DS/CDMA의 역방향 신호전송에서 이동통신 가입자의 수용용량 증대를 위해서 대역사용 효율이 높은 SSB-DS/CDMA 방식의 연구가 필요하다. 이 논문에서는 SSB-DS/CDMA 방식의 위상에러에 대한 잡음특성을 분석하고, 이를 보정하기 위해 힐버트 변화된 의사잡음부호를 써서 위상추정이 가능한 구조를 제시하였으며, 연속잡음 제거기를 사용하여 다중접속간섭신호를 제거함으로써 SSB-DS/CDMA의 위상추정오차에 따른 용량 및 오율특성을 분석하였다.
본 논문에서는 잡음이 첨가된 오디오 신호로부터 잡음을 추정하고 이에 따른 지각 필터 적용을 통한 음질 개선 알고리즘을 제안한다. 기존의 지각 필터는 고정된 잡음을 사용하여 잡음이 가변적일 경우 그 성능이 저하되었으며 독립 성분 분석만을 사용하여 잡음을 제거할 경우 잡음이 완전히 분리되지 못하고 잔류하게 된다. 그러나 제안된 잡음 추정 알고리즘은 독립성분 분석을 이용하여 잡음 에너지를 획득하고 이를 지각 필터에 적용함으로써 전 대역의 잡음 에너지를 효과적으로 제거할 수 있게 된다. 기존의 독립성분분석만을 이용한 방법과의 비교를 위하여 SSNR 비교를 수행하였고 그 결과를 통해 성능 개선을 확인 할 수 있었다.
본 논문에서는 임펄스 잡음이 부가되는 환경 하에서 시지연 추정 및 시지연과 주파수 지연 목합 추정을 위한 새로운 강건 알고리즘들을 제안하였다. 제안된 방법은 ${\alpha}-stable$ 분포 이론을 바탕으로 하여 음의 분수 차수 모멘트(FNOM: fractional negative order moment)와 최소 산란(MD : minimum dispersion) 법을 이용한 강건 시지연 추정법들과 이를 응용한 시지연과 주파수 지연의 복합 추정법인 음의 분수 차수 모호함수법과 복합 최소 산란 법으로 구성되었다. 제안한 방법들을 평가하기 위하여 컴퓨터 모의 실험을 통해서 실제 응용 능력을 기존의 여러 방법들과 비교. 검토하였다. 실험 결과 2차 모멘트 이론을 바탕으로 한 관례적인 방법들은 가우시안 잡음 환경 (${\alpha}$=2인 $S{\alpha}S$ 잡음) 하에서만 시지연 추정이 가능하였고, 최근 제안된 Nikias[7]의 강건 시지연 추정법 들도 대부분이 제한된 임펄스 잡음 ($1<{\alpha}{\le}2$인 $S{\alpha}S$ 잡음)에 대해서만 그 성능이 입증된 반면, 본 연구에서 제안한 방법들은 가우시안 잡음 및 심한 임펄스 잡음 ($0<{\alpha}{\le}2$인 $S{\alpha}S$ 잡음) 하에서도 강건하게 시지연 추정이 가능함을 입증하였다.
이 논문에서는, 잡음환경에서의 음성 향상을 위해서 일반적인 주파수 차감법에 기반한 새로운 형태의 방법을 제안한다. 기존의 방법들이 각각의 주파수 성분에 대해 잡음 및 음성스펙트럼을 추정하는데 비해, 본 논문에서는 주파수 대역을 여러 개의 서브밴드로 대역을 나누어 각각의 서브밴드에 대해서 잡음 및 음성의 스펙트럼을 추정한다. 본 논문에서는 잡음 스펙트럼을 추정하기 위하여 최소추적(Minima Tracking) 방법을 선택하였고, 필터링 방법으로는 스펙트럼 차감법에 기반한 Mel-Scaled 필터뱅크를 이용한 새로운 방법을 제안하였다. 모의실험결과, 기존의 방법들에 비해 음성구간에서의 SNR의 향상정도는 입력 SNR이 -10∼4dB의 범위에서 향상된 결과를 얻었다. 또한 전 구간에 대해서도 다른 알고리즘들 보다 향상된 결과를 얻었다.
본 논문에서는 고속의 적웅 지각 필터에서 잡음 과추정으로 인해서 발생하는 불필요한 반복 계산 및 결과 신호의 SNR 성능 저하를 개선시키는 방법을 제안한다. 적응 지각 필터를 고속연산이 가능하도록 개선하는 과정에서 시간적인 측면에서는 많은 성능의 개선이 있었지만 음질 개선 과정에서 과추정된 잡음의 적용에 의한 성능 저하가 발생하였다. 제안하는 시스템에서는 적웅 지각 필터의 임계값을 조정하고, 임계값이외에 발생하는 잡음 과추정에 대해서 실험적으로 필터 반복 연산량 제한을 통해 향상된 결과를 얻었다. 이 시스템에서 필터 반복 연산량은 입력 구간의 신호에 따라 적응적으로 제한된다. 제안된 알고리즘의 개선 확인을 위해서 감소된 반복 연산량과 SNR 개선량을 측정하여 기존의 방법과 비교하였다.
