Interaction between system and disturbance results in system with time-dependent parameter. Parameter variation due to interaction has random characteristics. Most of the randomly varying parameters in control problem is regarded as white noise random process which is not a realistic model. In real situation those random variation is colored noise random process. Modified F-P-K equation is proposed to get the response of the random parametric system using some correction factor. Proposed technique is employed to obtain the colored noise parametric system response and confirmed via Monte-Carlo Simulation.
As for control systems, many researchers give optimal structures of the finite-word-length compensator. D. Williamson solved a fixed-point case against colored noise for the LQG problem. Recently, one of the authors derived an optimal filter against colored noise. And consequently, we apply the result to a twodegree-of-freedom control system in this paper. In addition the perturbation of the coefficients is considered. Furthermore, simulation results indicate this method gives better than other structures.
We consider a method for enhancement of speech signal degraded by additive random noise with time-variant and/or colored natures. For enhancement of speech signal with such noise, it is effective to utilize the natures of speech and noise. The objective of enhancement of speech is to improve the overall quality and the articulation of speech degraded by the time-variant and/or colored random noise. In the proposed method the distribution model of speech spectrum is given as information to noise reduction system. The proposed system can improve about lOdB in SNR when the input SNR is 0 dB.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2006.05a
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pp.730-733
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2006
This study aims to offer psychological stability and pleasure by reducing noise perception using appropriate visual information which fit to the situation and useful data for the soundscape design. The results can be summarized as follows; 1) In the Loudness evaluation of the visual information with green colored scenary showed lower evaluation rather than the other colors. 2) With the Green and Blue colored scenary with road traffic and shopping street alongside the road, lower perception of road traffic noise was showed. 3) With the White and Red scenary higher evaluation was showed than the original sound, but with the Green colored scenary lower evaluation was showed than the standard sound.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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1993.10a
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pp.55-59
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1993
Interaction between system and disturbance results in system with time-dependent parameter. Parameter variation due to interaction has random characteristics. Most of the randomly varying parameters in control problem is regarded as white noise random process, which is not a realistic model. In real situation those random variation is colored noise random process. Modified F-P-K equation is proposed to get the response of the random parametric system using some correction factor. Proposed technique is employed to obtain the colored noise parametric system response and confirmed via Monte-Carlo Simulation.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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1985.10a
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pp.87-94
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1985
In this paper, enhancement of speech corrupted by additive white or colored noise is stuided. The nuconstrained frequency-domain block least-mean-square (UFBLMS) adaptation algorithm and its frequency-weighted version are newly applied to speech enhancement. For enhancement of speech degraded by white noise, the performance of the UFBLMS algorithm is superior to the spectral subtraction method or Wiener filtering technique by more than 3 dB in segmented frequency-weighted signal-to-noise ratio(FWSNERSEG) when SNR of speech is in the range of 0 to 10 dB. As for enhancement of noisy speech corrupted by colored noise, the UFBLMS algorithm is superior to that of the spectral subtraction method by about 3 to 5 dB in FWSNRSEG. Also, it yields better performance by about 2 dB in FWSNR and FWSNRSEG than that of time-domain least-mean-square (TLMS) adaptive prediction filter(APF). In view of the computational complexity and performance improvement in speech quality and intelligibility, the frequency-weighted UFBLMS algorithm appears to yield the best performance among various algorithms in enhancing noisy speech corrupted by white or colored noise.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.15
no.8
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pp.1665-1674
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2011
In this paper, we proposed an algorithm for speech enhancement of speeches corrupted by colored noise. When there is no correlation between colored noise and speech signal, the colored noise turns into white noise through whitening transformation. This transformed signal has been applied to the generalized subspace approach for speech enhancement. The speech spectral distortion, produced by the whitening transformation as pre-processing, has been restored by using the inverse whitening transformation as post-processing of the proposed algorithm. The performance of the proposed algorithm for speech enhancement has been confirmed by computer simulation. The colored noises used in this experiment were car noise and multi-talker babble. It is confirmed that the proposed algorithm shows better performance from SNR and SSD viewpoint over the previous approach with the data from the AURORA and TIMIT data base.
An effective scheme to detect and diagnose multiple failures in a dynamic system is described for the case where the measurement noise is correlated sequentially in time. It is based on the modified interacting multiple model (MIMM) estimation algorithm in which a generalized decorrelation process is developed by employing the autoregressive (AR) model for the colored noise and applying measurement difference method.
In this paper. we propose an effective mask estimation scheme for missing-feature reconstruction in order to achieve robust speech recognition under unknown noise environments. In the previous work. colored noise is used for training the mask classifer, which is generated from the entire frequency Partitioned signals. However it gives a limited performance under the restricted number of training database. To reflect the spectral events of more various background noise and improve the performance simultaneously. a new Bayesian classifier for mask estimation is proposed, which works independent of other frequency bands. In the proposed method, we employ the colored noise which is obtained by combining colored noises generated from each frequency band in order to reflect more various noise environments and mitigate the 'sparse' database problem. Combined with the cluster-based missing-feature reconstruction. the performance of the proposed method is evaluated on a task of noisy speech recognition. The results show that the proposed method has improved performance compared to the Previous method under white noise. car noise and background music conditions.
In this paper, we propose the noise suppressor with the psychoacoustic model and wavelet packet transform. The objective of the scheme is to enhance speech corrupted by colored or non-stationary noise. If corrupted noise is colored, subband approach would be more efficient than whole band one. To avoid serious residual noise and speech distortion, we must adjust the Wavelet Coefficient threshold. In this paper, the subband is designed matching with the critical band. And WCT is adapted by noise masking threshold(NMT) and segmental signal to noise ratio(seg_SNR). Consequently this work improve the PESQ-MOS about 0.23 in the case of coded speech.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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