• 제목/요약/키워드: Colored noise

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월쉬 변환의 직교화 특성을 이용한 능동 소음제어의 성능 향상 (Performance improvement of active noise control using orthogonalization property of Walsh transform)

  • 안두수;김종부;최승욱;임국현
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 1996년도 하계학술대회 논문집 B
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    • pp.1327-1329
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    • 1996
  • This paper presents an active noise control (ANC) algorithm using orthogonalization property of Walsh transform. Conventional ANC algorithm known as filtered-x LMS(FXL) algorithm has a problem of decreasing convergence speed in FIR adaptive filters operating in colored noise environments. Walsh transform decompose an input signal into a set of N uncorrelated components and reduce eigenvalue spread of autocorrelation matrix of input sequences. Computer simulations show that proposed (FXW) algorithm is superier to FXL in convergence speed.

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서브밴드 백색화 필터를 이용한 부공간 잡음 제거 (Subspace Speech Enhancement Using Subband Whitening Filter)

  • 김종욱;유창동
    • 한국음향학회지
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    • 제22권3호
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    • pp.169-174
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    • 2003
  • 본 논문에서는 서브밴드 백색화 필터를 이용한 새로운 부공간 잡음제거 방법을 제안하였다. 기존의 부공간 접근방법에서는 백색 잡음을 가정하거나, 유색 잡음에 대한 전처리로서 백색화 필터를 사용하였다. 백색화 필터를 서브밴드로 나누어 처리함으로써, 제안된 방법은 잔여잡음을 줄이면서 신호 왜곡의 상한값을 최소화하도록 설계하였다. 또한 서브밴드 백색화 필터를 도입함으로써 부공간 잡음제거 방법에서 약점으로 지적되는 것 중의 하나인 Karhunen-Loeve(KL) 영역에서의 주파수 해상도를 높일 수 있었다. 실험결과에 의하면 제안된 방법은 Ephraim에 의해 제안된 방법 부공간 잡음 제거 방법이나, Boll에 의해 제안된 주파수 차감법에 비해 구분 신호대 잡음 비 (SNRseg: segmental signal-to-noise ratio), 음성의 인지적 성능 평가 (PESQ: perceptual evaluation of speech quality)를 고려하였을 때 향상된 성능을 보였다.

자동차 환경에서 Oak DSP 코어 기반 음성 인식 시스템 실시간 구현 (A Real-Time Implementation of Speech Recognition System Using Oak DSP core in the Car Noise Environment)

  • 우경호;양태영;이충용;윤대희;차일환
    • 음성과학
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    • 제6권
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    • pp.219-233
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    • 1999
  • This paper presents a real-time implementation of a speaker independent speech recognition system based on a discrete hidden markov model(DHMM). This system is developed for a car navigation system to design on-chip VLSI system of speech recognition which is used by fixed point Oak DSP core of DSP GROUP LTD. We analyze recognition procedure with C language to implement fixed point real-time algorithms. Based on the analyses, we improve the algorithms which are possible to operate in real-time, and can verify the recognition result at the same time as speech ends, by processing all recognition routines within a frame. A car noise is the colored noise concentrated heavily on the low frequency segment under 400 Hz. For the noise robust processing, the high pass filtering and the liftering on the distance measure of feature vectors are applied to the recognition system. Recognition experiments on the twelve isolated command words were performed. The recognition rates of the baseline recognizer were 98.68% in a stopping situation and 80.7% in a running situation. Using the noise processing methods, the recognition rates were enhanced to 89.04% in a running situation.

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음성인식 시스템에서의 잡음 제거 개선에 관한 연구 (Study of the Noise Processing to Technique Speech Recognition System)

  • 이창윤;이영훈
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제7권2호
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    • pp.73-78
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    • 2002
  • 본 논문에서는 음성인식 시스템에서의 잡음 처리 기술로서 SNR정규화와 RAS를 결합한 방법을 사용하여 여러 가지 잡음 처리 방법을 연구하여 인식 시스템의 성능을 개선하였다. 인식 시스템으로는 범용 DSP (TI사의 TM9320C31)가 내장된 모듈을 사용하였다. 실험에 사용된 인식 단어 샘플은 일반 사무 및 컴퓨터의 명령을 위한 60단어이며. 일반환경에서 잡음과 함께 가상의 여러 유색 잡음을 고려하여 샘플된 데이터를 시뮬레이션 하였다. 녹음된 데이터에 대한 컴퓨터 시뮬레이션 상에서 잡음 처리 방법으로 SNR정규화와 스펙트럼 차감법을 결합하여 실험한 경우 최고 94.61%의 높은 인식 성능을 보였다.

