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NTIS 바로가기한국정보통신학회논문지 = Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, v.19 no.1, 2015년, pp.61 - 68
장형욱 (Department of Electronics Engineering, Gyeongsang National University) , 김영일 (Department of Electronics Engineering, Gyeongsang National University) , 정상배 (Department of Electronics Engineering, Gyeongsang National University)
Noise reduction is necessary to compensate for the degradation of recognition performance by various types of noises. Among many noise reduction techniques using microphone array, generalized sidelobe canceller (GSC) has been widely applied to reduce nonstationary noises. The performance of GSC is d...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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정상성 잡음과 비정상성 잡음을 제거하는 방법은 무엇이 있는가? | 정상성 잡음으로 PC의 팬 소리, 자동차 엔진 소리 등이 있으며, 비정상성 잡음으로는 사람의 목소리, 음악소리 등이 있다. 정상성 잡음을 제거하는 방법으로 단일 채널을 이용한 Wiener나 Kalman 필터링과 같은 적응 필터링이 있고[1,2], 비정상성 잡음은 마이크로폰 배열을 이용하여 제거하며 목표 음원에 대한 정보가 필요 없는 blind source separation (BSS) 기술과 목표 신호의 위치정보가 필요한 빔포밍 기술이 연구되어왔다[3]. | |
정상성 잡음에는 어떠한 소리가 포함되는가? | 잡음의 종류로는 정상성 잡음과 비정상성 잡음이 있다. 정상성 잡음으로 PC의 팬 소리, 자동차 엔진 소리 등이 있으며, 비정상성 잡음으로는 사람의 목소리, 음악소리 등이 있다. 정상성 잡음을 제거하는 방법으로 단일 채널을 이용한 Wiener나 Kalman 필터링과 같은 적응 필터링이 있고[1,2], 비정상성 잡음은 마이크로폰 배열을 이용하여 제거하며 목표 음원에 대한 정보가 필요 없는 blind source separation (BSS) 기술과 목표 신호의 위치정보가 필요한 빔포밍 기술이 연구되어왔다[3]. | |
LCMV 기반의 빔포밍 알고리즘의 특징은 무엇인가? | 대표적인 다채널기반 빔포밍 알고리즘으로는 linearly constrained minimum variance (LCMV)와 일반화된 부극제거기(generalized sidelobe canceller (GSC)) 알고리즘이 있다[4,5]. LCMV 기반의 빔포밍 알고리즘은 목표 음원 방향의 신호 왜곡이 없는 조건에서 출력 에너지를 최소화시킨다. 이러한 조건 때문에 적응 필터의 수렴이 늦어짐으로 의한 충분한 잡음제거가 이루어지지 않는 단점이 있다[4]. |
ETSI ES 202 212, Speech processing, transmission and quality aspects (STQ), v.1.1.2, 2005.
S. Jeong and M. Hahn, "Speech quality and recognition rate improvement in car noise environments," Electronics Letters, Vol.37, No.12, pp. 801-802, 2001.
A. Hyvarinen and E. Oja, "Independent component analysis: Algorithms and applications," Neural Networks, vol. 13, no. 4, pp. 411-430, 2000.
O. Frost, "An algorithm for linearly constrained adaptive array processing," Proceedings of the IEEE, Vol 60, No. 8, pp. 926-935, 1972.
S. Gannot et al., "Signal enhancement using beamforming and nonstationarity with applications to speech," IEEE Trans. Signal Process., Vol. 49, No. 8, pp. 1614-1626, 2001.
Y. Jung, H. Kang, C. Lee, D. Youn, C. Choi, and J. Kim, "Adaptive microphone array system with two-stage adaptation mode controller," IEICE Trans. Fund., vol. E88-A, no. 4, pp. 972-977, Apr. 2005.
O. Hoshuyama, A. Sugiyama, and A. Hirano, "A robust adaptive beamformer for microphone arrays with a blocking matrix using constrained adaptive filters," IEEE Trans. Signal Process., Vol 47, No. 10, pp. 2677-2684, 1999.
L. Rabiner and B. Juang, Fundamentals of Speech Recognitions, Prentice Hall, 1993.
M. Hayes, Statistical Digital Signal Processing and Modeling, John Wiley & Sons, 1996.
F. Tom, "An introduction to ROC analysis", Pattern Recognition Letters, Vol. 27, pp. 861-874. 2006.
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오픈액세스 학술지에 출판된 논문
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