우주환경에서 운용되는 위성은 상호 유기적으로 연결된 다양한 전자장비에서 방출하는 전도성/복사성 에너지 결합에 의해 다양한 잡음 신호를 발생하게 되는데, 이러한 잡음은 탑재체를 포함한 위성 시스템과 발사체의 전자기적인 영향에 의하여 주요 기능에 중대한 결함을 유발시킬 수 있다. 이에 위성 시스템은 개발 단계에서부터 전자파환경에 대한 영향을 최소화하기 위한 시스템 설계 검증이 요구된다. 위성 시스템에서 검증하여야 하는 전자파 환경 요소는 위성으로부터 방출되는 전도성/복사성 잡음과 이러한 잡음 환경에서 위성의 정상운용을 검증하는 감응성 잡음이 있다. 통신해양기상위성 시스템의 전자파 호환성 설계 검증은 PSR의 출력을 각 유닛에 분배하는 과정에서 전원선에서 방출하는 전도성 방출특성을 측정하여 시스템에서 통제하는 전자파 규격에 적합한지를 검증하고, 이러한 방출 레벨로부터 6 dB 시스템 안전성마진을 고려한 레벨의 전도성 잡음을 전원선에 인가하여 시스템의 성능을 검증하는 것이다. 아울러, 각 유닛의 전자파 복사 특성을 종합하여 시스템 수준의 복사성 잡음 수준을 예측하고 발사체 요구 규격과의 적합성을 분석하는 것이다. 본 논문에서는 통신해양기상위성의 전자파 환경시험 결과를 토대로 시스템 수준의 전자파 호환 특성 및 발사체와의 적합성 분석 결과를 제시하였으며, 잡음요소 분석 결과는 FM EMC 시험에 반영될 것이다.
잡음이 있는 환경에서 음악을 들을 경우 잡음의 영향으로 인해 명료한 음악의 청취가 힘들다. 본 논문에서는 잡음 환경에서 오디오 신호를 자동으로 변화시킴으로써 잡음 환경에서의 오디오 청취 경험을 향상시킬 수 있는 방법을 제안한다. 구체적으로, 잡음이 있는 환경에서 밴드 별 오디오 신호의 지각적 크기가 잡음이 없는 경우와 비슷해지도록 오디오 신호를 변화시키는 방법을 제안하였다. 이를 위해 Moore의 라우드니스 지각 모델을 도입하였으며, 기존의 음성 강화를 목적으로 한 논문을 더욱 발전시켜 48kHz로 샘플링된 전대역 신호를 증폭시키는 기법을 제안하였다. 잡음이 심할 때에는 라우드니스를 복원시켜도 명료성이 떨어지므로 이를 위해 라우드니스를 복원하는 데에 그치지 않고 일부러 고주파의 라우드니스를 약간 더 증폭하는 방법도 제안하였다. 실험 결과를 통해 우리는 제안된 알고리즘이 잡음 환경에서의 오디오 청취 경험을 얼마나 향상시킬 수 있는지를 알 수 있었다.
본 논문에서는 잡음이 존재하는 환경에 강인한 것으로 알려져 있는 투영 방법을 우 도 측정에 가중 함수와 결합하여 사용하는 방법을 제안하였다. 반연속 HMM을 이용한 고립 단어의 인식 실험 결과, 제안한 방법이 실험에 사용된 잡음의 환경들에서 모두 좋은 성능을 나타내었다. 아울러 병렬 모델 결합 방법을 반연속 HMM에 적용하였는데 이는 코드북의 변 환반으로 쉽게 잡음의 특성을 반영할 수 있다. 가중 투영 우도 측정 방법을 병렬 모델 결합 방법에 적용한 경우에도 우수한 성능을 거둘 수 있었다.
본 논문에서는 잡음에 강한 음성 인식기를 위한 음성의 특징 추출에 관해서 살펴 보았다. 지금까지의 음성 인식기는 조용한 실험실 환경하에서 학습이 이루어지나 실제 테스 트는 여러 가지 환경에서 이루어지므로, 이러한 환경 변화에 따라 음성인식 시스템의 성능 이 감소함을 보여왔다. 이를 보완하기 위해 여러 가지 연구가 진행되고 있으나 본 연구에서 는 음성의 특징 추출 부분에서 순시적인 신호대 잡음비 예측과 잡음에 강한(RASTA)처리를 하므로써 인식율을 향상시켰다.
본 논문에서는 다양한 잡음 환경에서 음성향상을 위한 Minimum Statistics (MS) 잡음전력 추정 기법을 제시한다. 기존의 방법에서는 최소값 추적을 위해서 유한한 서치 (search)윈도우를 사용하여 최적으로 신호의 파워 스펙트럼을 수무딩하고 최소 확률을 적용하는 것을 기본으로 한다. 본 논문에서 제안된 알고리즘은 기존의 최소값 서치 윈도우가 다양한 잡음 환경에 상관없이 고정된 사이즈를 사용하는 것에 환경인식 정보를 적용하여 서치 윈도우 사이즈가 Gaussian mixture model(GMM)기반의 잡음 분류 알고리즘을 이용한 결과 값의 비교로 잡음 환경에 따라 변화 하도록 한다. 제안된 음성 향상 기법은 ITU-T P.862 perceptual evaluation of speech quality (PESQ)를 이용하여 평가하였고 기존의 MS방법보다 향상된 결과를 보였다.
