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한국해양정보통신학회논문지 = The journal of the Korea Institute of Maritime Information & Communication Sciences, v.15 no.10, 2011년, pp.2093 - 2099
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Speech signal and car noise signal such as muffler noise are segregated from the one which has both signals mixed using statistical method. To classify speech signal from the other in segregated signals, FFT coefficients were obtained for all segments of a signal where each segment consists of 128 e...
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
| 핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
|---|---|---|
| ICA는 무엇인가요? | 대표적인 통계적인 방법으로는 BSS(Blind Source Separaton)[1]를 들 수 있는데 BSS를 실현하는 방법으로 섞이기 이전에 non-Gaussianity가 강했던 신호들이 서로 섞이게 되면 Gaussianity가 강해지는 경향이 있다는 특성을 이용하여 non-Gaussinity가 최대가 되는 방향으로 신호를 분리해 낸다. 이렇게 서로 독립적인 성분을 최대화하는 방향으로 신호를 분리해 내는 방법을 ICA(Independent Component Analysis)[2] 라고 하며 non-Gaussianity를 측정하는 방법에는 Negentropy[3], Mutual Information[4], Kurtosis[5], Maximum Likely Estimation[6] 등이 있다. | |
| BSS를 실현하는 방법은 무엇인가요? | 대표적인 통계적인 방법으로는 BSS(Blind Source Separaton)[1]를 들 수 있는데 BSS를 실현하는 방법으로 섞이기 이전에 non-Gaussianity가 강했던 신호들이 서로 섞이게 되면 Gaussianity가 강해지는 경향이 있다는 특성을 이용하여 non-Gaussinity가 최대가 되는 방향으로 신호를 분리해 낸다. 이렇게 서로 독립적인 성분을 최대화하는 방향으로 신호를 분리해 내는 방법을 ICA(Independent Component Analysis)[2] 라고 하며 non-Gaussianity를 측정하는 방법에는 Negentropy[3], Mutual Information[4], Kurtosis[5], Maximum Likely Estimation[6] 등이 있다. | |
| 음성 신호가 서서히 감소하는 현상은 어디에서 나타나며, 어떤 조건입니까? | 음성 신호는 SFFT 스펙트로그램을 보면 주파수가 급격히 변화하지 않고 인접 신호와 상당한 연관성을 갖고 변하는 것을관찰할 수있다. 따라서특정 주파수대역에서 자기 공분산을 구하면 공분산 간격이 증가할 수록 값이 서서히 감소하는 현상이 나타난다[그림1]. 이러한 현상은 음성의 특정 영역에서 특히 강하게 나타난다. |
J. F. Cardoso, "Blind signal separation: statistical principles," Proc. IEEE, vol. 9, no. 10, pp. 2009-2-25, Oct., 1988.
A. Hyvarinen and E. Oja, "Independent component analysis: algorithms and applications," Neural Networks, vol. 13, no. 4/5, pp. 411-430, 2000.
A. Hyvarinen, "Fast and Robust Fixed-Point Algorithms for Independent Component Analysis," IEEE Trans. On Neural Networks, vol. 10, no. 2, pp. 626-634, May, 1999.
Pl. Conon, "Independent component analysis, A new concept?," Signal Processing, vol. 36, pp. 287-314, 1994.
J. LeBlanc and P. Leon, "Speech Sepation by Kurtosis Maximization," Proc. ICASSP, vol. 2, pp. 1029-1032, 1998.
A. J. Bell and T. J. Sejnowski, "An information-maximization approach to blind separation and blind deconvolution," Neural Computation, vol. 7, no. 6, pp. 1129-1159, 1995.
H. Saruwatari, K. Sawai, T. Nishikawa, A. Lee, K. Shikano, A. Kaminuma, M. Sakata and D. Saitoh. "Speech Enhancement Based on Blind Source Separation in Car Environments," Proc. 21st International Conference on Data Engineering." pp. 1205, 05-08 April, 2005.
J. Lee, H, Jung, T. Lee and S. Lee, "SPEECH CODING AND NOISE REDUCTION USING ICA-BASED SPEECH FEATURES," International Workshop on independent component analysis and blind signal separation, pp. 417-422, 19-22 June, 2000, Helsinki, Finland.
김선일, "잡음 섞인 한국어 인식을 위한 ICA 비교 연구," 대한전자공학회 논문지, 제45권, IE-3호, 9 월, 2008.
김선일, "ICA로 분리한 신호의 분류," 대한전자공학회 논문지, 제47권, IE-4호, 12월, 2010.
김선일, "음성 및 음성 관련 신호의 주파수 및 Quefrency 영역에서의 자기공분산 변화," 한국해양정보통신종합학술대회논문집, 춘계15권 1호, pp. 340-343, 대구 EXCO, 2011.
Sophocles J. Orfanidis, Introduction To Signal Processing, Prentice Hall Inc., 1996.
R. Johnson, K. Tsui, Statistical Reasoning and Methods, John Wiley & Sons, Inc. 1998.
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