In this study, Active noise controlis implemented with single channel and multi-channel adaptive algorithm in 3 dimensional reverberant enclosure sound. field, which occurrs in complicated acoustic mode. First, for the one case excited with the resonant frequency of an enclosure, a target of control and the other cases excited with band-pass filtered random noise(100~400Hz), it is implemented to control reducing interior noise of enclosure with single channel and realtime multi-channel adaptive algorithm for global noise reduction in enclosure.
시간-주파수 영역에서의 이진 마스킹을 이용하여 잡음환경에서 잡음을 제거하여 음질을 향상하는 방법에 대해 논하고자 한다. 잡음이 섞여 있는 음성신호를 시간-주파수 영역으로 분해하여, 상대적으로 잡음이 많이 섞여 있는 시간-주파수 영역 (시간-주파수 유닛의 신호 대 잡음 비 (Signal-to-Noise Ratio: SNR)가 낮은 영역)의 신호에 마스크 "0"을 할당하여 제거함으로써 음성명료도를 향상시킬 수 있다. 이전의 연구에서는 가우시안 혼합 모델을 이용하여 마스크 "0"과 마스크 "1"을 분류하는 방법을 사용하였다. 각 주파수 밴드별로 수집된 데이터를 이용하여 가우시안 혼합 모델을 학습하고 테스트 데이터가 들어오면 현재의 시간-주파수 마스크가 "0"인지 "1"인지 판별하게 된다. 본 논문에서는 이러한 알고리즘에 주파수 영역에서의 종속성을 고려하여 추정된 마스크에 대해 후처리를 수행하는 알고리즘을 제안한다. 주파수 영역에서의 종속성에 관한 후처리는 비터비 (Viterbi) 알고리즘을 이용하며, 제안된 후처리 알고리즘을 적용하여 이진 마스크 추정 오차를 줄여 음성 명료도 향상을 기대할 수 있다.
질량 스펙트럼 분석 시스템을 위한 부가 잡음제거 알고리즘을 제안하였다. 측정된 이온 신호로부터 먼저 백색 가우시안 특성을 갖는 바닥 잡음의 제거를 위해 측정된 신호의 최빈값으로부터 추정된 임계값을 사용하였다. 또한 각각의 질량 지수에 해당하는 신호 블록을 구성하여 이 신호 블록에 대한 2차 커브 피팅 및 선형 근사를 수행한다. 이 과정에서 임펄스성 잡음과 정상적인 이온 신호로 보기에 불충분한 샘플 신호들을 제거함으로써 이온 신호만으로 구성된 유효 신호 블록을 재 구성할 수 있다. 이 유효 신호 블록에 대한 커브 피팅 곡선으로부터 잡음이 제거된 질량 스펙트럼을 얻을 수 있다. 제안한 방법의 성능평가를 위해 개발장비로부터 취득된 신호를 이용한 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션 결과를 통해 최빈값으로부터 추정된 임계값 설정의 타당함과 제안한 커브 피팅 및 선형 근사기반 잡음제거 알고리즘의 우수성을 보였다.
In this paper, a novel method of noise reduction of speech based on a complex adaptive noise canceler and method of optimal feature extraction are proposed. This complex adaptive noise canceler needs simply the noise detection, and LMS algorithm used to calculate the adaptive filter coefficient. The method of optimal feature extraction requires the variance of noise. The experimental results have shown that the proposed method effectively reduced noise in noisy speech. Optimal feature extraction has shown similar characteristics in noise-free speech.
Microphone array techniques are being used widely in wind tunnel measurements for identification of the distributed aerodynamic noise sources on the model being tested. Depending on the frequencies and sound levels, conventional beamforming algorithm has limitation in separating two adjacent sources. Several modifications to the classical beamforming have been developed to enhance way resolution and reduce sidelobe levels. In this Paper the robust adaptive beamforming and the CLEAN algorithm are used to compare to the result of conventional beamforming method. It is found that the CLEAN algorithm is capable of pin-pointing locations of multiple sources nearby, while these sources are unidentifiable with robust adaptive or conventional beamforming techniques.
