• 대한음성학회지:말소리
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• 제66호
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• pp.73-86
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• 2008

Beamforming is one of the spatial filtering techniques which extract only desired signals from noisy environments using microphone arrays. Fixed beamforming is a simple concept and easy to implement. However, it does not show good performance in real noisy conditions. As an adaptive beamforming, Frost algorithm can be a good candidate. It uses the concept of the linearly constrained minimum variance (LCMV) algorithm. The difference between the Frost and the LCMV algorithm is the error correction scheme which is very effective feature in the aspect of performance. In this paper, as quadrature mirror filtering (QMF)-based filterbank is utilized as the pre-processing of the Frost beamformning, the filter length and the learning rate of each band is optimized to improve the performance. The performance is measured by the signal-to-noise ratio (SNR) and the Bark's scale spectral distortion (BSD).

• 전자공학회논문지A
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• 제28A권9호
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• pp.671-679
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• 1991

In adaptive antenna, several models are known according to a prior knowledge about jammer signal. Among those, Frost model with contraint is generally used however it has the problem that convergence speed is slow and that stability is not good. To improve such problems, this paper proposes constrained NLMS algorithm using LS method. In addition, the result obtained by applying this algorithm to Duvall antenna model is compared with that of Frost model.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권7호
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• pp.945-951
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• 2007

잡음의 제거는 음성을 인터페이스로 하는 기기들에 필수적이라고 할 수 있다. 실질적으로 통화 품질이나 음성 인식률은 음성 입력부의 주변에서 들어오는 원치 않는 가산성 잡음에 의해서 크게 열화된다. 본 논문에서는 기본적으로 두 개의 마이크로폰을 이용한 잡음제거 방법을 제안한다. 마이크를 여러 개 사용했을 때의 장점은 방향 정보를 이용할 수 있다는 것인데 이는 사람 목소리, 음악 소리 등의 비정상성 잡음을 제거하는 데에 유용하다. 제안된 잡음제거 알고리즘은 위너필터에 기반 한다고 볼 수 있다. 위너필터에 의한 잡음제거를 위해서는 검출하고자 하는 음성과 제거하고자 하는 잡음의 주파수 응답이 동시에 추정 가능해야 한다. 이를 위해서 주파수 영역에서 스펙트럼 분류를 시행하여 위너필터 기반의 잡음제거에 필요한 정보를 얻는다. 제안된 알고리즘을 이용한 성능은 잘 알려진 프로스트 (Frost) 알고리즘 및 적응 모드 컨트롤러를 갖는 generalized sidelobe canceller (GSC)와 비교하였다. 성능의 지표로는 객관적 음질 평가의 방법 중에서 널리 쓰이고 있는 perceptual evaluation of speech quality (PESQ) 및 음성 인식률이 사용되었다.