This paper describes two kinds of neural networks for stereoscopic vision, which have been applied to an identification of human speech. In speech recognition based on the stereoscopic vision neural networks (SVNN), the similarities are first obtained by comparing input vocal signals with standard models. They are then given to a dynamic process in which both competitive and cooperative processes are conducted among neighboring similarities. Through the dynamic processes, only one winner neuron is finally detected. In a comparative study, with, the average phoneme recognition accuracy on the two-layered SVNN was 7.7% higher than the Hidden Markov Model (HMM) recognizer with the structure of a single mixture and three states, and the three-layered was 6.6% higher. Therefore, it was noticed that SVNN outperformed the existing HMM recognizer in phoneme recognition.
For efficient transmission of 3DTV video signals, it is necessary to eliminate the inherent redundancy between the stereo image pairs. Though disparity estimation provides a powerful tool for eliminating the redundancy, it is very time consuming. This paper presents a novel disparity estimation scheme based on the human visual property. The disparity vectors of image blocks spatially adjacent to the current block are used as initial guesses fur the disparity vector of the current block. In addition, mixed-resolution coding is applied to reduce the computational complexity of disparity estimation. Through computer simulations on a stereoscopic sequence we show that the proposed method gives rise .to visually pleasing results with much reduced computational complexity.
Many researchers have developed the techniques of an efficient 3-D sound system based on the psycho-acoustics of spatial hearing with multimedia or virtual reality In this paper, we propose an idea for the improved 3-D sound system using conventional stereo headphones to obtain a better sound diffusion from the mono-sound recorded at an anechoic chamber. We use the HRTF (Head Related Transfer Function) for the sound localization and the wavelet filter bank with time delay for the sound diffusion. We investigate the effects of the 3-B sound depending on the length of time delay at lowest frequency band. Also the correlation coefficient of the signals between the left channel and the right channel is measured to identify the sound diffusion.
This paper proposes a new stereophonic acoustic echo canceler with deploying delayless subband adpative filters. Due to the storong correlation between stereo signals, a stereophonic acoustic echo canceler is suffering from the slow convergence and the misalignment for estimating impulse responses corresponding to true echo paths at receiving room. Specially, dual adaptive filters for echo cancellation are significantly affected by the abrupt change of the transmission room environment so that the impariments on voice communication could be experienced. To prevent these performance degradations, this paper proposes a robust subband echo canceler employing pre-processing block so as to enhance the convergence speed and provide the insusceptibility to the environment change at transmission room.
기존의 2 채널 stereo의 한계를 극복하고 음의 입체감을 향상시키기 위해서 2 채널 이상의 다채널로 부호화하는 기법 중에서 Dolby Pro Logic 방식은 음의 입체감이나 분리도 측면에서 매우 우수한 방법으로 고 음질을 요구하는 Hi-Fi 음향 기기에 많이 채용되고 있다. 본 논문에서는 Dolby Pro Logic 복호기를 ARM-7 코어를 사용하여 최적화를 수행하고 이의 수행 시간과 정밀도를 측정하여 구현한 code의 타당성을 입증하였다.
본 논문에서는 하나의 TMS320C31 Digital Signal Processor (DSP)를 사용하여 실시간으로 동작하는 Motion Picture Experts Group-1 (MPEG-1) 오디오 인코더 시스템을 구현하였다. 우선 MPEG-1 Audio Layer-2 및 심리음향모델-1 관련 기본 알고리듬을 C-언어로 구현하여 기본 동작을 확인하였다. 그리고 전체실행 시간을 줄이기 위하여, 이를 다시 Texas Instruments (Tl) 어셈블리어로 작성하였다. 마지막으로, MPEG-1 오디오 인코더 시스템을 위한 실제 DSP 하드웨어 회로 보드를 설계, 제작하였다. Analog-to-Digital Converter (ADC) 제어, 입출력 제어, 그리고 DSP 보드에서 PC로의 비트열 전송과 같은 주변 모듈들은 Very High Speed Hardware Description Language (VHDL)을 사용하여 Field Programmable Gate Array (FPGA)로 구현하였다. 제작된 시스템은 48 KHz로 샘플링 되는 스테레오 오디오 신호를 실시간으로 처리하여 192 kbps 비트율로 부호화된 비트열을 출력시킨다. 다양한 형태의 스테레오 오디오 신호를 통해, 제작된 오디오 인코더 시스템의 실시간 동작과 양질의 오디오 신호가 복원됨을 확인하였다.
