Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2014.06a
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pp.179-180
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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.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.10d
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pp.502-504
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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.
Proceedings of the Optical Society of Korea Conference
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1999.08a
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pp.226-227
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1999
In the fiber-optic gyroscope employing the erbium-doped fiber source, the source excess noise was subtracted through a signal processing to improve the gyroscope sensitivity . As the result, we obtained the improvement of 14 dB(electrical) at the proper frequency, which was measured from the noise floor spectrum . In addition the random walk coefficient in the gyro output was reduced by about factor of three.
Jeon, Kwang Myung;Lee, Jang Won;Park, Ji Hun;Lee, Seong Ro;Lee, Yeonwoo;Maeng, Se Young;Kim, Hong Kook
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.38C
no.2
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pp.189-195
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2013
In this paper, a land and maritime unified tourism information guide system is proposed which employs robust speech recognition in ship noise environments. Most of conventional front-ends for speech recognition have used a Wiener filter to compensate for stationary noise such as car or babble noises. However, such the conventional front-ends have limitation in reducing non-stationary noise that are occurred inside the ship on voyage. To overcome such a limitation, the proposed system incorporates nonlinear multi-band spectral subtraction to provide highly accurate tourism route recognition. It is shown from the experiment that compared to a conventional system the proposed system achieves relative improvement of a tourism route recognition rate by 5.54% under a noise condition of 10 dB signal-to-noise ratio (SNR).
A noise suppression algorithm is proposed for nonstationary noisy environments. The proposed algorithm is different from the conventional approaches such as the spectral subtraction algorithm and the minimum statistics noise estimation algorithm in that it classifies speech and noise signals in time-frequency bins. It calculates the ratio of the variance of the noisy power spectrum in time-frequency bins to its normalized time-frequency average. If the ratio is greater than an adaptive threshold, speech is considered to be present. Our adaptive algorithm tracks the threshold and controls the trade-off between residual noise and distortion. The estimated clean speech power spectrum is obtained by a modified gain function and the updated noisy power spectrum of the time-frequency bin. This new algorithm has the advantages of simplicity and light computational load for estimating the noise. This algorithm reduces the residual noise significantly, and is superior to the conventional methods.
Background: To minimize damage to the ovarian reserve, it is necessary to evaluate the follicular density in the ovarian tissue surrounding endometriosis on preoperative imaging. The purpose of the present study was to evaluate the usefulness of subtraction pelvic magnetic resonance imaging (MRI) to detect ovarian reserve. Methods: A subtracted T1-weighted image (subT1WI) was obtained by subtracting unenhanced T1WI from contrast-enhanced T1WI (ceT1WI) with similar parameters in 22 patients with ovarian endometriosis. The signal-to-noise ratio (SNR) in ovarian endometriosis, which was classified into the high signal intensity and iso-to-low signal intensity groups on the T2-weighted image, was compared to that in normal ovarian tissue. To evaluate the effect of contrast enhancement, a standardization map was obtained by dividing subT1WI by ceT1WI. Results: On visual assessment of 22 patients with ovarian endometriosis, 16 patients showed a high signal intensity, and 6 patients showed an iso-to-low signal intensity on T1WI. Although SNR in endometriosis with a high signal intensity was higher than that with an iso-to-low signal intensity, there was no difference in SNR after the subtraction (13.72±77.55 vs. 63.03±43.90, p=0.126). The area of the affected ovary was smaller than that of the normal ovary (121.10±22.48 vs. 380.51±75.87 ㎟, p=0.002), but the mean number of pixels in the viable remaining tissue of the affected ovary was similar to that of the normal ovary (0.53±0.09 vs. 0.47±0.09, p=0.682). Conclusion: The subtraction technique used with pelvic MRI could reveal the extent of endometrial invasion of the normal ovarian tissue and viable remnant ovarian tissue.
