• 한국정보통신학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.8-15
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• 2005

비선형적인 위상 변화를 지닌 비정상(non-stationary)신호는 레이더, 통신, 지질탐사, 음향, 생체공학 응용등 여러 분야에서 쉽게 접하는 신호이다. 비정상 신호는 일반적으로 시간의 변환에 따라 신호의 스페트럼 특성이 변화하는 신호를 의미하며, 순간 주파수는 신호의 특정시간에 해당하는 신호성분의 주파수를 의미한다. 따라서 열거한 레이더, 음향, 생ㅊ신호등에 있어서 순간 주파수는 신호의 물리적 특성을 파악하기 위한 중요한 변수이다. 이 논문에서는 연속 웨이브렛 변환을 이용한 비정상 신호의 순간 주파수를 결정에 대하여 연구하였고, 기존의 방법과 비교하였다. 신호에 잡음이나 여러 가지의 주파수가 중첩되어 있는 경우, 기존에 방법들로서는 정확한 순간 주파수를 결정할 수 없는 반면, 웨이브렛 변환을 이용한 경우, 신호의 성분에 관계없이 상당히 정확한 순간주파수를 결정할 수 있음에 대하여 설명하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 춘계종합학술대회
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• pp.743-749
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• 2007

오늘날, 우리는 어디엔가 엔제나 무전기 통신 장치를 사용할 수 있다. 때때로, 우리는 음향잡음환경에서 장치를 사용하였다. 그 음향잡음은 통신장치에서 많은 문제를 만들었다. 음향잡음환경에서는, 말은 음성신호와 잡음신호 양쪽에 신호를 포함하고, 받았기 때문에 깨끗한 정보를 받기위해 보낼 수가 없었다. 디지털필터는 바라는 신호를 얻기 위해 옳기는 잡음으로서 유용하였다. 방법의 하나는 자동적으로 맞추는 필터 파라미터로서 적응 잡음 망상조직으로 적응디지털필터를 사용하는 것이다. 본 논문은 두 적응필터 방법에 의하여 현실에서 음향잡음으로서 명료도 알고리즘의 번지라고 할 수가 있다. 하나는 두 입력 채널과 함께 적응잡음 망상조직이라 할 수 있고, 또 다른 것은 하나 입력 채널과 함께 스펙트럼 빼기 필터이다. 이 실험의 결과는 제안된 필터로부터 스펙트럼 진폭필터는 움직이지 않는 잡음은 효력이 있는 동안 움직이는 것을 줄이기 위해 사용되어지는 것은 적응잡음망상조직으로 보여준다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.961-968
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• 2007

오늘날, 우리는 어디엔가 엔제나 무전기 통신 장치를 사용할수 있다. 때때로, 우리는 음향잡음환경에서 장치를 사용하였다. 그 음향잡음은 통신장치에서 많은 문제를 만들었다. 음향잡음환경에서는, 말은 음성신호와 잡음신호 양쪽에 신호를 포함하고, 받았기 때문에 깨끗한 정보를 받기위해 보낼수가 없었다. 디지털필터는 바라는 신호를 얻기 위해 옮기는 잡음으로서 유용하였다. 방법의 하나는 자동적으로 맞추는 필터 파라미터로서 적응 잡음 망상조직으로 적응디지털필터를 사용하는 것이다. 본 논문은 두 적응필터 방법에 의하여 현실에서 음향잡음으로서 명료도 알고리즘의 번지라고 할 수가 있다. 하나는 두 입력 채널과 함께 적응잡음 망상조직이라 할 수 있고, 또 다른 것은 하나 입력 채널과 함께 스펙트럼 빼기필터이다. 이 실험의 결과는 제안된 필터로부터 스펙트럼 진폭필터는 움직이지 않는 잡음은 효력이 있는 동안 움직이는 것을 줄이기 위해 사용되어지는 것은 적응잡음망상조직으로 보여준다.

• 전기학회논문지
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• 제61권12호
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• pp.1920-1925
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• 2012

In this paper, we propose a novel method to improve the performance of the improved minima controlled recursive averaging (IMCRA) in non-stationary noisy environment. The conventional IMCRA algorithm efficiently estimate the noise power by averaging past spectral power values based on a smoothing parameter that is adjusted by the signal presence probability in frequency subbands. Since the minimum of smoothing parameter is defined as 0.85, it is difficult to obtain the robust estimates of the noise power in non-stationary noisy environments that is rapidly changed the spectral characteristics such as babble noise. For this reason, we proposed the modified IMCRA, which adaptively estimate and updata the noise power according to the noise type classified by the Gaussian mixture model (GMM). The performances of the proposed method are evaluated by perceptual evaluation of speech quality (PESQ) and composite measure under various environments and better results compared with the conventional method are obtained.

