• 한국산업보건학회지
• /
• 제19권1호
• /
• pp.1-7
• /
• 2009

To establish the Fourier-Transform Infra-Red spectrophotometry(FTIR) Direct-On-Filter(DOF) technique as a useful analytical method for quartz in respirable dust samples, an influence of the kaolinite should be corrected. Respirable dust, created in a dust chamber containing the standard material of quartz and kaolinite were collected using a cyclone equipped with a 25 mm, $0.8\;{\mu}m$ pore size DM filter as a collection medium. This study was designed to compare three methods of correction for kaolinite when quantifying the content of quartz, including the least square, the optimum choice and the spectral subtraction methods. The content of quartz in the respirable dust samples was overestimated by 6.2% when mixed with kaolinite(35.5% by weight). The content of quartz containing kaolinite(72.8% by weight) were overestimated by 32%. The spectral subtraction method underestimated the quartz content by 1.5%, while the other two correction methods, the optimum choice and the least square method, overestimated the quartz content by 1.9% to 6.4% and 0.04 to 1.1%, respectively. The results of this study are suggested that, when correcting for effects of kaolinite on quantitative analysis of quartz in respirable dust by FTIR direct-on-filter method, the least square method produce the most unbiased results be compared with those of other correction methods.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
• /
• 제26권3호
• /
• pp.177-184
• /
• 2005

In this paper, we proposed a new hearing aid algorithm to improve SNR(signal to noise ratio) of noisy speech signal and speech perception. The proposed hearing aid algorithm is a multi-band loudness compensation based independent component analysis (ICA). The proposed algorithm was compared with a conventional spectral subtraction algorithm on behind-the-ear type hearing aid. The proposed algorithm successfully separated a target speech signal from background noise and from a mixture of the speech signals. The algorithms were compared each other by means of SNR. The average improvement of SNR by ICA based algorithm was 16.64dB, whereas spectral subtraction algorithm was 8.67dB. From the clinical tests, we concluded that our proposed algorithm would help hearing aid user to hear clearly a target speech in noisy conditions.

• 한국음향학회:학술대회논문집
• /
• 한국음향학회 2004년도 추계학술발표대회논문집 제23권 2호
• /
• pp.43-46
• /
• 2004

본 논문에서는 최근에 제안된 음성신호 개선을 위한 적응 웨이블릿 패킷 기반의 스펙트럼 차감법을 이용하여 다양한 측면에서의 성능평가 결과를 제시한다. 사용된 음성신호 개선 방식은 적응 웨이블릿 패킷의 불균등 주파수 해상도와 높은 에너지 집중도로 인해 발생하는 극대, 극소값의 영향을 피하기 위해 기하평균을 이용하는 스펙트럼 추정법을 사용하였다. 다양한 측면의 성능평가를 위해 주관적 평가 척도인 MOS 와 높은 상관도를 갖는 것으로 알려진 log likelihood ratio, log area ratio, segmental SNR, weighted spectral slope 등을 평가 척도로 사용하였다. Fourier 기저를 사용한 방식과의 비교에서 적응 웨이블릿 패킷 방식은 SegSNR 과 음성의 명료도를 비교적 잘 반영하는 weighted spectral slope 측면에서 우수한 성능을 보였다.

• Mass Spectrometry Letters
• /
• 제14권4호
• /
• pp.173-177
• /
• 2023

Kendrick plots offer an alternative visualization of mass spectral data which reveals ion series and patterning by turning a mass spectrum into a map, plotting the fractional mass (wrongly called mass defect) as a function of mass-to-charge ratios and ion abundances. Although routinely used for polymer mass spectrometry, two unreported applications of these Kendrick plots are proposed using the program "kendo2": the graphical recalibration of a mass spectrum via the simulation of a theoretical fractional mass and a multi-segment fit; and the rapid evaluation of scan-to-scan variation of accurate mass measurements used as tolerances for the blank subtraction of UPLC-MS data files. Both applications are compatible with any type of high-resolution MS data including LC/GC-MS(/MS).

• 한국음향학회지
• /
• 제16권4호
• /
• pp.57-63
• /
• 1997

본 논문에서는 다양한 전화선 채널에서 수집된 한국통신(KT)의 데이터베이스를 이용하여 인식 시스템의 성능을 향상시키기 위한 효율적인 특징벡터 및 전처리방법을 연구하였다. 먼저 잡음 및 주변 환경 변화에 강인한 갓으로 알려져 있는 특징벡터들을 이용한 인식 성능을 비교하고, 가중 켑스트랄 거리측정 방법을 이용하여 인식시스템의 성능 향상을 검증하였다. 실험 결과, KT의 인식 시스템에서 이용하는 LPC 켑스트럼의 경우에 비하여 PLP(Perceptual Linear Prediction)과 MFCC)Mel Frequency Cepstral Coefficient)등에 대하여 인식률이 향상되었다. 켑스트럼간의 거리측정에 있어서는 RPS(Root Power Sums)와 BPL(Band Pass Lifter)과 같은 가중 켑스트랄 거리측정 함수들이 인식성능 향상에 도움을 주었다. 스펙트럼 차감법(Spectral Subtraction)의 적용은 왜곡에 의한 효과가 커서 인식률이 저하되었지만, RASTA(RelAtive SpecTrAl) 처리방법, CMS(Cepstral Mean Subtraction), SBR(Signal Bias Removal)의 적용시에는 인식 성능 향상을 보였다. 특히, CMS 방법은 간편하면서도 높은 인식 성능 향상을 보였다. 마지막으로, CMS의 실시간 구현을 위한 방법들의 인식 성능을 비교하고, 인식 성능 저하를 막기 위한 개선책을 제시하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송공학회 2014년도 하계학술대회
• /
• pp.179-180
• /
• 2014

