• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.107-113
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• 2017

이 논문은 벡터 양자기가 포함된 부대역 코덱의 분석과 설계에서 벡터 양자기를 모델링하는 새로운 방법을 제시해준다. 우리는 각 코드북의 시작점들의 수(N), 각 코드워드의 길이(k), 필터 대역 계수들에 의존하는 부대역 코덱 시스템의 입력과 출력의 평균자승 회복 오차(MSE)를 계산한다. 본 논문은 확률밀도함수로 최적화된 벡터양자기가 존재하는 최적의 M밴드 필터 뱅크 구조는 등가의 스칼라 양자기의 변수들의 적절한 선택으로 구현될 수 있음을 보였다. 특정한 구현 예를 두 개의 다른 필터뱅크 구조인 Paraunitary 필터 뱅크와 Biorthogonal 필터 뱅크를 2채널 경우에 개발하였다. 이 이론적인 결과들은 확장의 Monte Carlo 시뮬레이션으로 확인되었다.

• 한국음향학회지
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• 제10권1호
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• pp.52-60
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• 1991

본 연구는 스펙트럼의 동적 특징을 한 파라메타로 하는 DHMM(Dynamic Hidden Markov Model)을 이용한 단독어인식에 관한 것으로 정적 스펙트럼 특징뿐 아니라 동적 스펙트럼 특징을 평가할 수 있는 DHMM에 근거한 음성 인식 실험을 논의 한다. 정적특징으로는 LPC cepstrum 계수를 이용하였고, 동적특징으로는 LPC cepstrum 의 회귀계수를 사용하였다. 이들 두 개의 특징 벡터들을 각각 집단화하여 만든 두 VQ codebook과 입력으로 받아들인 정적 벡터및 동적벡터로 단어들을 DHMM(Dynamic Hidden Markov Model)으로 모델링 하였다. 전체적인 실험에서 기존의 HMM을 이용한 인식실험에서는 88.8%의 인식율을 얻었는데 반해, DHMM을 이용한 인식실험에서는 92.7%의 인식율을 보였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제5권3호
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• pp.592-606
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• 2011

Currently, the development of multimedia communication has progressed so rapidly that the video program service has become a requirement for ordinary customers. The quality of experience (QoE) for the visual signal is of the fundamental importance for numerous image and video processing applications, where the goal of video quality assessment (VQA) is to automatically measure the quality of the visual signal in agreement with the human judgment of the video quality. Considering the codec effect to the video quality, in this paper an efficient non-reference (NR) VQA algorithm is proposed which estimates the video quality (VQ) only by utilizing the distorted video signal at the destination. The VQA feature vectors (FVs) which have high relationships with the subjective quality of the distorted video are investigated, and a hybrid NR VQA (HNRVQA) function is established by considering the multiple FVs. The simulation results, testing on the SDTV programming provided by VCEG Phase I, show that the proposed algorithm can represent the VQ accurately, and it can be used to replace the subjective VQA to measure the quality of the video signal automatically at the destinations.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.673-678
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• 2003

본 논문에서는 웨이블렛 계수와 Hidden Markov Model(HMM) 이용한 얼굴인식 알고리즘을 제안 한다. 입력 영상은 이산웨이블렛을 기반으로 한 다행상도 분석기법을 사용하여 데이터 수를 압축한 후, 각각의 해상도에서 얻어진 웨이블렛 계수를 특징벡터로 사용하여 HMM의 모델을 생성한다. 인식단계 에서는 웨이블렛 변환에 의해 생성된 개별대역의 인식값을 더하여 상호 보완함으로써 인식률을 높일 수 있었다. 제안된 알고리즘의 타당성을 검증하기 위하여 기본적 알고리즘인 벡터 양자화(VQ) 기법을 적용한 경우와 기존 얼굴인식에 제안된 DCT-HMM을 이용한 기법과의 인식률 비교를 한 결과, 제안된 방법이 우수한 성능을 보임을 알 수 있었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2004년도 ICEIC The International Conference on Electronics Informations and Communications
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• pp.92-96
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• 2004

The researches of the emotions are currently great interest in speech processing as well as in human-machine interaction domain. In the recent years, more and more of researches relating to emotion synthesis or emotion recognition are developed for the different purposes. Each approach uses its methods and its various parameters measured on the speech signal. In this paper, we proposed using a short-time parameter: MFCC coefficients (Mel­Frequency Cepstrum Coefficients) and a simple but efficient classifying method: Vector Quantification (VQ) for speaker-dependent emotion recognition. Many other features: energy, pitch, zero crossing, phonetic rate, LPC... and their derivatives are also tested and combined with MFCC coefficients in order to find the best combination. The other models: GMM and HMM (Discrete and Continuous Hidden Markov Model) are studied as well in the hope that the usage of continuous distribution and the temporal behaviour of this set of features will improve the quality of emotion recognition. The maximum accuracy recognizing five different emotions exceeds $88\%$ by using only MFCC coefficients with VQ model. This is a simple but efficient approach, the result is even much better than those obtained with the same database in human evaluation by listening and judging without returning permission nor comparison between sentences [8]; And this result is positively comparable with the other approaches.