• 한국음향학회지
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• 제27권7호
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• pp.386-393
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• 2008

본 논문에서는 비정상 잡음환경에서 음질향상을 위한 새로운 방법을 제안한다. 정상 잡음환경에서 음질향상을 위한 잡음제거 방법으로 주파수 차감법이 잘 알려져 있다. 그러나 실제 잡음환경은 대 부분 비정상적인 특성을 나타낸다. 제안한 방법은 다양한 잡음 과 비정상 환경에서 잘 동작 할 수 있도록 적응 임계 치를 위한 자동제어 파라미터를 사용한다. 특히, 자동제어 파라미터는 a posteriori SNR을 이용한 선형함수를 적용하여 잡음레벨의 증감에 따라 적응 임계 치를 제어한다. 제안한 알고리즘은 음질향상을 위해 Hangover (HO)을 이용한 주파수 차감법과 결합한다. 알고리즘의 성능은 다양한 잡음환경에서 ITU-T P.835 signal distortion (SIG)와 segment signal to-noise ratio (SNR)로 평가하여 (HO)을 이용한 음성검출과 minimum statistics (MS) 방법에 비해 우수한 결과를 나타냈다

• 한국소음진동공학회논문집
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• 제22권12호
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• pp.1172-1183
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• 2012

Aure's tonality was considered as the sound metrics for the expression of the tonality of gear whine sound in a previous research. It was failed to use the Aure's tonality as a sound metric for the tonal impression. Thus Aures's tonality, was developed for tonal impression in previous research. However, this metric did not express well the tonality of gear whine sound since the whine sound is a non-stationary signal with frequency modulation and amplitude modulation. In this study, the new method for the tonality evaluation for a non-stationary signal is presented. It is developed based on the prominence ratio, tonality impression function, and lower threshold level. It improves the accuracy and reliability of the sound quality index being used for the sound quality evaluation of the axle-gear whine sound.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2003년도 추계학술대회논문집
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• pp.189-195
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• 2003

This paper represents an identification procedure for leading mechanism of a car A/V system which is composed of a DC motor and a set of plastic gears. In addition, we studied dominant noise source of rattle noise generated by external forced vibration as a car drives. we made a dynamometer to produce stationary operation on loading mechanism of A/V system because noise generated by actual loading mechanism is non-stationary signal. operating the dynamometer setup at various motor speeds, sound pressure spectra are measured and the results are analyzed. its dominant noise source is also identified by using a sound Intensity technique. we made use of multi-dimensional spectral analysis to rind a dominant rattle noise. this method is so useful to eliminate coherence between vibration sources and helps us obtain coherent output spectrum of individual vibration source which make a rattle noise.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제9권2호
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• pp.20-27
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• 2020

Sound event detection in real-world environments suffers from the interference of non-stationary and time-varying noise. This paper presents an adaptive noise reduction method for sound event detection based on non-negative matrix factorization (NMF). In this paper, we proposed a deep learning model that integrates Convolution Neural Network (CNN) with Non-Negative Matrix Factorization (NMF). To improve the separation quality of the NMF, it includes noise update technique that learns and adapts the characteristics of the current noise in real time. The noise update technique analyzes the sparsity and activity of the noise bias at the present time and decides the update training based on the noise candidate group obtained every frame in the previous noise reduction stage. Noise bias ranks selected as candidates for update training are updated in real time with discrimination NMF training. This NMF was applied to CNN and Hidden Markov Model(HMM) to achieve improvement for performance of sound event detection. Since CNN has a more obvious performance improvement effect, it can be widely used in sound source based CNN algorithm.

• 한국음향학회지
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• 제28권1호
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• pp.77-83
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• 2009

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.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2008년도 춘계학술대회논문집
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• pp.742-746
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• 2008

With the trend of factory automation, nowadays, much industrial machinery tends to be put into 24-hours operation a day. However, these trends in industrial equipments also increase the possibility of various mechanical problems and bring about innumerable maintenance cost. There is a strong need of the condition monitoring and diagnosis for industrial equipment, especially rotating machinery, since they are connected not only to the reduction in the maintenance costs but also connected to the enhancement of production efficiency. Generally, to evaluate the operating conditions in the machinery in the industrial field, various physical properties are monitored. Among them, vibration and Noise signals are the mist important indicator and it is effectively used in many diagnosis systems for machinery. Much previous research is based in the FFT (Fast Fourier Transform) method. The spectral analysis is assumed that the signal is stationary. However, almost random signals are non-stationary. The wavelet transform has been recognized an efficient Method. Most interesting sounds have time-varying features. Signal processing techniques for the analysis of transient sound have been not clearly given yet.