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청각기강의 모델을 이용한 음성강조 시스템 (Speech Enhancement System Using a Model of Auditory Mechanism)

  • 최재승
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제41권6호
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    • pp.295-302
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    • 2004
  • 음성 신호처리의 분야에서 잡음처리의 문제는 지금도 중요한 연구 과제이다. 특히 배경잡음이 음성의 인식율을 현저히 저하시키는 것은 오래 전부터 주목 받고 있다. 배경잡음으로는 실제 환경에 존재하는 비정상적인 다양한 잡음, 예를 들면 도로에서의 자동차의 주행잡음, 프린터의 구동잡음 등이 있다. 이런 종류에 대한 잡음 대책은 단순하지 않고, 종래의 위너 필터(Wiener filter) 등에 의한 선형적인 잡음제거 법보다도, 보다 고도한 잡음억제 기술이 필요하다. 본 논문에서는, 이러한 방법의 한 가지 시도로써 백색잡음 및 위에 기술한 비정상적인 배경잡음에 의해 열화된 음성을 상호억제로 불리는 인간의 청각기관에서의 잡음억제 기능 모델을 사용하여 음성강화 법의 알고리즘을 소개한다. 제안된 알고리즘은 스펙트럴 왜곡(SD)의 평가방법을 통하여 백색잡음 및 유색잡음에 대해서 효과적인 것을 보여준다.

수정된 ESPRIT 방법을 이용한 다단 정현파의 주파수 추정 (Estimation in Frequencies of Multiple Sinusoids by the Modified ESPRIT Method)

  • 안태천;황금찬
    • 대한전자공학회논문지
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    • 제26권9호
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    • pp.1453-1461
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    • 1989
  • The modified ESPRIT(MESPRIT) method for harmonic retrieval is presented and analyzed. The estimation of frequencies of sinusoidal signals corrupted by white or colored measurement noise is considered for the MESPRIT method. Monte-carlo simulations are conducted for the comparison of MESPRIT method with TK method in terms of sampled mean, root mean square and relative bias.

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1/4 파장 마이크로스트립 라인을 전류원을 갖는 서브-1V 직렬공진 차동 콜피츠 전압제어 발진기 (Sub-1V Series-Tuned Differential Colpitts VCO with Quarter Wavelength Microstrip Line Current Sources)

  • 전만영
    • 전기전자학회논문지
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    • 제18권4호
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    • pp.625-629
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    • 2014
  • 본 연구에서는 컬러잡음에 의해서 교란되는 발진기의 점근적 위상잡음 공식을 유도하고 이에 근거하여 1/4 파장 마이크로스트립 라인을 전류원으로 갖는 서브-1V 직렬공진 차동 콜피츠 전압제어 발진기를 제안한다. 위상잡음에 관한 ADS 시뮬레이션 결과는 제안된 전압제어 발진기가 기존의 인덕터를 전류원으로 갖는 서브-1V 직렬공진 차동 콜피츠 전압제어 발진기보다 4.8GHz 발진주파수의 1MHz 오프셋 주파수에서 약 3dBc/Hz 더 낮은 위상잡음을 나타냄을 보인다.

잡음하에서 이득 적응을 가지는 비정상상태 자기회귀 은닉 마코프 모델에 의한 오염된 음성을 위한 인식 (Recognition for Noisy Speech by a Nonstationary AR HMM with Gain Adaptation Under Unknown Noise)

  • 이기용;서창우;이주헌
    • 한국음향학회지
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    • 제21권1호
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    • pp.11-18
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    • 2002
  • 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.

적응 유한시간 정착제어기의 파라메터 수렴에 관한 연구 (A study on the parameter convergence of adaptive deadbeat controller)

  • 유시영;김인행;이문수;정필채;이금원;김경기
    • 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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    • 제어로봇시스템학회 1992년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); KOEX, Seoul; 19-21 Oct. 1992
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    • pp.182-187
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    • 1992
  • This paper proposes a method by which the estimated values of the unknown parameters of system are converged to the true values in finite time using adaptive deadbeat controller. After those are converged to the true values, the deviation from these values do not virtually exist or, if any, extremely small. Also we apply this technique of deadbeat convergence to a system contaminated with white noise or colored noise. It is shown that the estimated parameters of those systems approach the true values in finite time even though the performance do not match perfectly with the system without noises.

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