본 논문에서는 Jue Chang 과 John R. Glover 가 1993년에 제안한 회귀적 적응 주기 신호 검출기[1]를 소개하고 이를 구현하기 위한 최적의 실시간 알고리즘을 제안하여 회귀적 주기 신호 검출기의 실용적인 응용 예를 제시하였다. 회귀적 적응 주기신호 검출기(FALE:Feedback Adaptive Line Enhancer)는 기존의 적응 주기 신호 검출기에 회귀 경로를 달아줌으로써, 필터 차수를 같게 했을 때 낮은 신호 대 잡음비 환경 하에서 더 높은 필터 이득과 더 낮은 추정 오차를 얻을 수 있다. 회귀 경로를 통해 들어오는 필터 출력 신호는 회귀 이득 상수 값에 따라 전체 시스템의 성능이 달라지므로 최적의 회귀 이득 상수를 찾아내는 것이 중요하며 이는 회귀 이득 상수를 변화시키며 최적의 결과값(최소 추정오차)을 유도하는 실험을 통해 얻을 수 있다. 한편, 이를 구현하는 문제에 있어서는 일잔 최적의 회귀 이득 상수 값이 정해지면 회귀 이득 상수가 초기 값으로부터 최적 값에 도달하는 변화율과 변화 유형이 시스템의 실시간 구현 및 성능에 중요한 영향을 미치게 된다. 본 논문에서는 실험을 통해 최적의 구현 알고리즘을 찾아냄으로써 Jue Chang 과 John R, Glover가 제시한 이론적인 수렴율과 수렴 성능을 유지하면서 실시간으로 동작하는 시스템을 구현하고 모의실험을 통한 성능분석 결과를 제시하였다.
펄스 레이다 신호는 주기적으로 일정한 펄스를 반복하는 형태를 갖는다. 따라서 주기의 정수배가 되는 시간 간격만큼 떨어진 신호 샘플들은 큰 자기 상관 값을 갖는다. 본 논문에서는 이러한 자기 상관 특성을 활용하여 레이다 신호를 검출하는 방식을 제안한다. 그리고 펄스 레이다 신호의 주기가 알려지지 않은 경우를 다루기 위하여 레이다 펄스의 주기를 추정하는 방식도 제안한다. 마지막으로 모의 실험을 통해 제안한 방식의 레이다 신호 검출 성능을 분석하고, 에너지 검파 방식과 그 성능을 비교하고자 한다.
음성신호는 주기성으로 유성음과 무성음으로 구분할 수 있으며 유성음은 준주기성 신호이지만 무성음은 주기성이 없다. 주기성은 음성신호를 분석하는 중요한 파라미터 중 하나이다. 본 논문에서는 시간영역에서 피치의 시작점과 주파수 영역에서 분산을 이용하여 피치 검출 알고리즘을 제안하며 864개 단독 숫자음을 이용하여 실험한 결과 $99.5\%$의 정확도를 확인하였으며 제안된 알고리즘의 유효성을 확인하였다.
본 논문에서는 박자 분류 방법을 사용하여 다성 음악 신호의 템포 쌍을 검출하는 방법을 제안한다. 템포를 검출하는 방법은 음의 시작점을 추출하여 음악의 주기적인 흐름을 파악한 뒤, 그 주기를 템포로 변환하는 과정으로 구성된다. 제안한 기술은 템포로 추측되는 배수 관계의 템포 후보를 추출한 뒤, 템포 후보를 박자에 따라 분류하고 곡의 빠르기를 고려하여 최종 템포 쌍을 검출한다. 제안한 방법을 사용하여 높은 정확도로 템포 쌍이 검출되는 것을 확인하였다.
음성 신호 처리에서 중요한 요소인 피치 주기는 음성 인식, 화자 식별, 음성 분석 및 합성 등의 많은 분야에 이용되고 있으며, 피치 검출에 관련된 다양한 알고리즘이 지금까지 연구되고 있다. 피치검출에 사용되는 알고리즘의 하나인 AMDF(average magnitude difference function)는 각 valley점의 거리를 피치 주기로 계산한다. 이 때 피치 주기 검출을 위한 valley점 선정에 있어서 계산량이 증가하는 문제점이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 변형된 AMDF를 이용하여 전체 최소 valley점을 음성 신호의 피치 주기로 검출하는 간단한 알고리즘을 사용하였으며, 시뮬레이션을 통해 기존의 방법들과 비교하였다.