We developed a noise reduction algorithm for the measurement accuracy improvement of a fiber-optic distributed temperaure sensor system. The denoising technique is based on the wavelet transform. The proposed algorithm was applied to a FBG sensor output with the Gaussian line-fitting algorithm to minimize the output noise which originated from the intensity noise of the laser light source and the instability of signal porcessing. We confirmed the feasibility of the denoising algorithm by comparing the measurement results with those obtained with the Gaussian line-fitting algorithm only.
현대 사회는 4차 산업 혁명과 IoT 기술의 발전에 따라 다양한 영상 매체들이 보급되고 있으며, 이러한 흐름에 따라 영상 및 데이터 통신에서 발생하는 잡음을 제거하기 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. 그러나 기존 AWGN 제거 기법들은 잡음 제거 과정에서 블러링 현상을 일으키며 영상의 정보를 훼손시키는 특징을 가지고 있다. 본 논문에서는 영상에 존재하는 AWGN을 제거 과정에서 영상의 정보 손실을 최소화하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 영상에 존재하는 AWGN을 유추하여 잡음의 특성에 따라 가중치를 적용하며, 고주파 성분에 강한 필터와 저주파 성분에 강한 필터의 출력을 가감하여 출력을 계산한다. 제안한 알고리즘은 기존 방법과 비교하여 AWGN 제거 과정에서 블러링 현상이 적었으며 잡음 제거 성능이 우수하였다.
본 연구에서 인공 와우 환자의 잡음 상황에서 음성 신호 강조와 잡음 제거를 위한 전 처리로서 companding strategy를 적용하고 이를 평가하였다. Companding은 인간의 청각 특성인 two tone suppression에 기반하며 이는 음성 스펙트럼 피크를 강화하고 배경 잡음을 감소시킨다. 하지만 companding은 잡음 제거와 스펙트럼 피크의 강화에 효과적인 반면, 제한된 채널의 수와 비선형 블록으로 인한 음성 정보 손실의 교환 특성을 가진다. 따라서 본 연구에서는 잡음 제거와 음성 정보 손실의 정도가 상대적인 두 companding 구조를 설계하여 개인마다 잡음 상황에서 언어 인지 특성차이에 따른 적절한 필터 뱅크를 도출하였으며, 낮은 신호 대 잡음 비 환경에서 인공 와우 환자의 언어 인지 향상을 위한 방법을 제시하였다. 제안된 알고리즘은 잡음 밴드 시뮬레이션을 이용하여 정상인 5명에게 평가되었다. 모든 피실험자에게서 효과적인 언어 인지의 향상이 관측되었고, 각 피실험자가 선호하는 필터 뱅크는 다르게 나타났다.
영상처리 분야의 중요한 주제인 영상의 잡음 제거 과정은 원래의 순수한 영상이 다양한 원인으로 발생한 잡음에 의해 오염되었을때 이 잡음을 제거하거나 줄이는 것을 의미한다. 잡음 제거 과정에서는 영상에 추가된 잡음과 원 영상이 가진 고유한 특징들을 구별해내는 것이 중요하며 이에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 적응적 필터와 시그마 필터는 잡음 제거를 위하여 사용하는 대표적인 잡음 제거 필터이며 이 필터들의 효용성은 정확한 잡음 추정에 영향을 받는다. 따라서 본 연구에서는 디리클레 정규 혼합모형을 토대로 영상을 오염시키고 있는 잡음의 분포를 생성하고 이를 토대로 영상의 특징과 잡음을 구별하기 위한 베이지안 방법을 제시한다. 특히 잡음의 분포와 특징의 분포를 구별하기 위해 베이지안 추론을 전개하고 영상에 포함된 잡음을 제거하는 알고리즘을 제시하고자 한다.
An adaptive signal processing technique is implemented for the active noise cancellation of the plane acoustic wave propagating in a duct. To avoid the instability caused by the acoustic feedback from the control speaker to the detect microphone, an off-line modeling of the acoustic feedback plant is done using the FIR filter. Auxiliary path required for the filtered-x LMS algorithm is modeled as well. Before going into the experiments, a simulation is carried out under the same conditions with experiments. The simulation shows that the longer the length of the adaptive filter is, the better the results are achieved. Experiments have been carried out at lower audio frequency range (50 - 400Hz), and the results are in good agreements with those of simulation study. As a results of this adaptive noise control, around 50dB is reduced for a pure tone noise, and for a bandlimited noise with the bandwidth of 316Hz, a maximum of 30dB noise reduction is attained.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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