• 한국통신학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.1026-1035
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• 1997

본 연구는 RBFN의 일종인 GPFN과 PNN을 이용한 음소인식에 관한 연구이다. RBFN의 구조는 계층형 신경망의 구조와 유사하지만, hidden층에서 활성화함수, 참조벡터 및 학습알고리듬의 선택이 다르다. 특히 PNN은 시그모이드 함수가 지수를 포함한 함수들의 한 분류로 대체된다는 것이며, 학습이 필요없으므로 전체계산 시간이 빠르게 수행된다. 5모음, 12자음을 대상으로 한 음소인식 실험에서 평가데이터, VQ와 LVQ에 의한 코드북 데이터를 사용한 경우에 음성의 통계적 특성을 잘 반영하고 있는 RBFN의 일종인 GPFN과 PNN의 인식결과가 MLP보다 우수하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제2권1호
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• pp.12-18
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• 2001

비행기나 인공위성에 탑재된 SAR (Synthetic Aperture Radar) 레이더 또는 적외선 센서(FLIR)로 촬영한 데이터는 제한된 전송채널을 통해 신속히 전송하기 위해 데이터 압축을 필요로 하게된다. 이때 가능한 높은 압축율을 얻으면서 동시에 높은 목표물 탐지 능력을 유지하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 서브밴드 코딩(subband coding) 과 벡터 양자화(VQ)를 이용하여 압축 알고리듬을 목표물 탐지의 예측기(predictor) 및 분류기(classifier)로 적용시킴으로써 목표물의 탐지능력을 유지하면서 효과적으로 압축할 수 있는 자동탐색기능 압축시스템(Joint ATR-compression System)을 제안하였으며 제안된 알고리듬을 사용한 경우의 시뮬레이션 결과는 200:1 이상의 높은 압축율에 대해서 비교적 높은 목표물 탐지 능력을 유지하고 있음을 나타내었다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제3권1호
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• pp.41-47
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• 2002

프랙탈 영상압축은 원 영상블록과 가장 유사한 영역을 원영상 내에서 찾는 자기유사성에 기반한 축소변환을 이용하여 영상데이터를 압축시키는 방법이다. 프랙탈은 영상데이터를 압축하는 효율적인 방법으로 인정을 받고 있으나 상대적으로 높은 영상 왜곡률과 부호화 시간이 오래 걸리는 단점을 가지고 있다. 본 논문은 프랙탈의 영상 왜곡률 특성을 개선하기 위하여 프랙탈과 벡터양자화기를 혼합하였으며, 벡터양자화기의 클러스터링 알고리듬으로는 개선한 Self Organizing Feature Map(SOFM)을 사용하였다. 제안된 시스템의 성능평가를 위하여 일반적인 SOFM을 사용한 시스템 그리고 프랙탈을 단독으로 사용한 시스템과 비교하여 전체적인 성능 향상 정도를 확인하였다. 그 결과 개선한 경쟁학습 SOFM을 사용한 벡터양자화기와 프랙탈 혼합시스템이 일반적인 SOFM을 사용한 벡터양자화기와 프랙탈 혼합시스템보다 영상 왜곡특성이 향상된 것을 확인하였다.

• 대한음성학회지:말소리
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• 제54호
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• pp.27-43
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• 2005

Existing standard speech coders can provide speech communication of high quality while they degrade the performance of speech recognition systems that use the reconstructed speech by the coders. The main cause of the degradation is that the spectral envelope parameters in speech coding are optimized to speech quality rather than to the performance of speech recognition. For example, mel-frequency cepstral coefficient (MFCC) is generally known to provide better speech recognition performance than linear prediction coefficient (LPC) that is a typical parameter set in speech coding. In this paper, we propose a speech coder using MFCC instead of LPC to improve the performance of a server-based speech recognition system in network environments. However, the main drawback of using MFCC is to develop the efficient MFCC quantization with a low-bit rate. First, we explore the interframe correlation of MFCCs, which results in the predictive quantization of MFCC. Second, a safety-net scheme is proposed to make the MFCC-based speech coder robust to channel error. As a result, we propose a 8.7 kbps MFCC-based CELP coder. It is shown from a PESQ test that the proposed speech coder has a comparable speech quality to 8 kbps G.729 while it is shown that the performance of speech recognition using the proposed speech coder is better than that using G.729.

• 전자공학회논문지
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• 제52권7호
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• pp.22-30
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• 2015

LTE (long-term evolution) MIMO 시스템에서는 제한된 피드백 환경 하에서 추정된 채널 정보를 활용하기 위한 코드북이 사용되고 있으며, 이와 관련된 연구도 활발히 진행되었다. 기존에 활용된 방식으로는 VQ (vector quantization) 기반 및 DFT(discrete fourier transform) 기반으로 생성된 코드벡터를 활용하는 코드북이 있으며, LTE 표준에서도 이를 변형한 방식을 최대 8개의 송신 안테나에 대해 적용할 수 있게 규정하고 있다. 그러나 안테나 개수가 추가적으로 증가하고, 공간 채널 모델이 LTE 시스템 전송 성능 평가에 기본적인 모델로 활용됨에 따라, 이에 따른 새로운 빔포밍 방안 및 코드북 설계가 필요하다. 본 논문에서는 LTE 전송 성능 평가에 활용되는 3차원 공간 채널 모델 (3D Spatial Channel Model; 3D-SCM)의 구현을 통해 생성된 채널의 핵심적인 통계적 특성을 분석하고, 이에 따른 코드북 설계의 방향성을 제시하고자 한다. 특히 DFT 기반 코드 북 활용 시, 기존의 균일위상 DFT 코드북을 개선한 비균일위상 DFT 코드북을 제안하고, 주어진 SCM 환경에서 성능을 평가한다. 코드벡터 설계에 필요한 인접한 안테나 원소 간의 위상차의 통계적 특성의 경우 SCM에서 뚜렷한 경향성이 존재하며, 이를 적절히 활용함으로써 기존 방식 대비 이득을 발생시킬 수 있다.