디지털 카메라의 발전으로 인해 점차 영상을 사용한 철도의 안전관리기법이 그 사용범위를 넓히고 있다. 그러나 선로의 특성상 많은 저조도 환경에서의 영상 취득 과정에서는 심한 잡음이 영상의 화질을 떨어뜨릴 뿐만 아니라 추가적인 영상처리의 오류를 발생시킨다. 최근의 3D 잡음제거 방식은 시간적으로 연속된 영상간의 픽셀을 참조함으로 2D 잡음제거보다 더 나은 잡음 제거 결과를 얻을 수 있으나 움직임 부분에서는 오히려 모션 블러와 같은 열화가 나타나게 된다. 본 논문에서는 저조도 영상에서 적응적 가중평균필터를 이용하여 보다 정확한 움직임 검출을 구현하며, 3D 잡음제거 방식에 2D잡음 제거 방식의 결과를 적응적으로 사용하여 객관적 화질과 주관적 화질을 개선하였다.
본 논문에서는 서브밴드 및 전 대역(full band)으로부터 얻은 특징 벡터를 함께 사용하여 잡음 환경에서 음성인식 시스템의 성능을 향상시키는 방법을 제안하였다. 이는 인식시 잡음에 오염된 대역에서 얻은 특징 벡터를 제거하는데 따른 정보 손실을 막기 위해 전 대역으로부터 얻은 특징 벡터를 함께 이용하며 신호 대 잡음비가 높은 대역을 강조하여 각 모델에 대한 확률 값을 계산한다. 전화망에서 수집된 데이터베이스를 이용하여 인식 실험을 수행한 결과 비교적 넓은 주파수 대역에 걸쳐 분포된 잡음의 경우에도 인식 성능을 향상시킬 수 있었다.
잡음환경에서의 음성인식 성능향상을 위해서는 서로 다른 잡음환경으로 인한 mismatch를 줄이는 것이 중요하다. 이를 위해 계산이 간단하고 잡음환경에서 비교적 우수한 성능을 내고 있는 스펙트럼 차감법이 널리 사용되고 있다. 본 논문에서는 스펙트럼 차감법을 적용하기 위한 잡음 스펙트럼 추정방법으로 히스토그램 처리방법을 도입한다. 히스토그램 처리방법은 음성이 아닌 구간의 검출이 필요없으며 시간에 따라 변화하는 시변잡음에도 적용 가능한 장점이 있다. 그러나 히스토그램 처리방법으로 신뢰도 높은 잡음 스펙트럼의 평균값을 추정하더라도 스펙트럼 차감법을 적용했을 때의 잔여 잡음의 문제가 발생한다. 이를 해결하기 위하여 잡음추정 과정에 사용되었던 히스토그램의 분포특성을 고려한 새로운 over-estimation 적용방식을 제안한다. 제안된 방식은 측정된 잡음의 분포에 따라 적응적으로 over-estimation의 정도를 결정함으로써 SNR 변화에 따른 영향이 적은 장점이 있다. 자동차 소음 환경에서의 화자독립 고립단어 인식실험 결과, 기존의 over-estimation factor를 적용한 경우보다 제안된 방식의 인식성능이 개선되었다.
본 논문에서는 비정상 잡음환경에서 음질향상을 위한 비선형 함수와 사전 음성부재 확률을 이용한 최소 통계치(MS) 방법의 잡음전력편의 보상 방법을 제안한다. 비정상 잡음환경에서 잡음전력추정을 위해 최소 통계치 방법이 잘 알려져 있지만, 예측된 잡음전력 추정 값은 실제 잡음 전력 값보다 하향 편의 되는 특성을 나타낸다. 제안한 방법은 비선형 함수를 적용한 적응보상파라미터와 사전 음성부재 확률 값을 혼용하는 잡음전력편의 보상방법이다. 특히, 적응보상 파라미터는 사후 SNR을 이용한 비 선형함수를 적용하여 잡음수준의 증감에 따라 파라미터 값을 조절한다. 또한, 사전 음성부재확률 값이 1로 수렴할 경우, 적응보상파라미터 값은 각 주파수별로 최대치까지 증가하지만, 확률 값이 0에 가까워지면 반대의 특성을 나타낸다. 제안한 알고리즘의 잡음전력추정 및 음질향상의 성능평가를 위해 다양한 종류의 잡음과 비정상적인 극심한 잡음환경을 설정하여 실험하고, 음질향상을 위해 주파수 차감법과 결합하였다. 알고리즘의 성능은 다양한 잡음환경의 신호 대 잡음비 (SNR)와 Itakura-Saito 음질왜곡 평가법을 이용하여 기존 최소 통계치 (MS)방법에 비해 우수한 결과를 나타냈다.
기존의 AR HMM(auroreg ressive hidden morkov model)에 의한 화자인식 방법은 그 성능이 우수하나, 잡음에 대한 것이 고려되지 않아 실제 환경에 적용시 성능저하가 문제가 된다. 본 논문에서는 실제 환경에 맞추기 위하여 관측 신호 모델에서 잡음을 고려하고, 화자인식 성능을 개선하고자 지속시간항 (duration-term)을 포함하는 AR HMM을 이용하여 잡음환경에서의 강인한 화자인식 시스템을 제안한다. 100명의 화자 (남자 77명, 여자 23명)가 2주에 걸쳐 6번 발성한 숫자음 데이터베이스을 가지고, 백색잡음 및 자동차 잡음하에서 실험한 결과, 제안된 방법으로 성능이 향상됨을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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