This paper proposes an observation probability smoothing technique for the robustness of a discrete hidden Markov(DHMM) model based speech recognizer. Also, an appropriate noise robust processing in car environment is suggested from experimental results. The noisy speech is often mislabeled during the vector quantization process. To reduce the effects of such mislabelings, the proposed technique increases the observation probability of similar codewords. For the noise robust processing in car environment, the liftering on the distance measure of feature vectors, the high pass filtering, and the spectral subtraction methods are examined. Recognition experiments on the 14-isolated words consists of the Korean digits and command words were performed. The database was recorded in a stopping car and a running car environments. The recognition rates of the baseline recognizer were 97.4% in a stopping situation and 59.1% in a running situation. Using the proposed observation probability smoothing technique, the liftering, the high pass filtering, and the spectral subtraction the recognition rates were enhanced to 98.3% in a stopping situation and to 88.6% in a running situation.
In this paper, a new voice activity detection method estimating SNR of enhanced speech with extended spectral subtraction (ESS) is proposed. Voice activity detection is performed by putting an second Wiener filter behind an Wiener filter used in the ESS to estimate speech and noise power of output signal of first Wiener filter. The proposed voice activity detection method does not require many computational loads and performs well under severe input SNR. Boll's spectral substraction algorithm with proposed voice activity detection was compared to ESS under several noise environment having different time-frequency distributions. During speech and non-speech activity, performance of Boll's spectral substraction algorithm with proposed voice activity detection is superior to that of ESS.
Lee Sangmin;Won Jong Ho;Park Hyung Min;Hong Sung Hwa;Kim In Young;Kim Sun I.
Journal of Biomedical Engineering Research
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v.26
no.3
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pp.177-184
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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.
This study investigated the method to adjust acquisition time(a) and injection dose (i) to make the best basal and subtraction images in consecutive SPECT. Image quality was assumed to be mainly affected by signal to noise ratio(S/N). Basal image was subtracted from the second image consecutively acquired at the same position. We calculated S/N ratio in basal SPECT images($S_1/N_1$) and subtraction SPECT images(Ss/Ns) to find a(time) and i(dose) to maximize S/N of both images at the same time. From phantom images, we drew the relation of image counts and a(time) and i(dose) in our system using fanbeam-high-resolution collimated triple head SPECT. Noise by imaging process depended on Poisson distribution. We took maximum tolerable duration of consecutive acquisition as 30 minutes and maximum injectible dose as 1,850MBq(50 mCi)(sum of two injections) per study. Counts of second-acquired image($S_2$), counts($S_s$) and noise($N_s$) of subtraction SPECT were as follows. $C_1$ was the coefficient of measurement with our system. $$S_2=S_1{\cdot}(\frac{30-a}{a})+background{\cdot}(1-\frac{30-a}{a})+C_1{\cdot}(30-a){\cdot}{\epsilon}{\cdot}(50-i)$$$$Ss=S_2-\{S_1{\cdot}(\frac{30-a}{a})+background{\cdot}(1-\frac{(30-a)}{a})\}$$$$Ns={\sqrt{N_2^2+N_1^2{\cdot}\frac{(30-a)^2}{a^2}}={\sqrt{S_2+S_1{\cdot}\frac{(30-a)^2}{a^2}}$$ In case of rest/acetazolamide study, effect(${\epsilon}$) of acetazolamide to increase global brain uptake of Tc-99m-HMPAO could be 1.5 or less. Varying ${\epsilon}$ from 1 to 1.5, a(time) and i(dose) pair to maximize both $S_1/N_l$ and Ss/Ns was determined. 15 mCi/17 min and 35mCi/13min was the best a(time) and i(dose) pair for rest/acetazolamide study(when ${\epsilon}$ were 1.2) and came to be used for our clinical routine after this study. We developed simple method to maximize S/N ratios of basal and subtraction SPECT from consecutive acquisition. This method could be applied to ECD/HMPAO and brain activation studies as well as rest/acetazolamide studies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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