음성 신호의 피치주기 검출 알고리즘은 음성 인식, 화자 식별 등의 다양한 음성 신호 처리 분야에 적용되고 있으며, 시간영역과 주파수영역에서 많은 연구가 진행되고 있다. 피치주기 검출 알고리즘의 하나인 AMDF(average magnitude difference function)는 연산속도가 빠른 장점이 있지만, 피치주기 검출을 위한 valley점 선정에 있어서 알고리즘이 복잡해지는 문제점이 발생한다. 또한 이러한 피치주기 검출 알고리즘이 실생활에 응용되기 위해서는 다양한 환경에서 발생하는 소음으로부터 강인한 특성을 가져야 한다. 따라서, 본 논문에서는 변형된 AMDF 알고리즘을 이용하여 피치주기 검출을 위한 전체 최소 valley점 선정을 보다 용이하게 하였으며, 테스트 신호로써 지하철 등과 같은 소음환경에서의 음성신호를 사용하였다.
차량 주행 중에 타이어에서 발생하는 초음파를 이용하여 손상 물질에 의한 타이어의 손상을 검출하는 방법에 대해 연구하였다. 손상이 있는 타이어는 회전 주기성이 있는 초음파 신호가 발생하므로 주기성을 검출하기 위해 포락선 검출 전처리 과정을 거친 후 자기상관함수를 사용하였다. 실험에서는 손상된 타이어의 1회전 시간과 자기상관함수를 이용해 구한 주기가 같은 것으로 나타났다. 이로 인해 타이어의 손상 유무를 분별할 수 있는 결과를 도출하였다.
피치 주기는 음성 인식, 화자 식별, 음성 분석 및 합성 등과 같은 음성 신호 처리 분야에 있어서 중요한 요소이며, 이러한 피치 주기 검출에 관련된 다양한 알고리즘이 지금까지 연구되고 있다. 피치 검출에 사용되는 알고리즘의 하나인 AMDF(average magnitude difference function)는 각 계곡점의 거리를 피치 주기로 계산한다. 이때, 피치 주기 검출을 위한 계곡점 선정에 있어서 알고리즘이 복잡해지는 문제점이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 AMDF의 회전변환을 이용하여 전체 최소 계곡점을 음성 신호의 피치 주기로 검출하는 간단한 알고리즘을 제안하였으며, 시뮬레이션을 통해 기존의 방법들과 비교하였다.
레이더 시스템은 방사 신호의 탐지를 회피하기 위해 펄스 반복주기(PRI, Pulse Repetition Interval)와 PRI 패턴을 변조하고 있으며, 반대로 레이더 신호 탐지 시스템은 다양한 노력을 기울여 PRI와 PRI 패턴을 감지하려고 한다. 일반적으로 레이더 신호의 PRI 패턴을 검출하기 위해 펄스열의 도착시각에 대한 히스토그램 또는 자기 상관관계 기법으로 펄스 변조를 검출하고 있다. 본 논문에서는 유한 상태 머신 개념을 도입하여 펄스 반복주기를 검출하는 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 PRI 순서와 PRI 패턴을 찾을 수 있는 특징이 있다.
한국음향학회 1997년도 영남지회 학술발표회 논문집 Acoustic Society of Korean Youngnam Chapter Symposium Proceedings
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pp.5-8
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1997
음성신호는 성대를 통과한 공기 흐름의 성질에 따라 유성음과 무성음으로 구분될 수 있다. 그 중 유성음에서는 성대의 규칙적인 지동이 존재하게 된는 데 이때 성대가 닫히는 순간을 GCI(Glotal Closure Instant)라 하며 성대 진동의 기본주기를 피치라고 한다. 이러한 피치는 음성합성, 음성인식, 피치동기 음성신호의 분석등에 중요한 파라미터 중의 하나이다. 본 논문에서는 가우시안 함수의 일차미분형태를 갖는 웨이브렛 함수를 사용할 경우 신호의 급격한 변화부분을 검출할 수 있다는 성질을 이용하여 음성 신호의 GCI를 찾아내고 이를 이용하여 피치를 검출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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