본 논문에서는 백색 잡음이 첨가된 오디오 신호로부터 잡음을 추정하고 이에 따른 지각 필터 보정을 통한 적응적 지각 필터의 속도 개선 알고리즘을 제안한다. 제안된 잡음 추정 알고리즘은 고주파 구간에서 획득한 잡음 에너지를 사용하여 지각필터를 구성하고 일정 대역에서 추정된 기울기를 고주파 영역에 적용함으로써 전 대역의 잡음 에너지를 효과적으로 제거할 수 있게 되며 필터의 속도 향상에도 크게 기여하게 된다. 이는 기존의 적응지각필터와의 비교를 위하여 수행속도 및 SSNR, NMR 비교를 수행하였고 그 결과를 통하여 성능 개선을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 잡음 에너지 제어를 통한 지각 필터의 성능을 향상시킴으로써 잡음에 의해 열화 된 오디오 신호의 음질을 개선하는 알고리즘을 제안한다. 기존의 방식에서는 묵음 구간에서 획득한 잡음 에너지를 사용하여 필터를 구성하여 사용하지만, 신호 구간마다 달라지는 신호의 세기 및 잡음의 환경 정도에 많은 영향을 받아 잡음의 에너지가 급격하게 변화한다면 음질의 개선률이 감소함을 알 수 있다. 그러나 제안하는 방식에서는 묵음 구간에서 추정한 잡음의 에너지 제어를 통해 초기 추정 잡음보다 가까운 추정 잡음을 얻음으로써 잡음 에너지가 급격하게 변화하여도 음질 개선률에는 변화가 적음을 알 수 있었다. 또한 저 대역에 영향을 미치는 잡음의 경우에도 다른 방법들과는 달리 음질의 개선이 뚜렷하였다. 기존 방식과의 비교를 위해 다양한 신호 대 잡음 비 (signal-to-noise ratio, SNR)에서 열화 된 오디오 신호를 입력으로 사용하였다. 입력 SNR이 5dB, l0dE, 15dB와 20dB의 각각의 경우에 대하여 SSNR (Segmental SNR)과 잡음 대 마스킹 비 (Noise-to-mask ratio, NMR), 음질 테스트를 수행한 결과, 청감 테스트 (Mean Opinion Score, MOS Test)결과의 향상과 음질의 개선을 확인할 수 있었다.
음성인식 및 음성신호처리 분야에서 신경회로망은 음성인식의 카테고리 분류에 주로 이용되고 있다는 점에 착안하여, 본 논문에서는 신경회로망의 입력신호로 음성의 진폭 스펙트럼 및 위상 스펙트럼을 사용한 잡음억제를 위한 신경회로망을 제안한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 고속 푸리에 변환(Fast Fourier Transform, FFT)에 의한 진폭 스펙트럼 및 위상 스펙트럼을 사용한 잡음억제 신경회로망을 이용하여 각 프레임에서 FFT 스펙트럼을 추정한다.
본 논문에서는 부가 잡음에 오염된 음성신호에 이득 적응을 가지는 음성인식을 시간 영역에서 다루었다. 잡음은 유색잡음이라고 가정한다. 전화망에서 마찰음 (fricative), 운음 (glides), 유음 (liquds), 그리고 천이영역(transition region)과 같은 음성 신호의 뚜렷한 비정상상태를 극복하기 위해서 NAR-HMM (nonstationary autoregressive HMM)7을 제안하였다. 비정상상태 AR 처리는 M개의 알고 있는 기저 함수 (basis function)의 선형 결합으로 이루어진 다항 함수 (polynomial function)로 나타낼 수 있다. 오염된 신호만을 이용할 수 있을 때, 잡음의 추정 (estimation)문제는 필연적으로 발생한다. 다중 Kalman 필터를 사용함으로써, 잡음모델의 추정과 음성의 이득곡선 (gain contour)을 수행하였다. 제안한방법의 잡음 추정은 오염된 신호로부터 효과적으로 잡음을 제거하여 깨끗한 음성신호를 얻을 수 있었다. 또한 잡음 추정을 하는 일반적인 ARHMM보다 제안한 NAR-HMM이 약 2-3%의 인식성능을 향상시켰다.
본 논문에서는 불규칙하게 변화하는 혼합 잡음이 부가되는 추적 계통의 상태 추정을 위한 적응 추정계통을 제안하였다. 유한수(N)의 이산벡터를 혼합 잡음의 존재 가능한 크기의 범위로 설정하기 위하여 binomial분포, edge분포, binomial-edge혼합 분포, Tchebyscheff분포, Tchebyscheff-edge 혼합 분포 등 불규칙 분포시켰으며, zero detector와 data selector로 구성된 feed forward path를 기존의 적응추정 계통에 삽입시킴으로써 정확한 추정이 가능하였다. 이산 벡터를 불규칙하게 분포시킴으로써 불규칙하게 변화하는 어떠한 크기의 혼합잡음에도 적응 추정이 중단되지 않고 효율적으로 진행되는 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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