본 논문에서는 자체발성음을 이용한 실내공간정보 획득과 이를 이용한 공간뒤틀림 및 상호간섭 제거기법을 제안하였다. 제안한 기법은 자체발성음 기반 청취자 위치추적 부분과 공간뒤틀림 및 상호간섭 제거 부분으로 구성된다. 각기 다른 아는 위치에 있는 마이크로 수신한 청취자 자체발성음의 도달지연시간차를 추정-상관기를 사용해 추정하고, 추정된 도달지연시간차를 사용해 테일러 급수 추정법으로 청취자 위치해를 구한다. 이렇게 얻은 공간정보를 바탕으로 청취자위치의 머리전달함수를 얻고, 이를 활용해 공간뒤틀림 및 상호간섭을 제거한다. 제안한 기법의 성능평가를 위해 남성 및 여성 각 50명씩, 모두 100명의 자체발성음 데이터베이스를 구축하였으며, 100명이 각각 10회씩 생성한 자체발성음을 위치추적 성능평가에 사용하였다. 평가결과 음향효과의 차이를 느끼지 못하는 평균제곱측위오차가 $0.07m^2$이내일 확률이 약 70%~90%로 나타났다. 그리고 공간뒤틀림 및 상호간섭 제거기법의 성능평가를 위해 실시한 주관평가에서 약 70%의 평가자가 음향효과가 개선된 것으로 평가하였다.
본 논문에서는 무향실에서 녹음된 모노 음으로부터 효과적인 음의 확산감을 얻기 위해서 스테레오 헤드폰을 이용한 개선된 입체음향 시스템의 구현을 위한 알고리듬을 제안하고자 한다. 머리전달함수(HRTF)를 이용해서 음상을 정위하고 음의 확산 효과를 위해서 시간 지연을 삽입한 웨이블릿 필터 뱅크를 이용한다. 좌$.$우 머리전달함수의 샘플링률을 변화시키면서 음상 정위의 왜곡 정도를 파악한다. 계산의 복잡도를 고려하여 공간상의 정보를 잃지 않는 가장 낮은 샘플링률을 갖는 머리전달함수와 실험 음원과의 컨벌루션 처리를 통해서 2 채널의 스테레오 음을 획득한다. 헤드폰의 좌$.$우측 신호에 대한 상관계수 값의 제어를 통해서 음의 확산 정도를 비교한다. 잔향처리를 통하여 최종적인 확산 음원을 획득한다.
본 연구는 입체 시각을 위한 신경망에 대한 연구 결과로서 인간의 음성을 인식하는데 적용된다. 입체 시각신경망(SVNN)에 기반한 음성인식에서, 먼저 입력된 음성 신호를 표준 모델과 비교함으로써 유사성이 얻어진다. 이 값들은 다이나믹한 처리 과정으로 주어지고 이웃한 신경소자들 사이에서 경쟁적이고 협력적인 처리를 거치게 된다. 이러한 다이나믹한 처리과정을 통해 단 하나의 가장 우수한 신경세포(winner neuron)만이 최후에 검출된다. 비교연구에서 2층 구조의 SVNN은 HMM 인식기보다 인식정확도 측면에서 7.7% 더 높았다. 평가 결과. SVNN은 기손리 HMM 인식기 성능을 능가하는 것으로 나타났다.
스테레오 채널 오디오 재생 시스템에서 사용되는 간섭제거기 (crosstalk canceller)는 원치 않는 crosstalk을 제거함으로써, 청취자의 귀 주변에서 녹음된 원음장을 완벽하게 재생하는 것을 목적으로 한다. 그러나, 일반적으로 crosstalk 제거기는 물리적인 한계로 저주파 대역에서 나쁜 성능을 갖게 된다. 이를 개선하기 위한 방법으로 주파수를 warping하여 저주파 대역의 해상도를 높여 보다 효율적으로 필터를 설계하는 기술이 있으나, 많은 연산량을 필요로 한다. 본 논문에서는 이를 보다 효율적으로 구현하기 위해 pole-zero dewarping을 이용하여 필터를 구성하는 기술을 제안하였다. 이 기술을 통하여 구현된 crosstalk 제거기는 종래의 warping 기술로 구현된 crosstalk 제거기에 대하여 적은 연산량으로 유사한 성능을 제공하였으며, 모의 실험을 통하여 이를 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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