다 나은 대칭형 멀티미디어 서비스를 제공할 수 있는 S-DMT 방식의 상향 채널 케이블모뎀을 위한 등화기를 설계하고 그에 대한 성능을 평가하였다. 주파수 영역 등화기와 시간 영역 등화기를 설계하였고, 각 경우에 대해 AWGN, ISI, 및 임펄스 잡음 환경에서 시뮬레이션을 통해 성능을 평가하였다. 성능 평가 결과, 잡음환경에 의한 성능차이가 있으나 두 경우 모두 비교적 양호한 등화 성능을 보였으며 시간영역에서 등화기가 주파수영역 등화기보다 전 Eb/No 범위에서 약 1dB 정도 성능이 우수함을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.631-633
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• 2004

최근 잡음환경에서 신뢰도 높은 음성인식을 위해 음성정보와 영상정보를 융합하는 이중모드 음성인식 방법이 활발히 연구되고 일다. 본 논문에서는 보다 음성 인식률을 향상시키기 위해 사용자가 말한 단어들의 순차 패턴을 나타내는 문맥정보를 이용한 후처리 방법을 제안한다. 이러한 문맥정보를 인식하기 위해 다층퍼셉트론 구조를 갖는 문맥정보 인식기를 제안한다 이중모드 음성인식기와 문맥정보 인식기 결과를 효율적으로 결합하기 위한 후처리 방법으로 순차 결합방법을 제안한다. 문맥정보를 이용한 이중모드 음성인식이 잡음 환경에서 90%이상의 인식률을 보였다 본 논문은 잡음환경에서 강인한 음성인식을 위해 문맥정보와 같은 사용자 행동패턴이 새로운 정보로 이용될 수 있다는 가능성을 제시한다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권1호
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• pp.175-182
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• 2017

영상데이터를 획득하거나 저장하는 과정에서는 주변 환경이나 장치의 특성에 따라 잡음이 발생한다. 또한 영상의 전송과정에서도 채널 간섭에 의한 잡음이 발생할 수 있다. 이러한 잡음은 정보의 손실을 가져옴으로써 이어지는 영상처리 단계에서 화질의 저하가 나타나게 된다. 대표적인 잡음으로는 가우시안 잡음과 임펄스 잡음을 들 수 있는데, 영상처리는 일반적으로 이들이 혼재하는 복합 잡음 환경에서 이루어진다. 본 논문에서는 복합 잡음을 저감할 수 있는 반복 가중 평균 필터를 제안한다. 먼저 입력 영상으로부터 임펄스 잡음 화소를 제거한 다음, $3{\times}3$ 슬라이딩 윈도우 영역에 대해 가중 평균 마스크 연산을 수행하여 중앙 화소값을 구하는 간단한 방법이다. 제거된 임펄스 잡음 화소가 가중 평균값으로 모두 채워질 때까지 필터링을 반복한다. 제안한 필터를 ${\sigma}=10$인 가우시안 잡음과 다양한 밀도의 임펖스 잡음이 포함된 영상에 적용하여 처리한 결과, 잡음 밀도 60% 이하에서 기존의 SAWF, AWMF, MMF 등에 비해 PSNR이 각각 최대 12.98 dB, 1.97 dB, 1.97 dB 개선되었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 제13회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.737-740
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• 2000

모뎀이나 통신장비는 선로잡음이나 기타 노이즈의 영향을 고려하여 시스템을 측정하고 평가해야 한다. 그러나 실제의 노이즈환경을 구현하고 측정하기란 매우 어렵고, 비용 또한 무시할 수 없기 때문에 잡음이나 노이즈를 인위적으로 발생시켜 시스템을 측정하게 된다 그러나 시스템이 고속으로 동작하고 스펙이 복잡하면 잡음을 원하는 스펙에 만족하도륵 구현하기가 어렵다. 본 논문에서는 DCT를 이용한 필터계수 생성과, 의사잡음(Pseudo Noise)을 이용한 잡음발생 알고리즘을 제안하며 시스템의 속도와 사용 주파수에 관계없이 스펙을 만족하는 잡음발생 장치를 제안한다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제17권 2호
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• pp.391-394
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• 1998

본 논문에서는 극심한 가산 잡음에 의해 손상된 음성 신호를 스펙트럼 차감법으로 개선할 때, 잡음 스펙트럼 추정을 위한 무음 구간 추정 방법을 제안한다. 스펙트럼 차감법은 잡음을 효과적으로 제거한다고 알려져 있으나, SNR 0 dB 이하의 잡음 환경에서는 무음 구간의 검출이 힘들어 잡음 스펙트럼 추정치의 정확도가 저하된다. 일반화 스펙트럼 차감법의 과차감(oversubtraction)과 잡음 스펙트럼 추정을 반복하여 얻은 무음 구간은 SNR -10 dB~ 0 dB의 낮은 SNR에서도 비교적 정확하며, 프레임 에너지를 이용한 무음 검출 방법에 비해 향상된 성능을 보였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 춘계학술대회
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• pp.515-517
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• 2013

본 논문에서는 잡음 환경 하에서 남녀 성별인식이 가능한 신경회로망에 의한 화자종속 음성인식 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안한 음성인식 알고리즘은 남성화자 및 여성화자를 인식하기 위하여 LPC 켑스트럼 계수를 사용하여 신경회로망에 의하여 학습된다. 본 실험에서는 백색잡음 및 자동차잡음에 대하여 신경회로망의 네크워크에 대한 인식결과를 나타낸다. 인식실험의 결과로부터 백색잡음에 대해서는 최대 96% 이상의 인식률, 자동차잡음에 대해서는 최대 88% 이상의 인식률을 구하였다.