The main goal of this paper is to present an adaptive filter system using NLMS(Normalized Least mean square) adaptive algorithm for noise cancellation. The proposed algorithm has less computational complexity and better convergence property than the former algorithms like spectral subtraction algorithm, etc. We use TIMIT criterion voice and Noisex-92 for the experiment. The experimental result shows the feasibility of our algorithm for filtering noise from voice effectively.

• 한국음향학회:학술대회논문집
• /
• 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제17권 2호
• /
• pp.343-346
• /
• 1998

잡음환경에서의 음성인식 성능향상을 위하여 본 논문에서는 스펙트럼 차감법 이후에 남아 있는 잔여 잡음으로 인한 mismatch를 극복하는 수단으로 기존의 스펙트럼 차감법에서의 flooring factor를 사용하는 대신에 target 잡음레벨을 이용하여 잡음 마스킹을 적용하는 스펙트럼 차감법과 잡음 마스킹의 hybrid 방식을 사용한다. 이 방법은 낮은 SNR에서 개선되지 않는 기존의 잡음 마스킹이 가지는 약점을 극복하고 동시에 스펙트럼 차감버에서의 잔여 잡음 문제를 완화시킬 수 있었다. 특히 시간/주파수 영역 smoothing을 적용함으로써 스펙트럼 차감법과 잡음 마스킹의 hybrid 방식의 적용 이후에도 여전히 남아 있는 일부 잡음을 추가적으로 감소시켰으며, 더욱 향상된 인식성능을 얻을 수 있었다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
• /
• 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제17권 2호
• /
• pp.31-34
• /
• 1998

배경 잡음에 의해 저하된 음성을 복원하는 기술은 이미 오래 전부터 여러 가지 기법들이 연구되어왔다. 이들 기법 중, Spectral Subtraction 기법은 단일 채널에 의한 Speech Enhancement의 대표적인 방법이다. 그러나, 기존의 단일 채널 Speech Enhancement 기법의 중요한 단점은 Musical Noise라 불리는 잔존 Noise의 발생 및 목적신호가 왜곡된다는 것이다. 이 잔존 Noise에 의해 지금까지 연구 보고된 단일 채널 Speech Enhancement기법들은 거의 대부분 SNR은 향상되었지만 명료도의 향상이 곤란하였다고 보고되어왔다. 그러므로, 본 연구에서는 인간의 청각기구의 지각과정을 충실히 모방한 ROEX(Rounded Exponential) 청각 Filter를 이용하여 잔존 Noise인 Musical Noise를 억제시키는 기법을 제안하고자 한다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
• /
• 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제17권 2호
• /
• pp.391-394
• /
• 1998

본 논문에서는 극심한 가산 잡음에 의해 손상된 음성 신호를 스펙트럼 차감법으로 개선할 때, 잡음 스펙트럼 추정을 위한 무음 구간 추정 방법을 제안한다. 스펙트럼 차감법은 잡음을 효과적으로 제거한다고 알려져 있으나, SNR 0 dB 이하의 잡음 환경에서는 무음 구간의 검출이 힘들어 잡음 스펙트럼 추정치의 정확도가 저하된다. 일반화 스펙트럼 차감법의 과차감(oversubtraction)과 잡음 스펙트럼 추정을 반복하여 얻은 무음 구간은 SNR -10 dB~ 0 dB의 낮은 SNR에서도 비교적 정확하며, 프레임 에너지를 이용한 무음 검출 방법에 비해 향상된 성능을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
• /
• pp.502-504
• /
• 2002

군중잡음(crowd noise)이 발생하는 환경에서 음성 통화 및 화자 인식을 할 때에는 음성에 파열음이나 마찰음과 같은 유색잡음(colored noise)이 부가되어 원래 음성이 왜곡된다. 이와 같이 왜곡된 음성 신호를 처리할 때에는 군중잡음을 제거하는 과정이 반드시 필요하다. 본 논문에서는 군중잡음의 특성을 분석하고, 그 결과를 이용하여 음성 신호처리 시에 효과적으로 군중잡음만을 제거할 수 있는 모델을 제안한다. 제안된 모델은 시간 영역에서는 침묵 구간을 검출하여 마찰음과 파열음을 제거하는 과정과 주파수 영역에서는 잡음 평균을 생성하고 이를 이용한 스펙트럼 차감법(spectral subtraction)으로 군중 잡음을 제거하는 과정으로 이루어진다.