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정준 상관 분석을 이용한 잡음 섞인 음성 신호의 분리
Segaration of Corrupted Speech Signals using Canonical Correlation Analysis 원문보기

한국정보통신학회 2012년도 춘계학술대회, 2012 May 26, 2012년, pp.164 - 167  

김선일 (거제대학교)

초록
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음성 신호와 함께 섞인 자동차 배기 소음을 서로 분리해 내는 기술은 점점 음성을 중심으로 발전해가는 인터페이스를 현실화하는데 실질적으로 필요한 기술이다. 따라서 자동차 배기음이 섞인 음성신호를 두 신호간의 독립성이 보장되지 않고 두 신호에 대한 사전 정보가 없는 상태에서 분리해 내기 위해 정준 상관 분석을 사용하여 두 신호를 분리해 내는 연구를 진행하였다. 정준 상관 분석을 이용하여 음성을 분리해 내기 위해서는 분석에 쓰이는 신호의 구성이 중요하다. 정준 상관 분석에 대해 알아보고 음성과 자동차 배기 소음이 섞인 두 개의 신호를 받아서 이를 재구성하여 정준 상관분석을 이용하여 자동차 소음과 음성을 분리해 내었다. Blind Source Separation에 쓰이는 다른 방법과 비교했을 때 독립성이 보장되지 않는 신호에 대해서도 분리가 가능하므로 응용 대상이 상대적으로 넓어 실용적 응용이 가능하다고 할 수 있다.

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The technology which is used for segregating voices signals from exhaust noise signals of a car is very practical one to realize the interfaces between men and machines using voices. The voice signals contaminated by exhaust noise signal of a car was separated by canonical correlation ananysis(CCA) ...

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  • 자동차 배기음은 음성 신호와 서로 연관성을 갖지 않아 상관관계가 거의 없다고 볼 수 있다. 따라서 신호 사이의 상관관계가 없다고 가정하고 정준 상관 분석(Canonical Correlation Analysis : CCA) 기법[1],[2]을 적용하여 두 개의 마이크로 섞여 들어온 각 음원들을 분리하고자 한다. 각 음원에 대한 정보는 전혀 없으므로 Blind Source Separation에 해당된다고 볼 수 있다.
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