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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김선일 (거제대학교) 양성룡 (거제대학교)
저널정보
대한전자공학회 전자공학회논문지-IE 電子工學會論文誌 第49卷 IE編 第2號
발행연도
2012.6
수록면
24 - 29 (6page)

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자동차 배기음은 음성과 무관한 거의 독립적인 음원이라고 볼 수 있다. 따라서 자동차 배기음과 섞인 음성 신호의 경우에 두 음원에 대한 사전 정보가 없는 상황이므로 Blind Source Separation 의 한 방법인 Independent Component Analysis를 이용하여 분리해 내었다. 스테레오 마이크를 통해 섞여 들어 온 두 음원을 분리해 내기 위해 Maximum Likelyhood Estimation을 이용하여 각 신호들 사이의 독립성을 최대화 하는 방향으로 분리하였다. 분리된 신호는 어느 쪽이 음성 신호인지 알 수 없으므로 주파수 영역에서 자기 공분산을 구한 후 이 공분산 값들의 기울기를 이용하여 음성 신호와 자동차 배기음 신호을 구분하였으며 이 두 알고리즘을 결합하여 음성 신호 잡음 제거기를 구현하였다.
#ICA #BSS #잡음 제거 #음성 신호

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. Blind Source Separation
Ⅲ. 음성 신호의 구별
Ⅳ. 시스템 구현
Ⅴ. 결론
참고문헌

참고문헌 (13)

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1. [학술지(정기간행물)] - A. Hyvarinen / 2000 / component analysis: algorithms and applications / Neural Networks 13 (4/5) : 411 ~ 430 google schola 2. [학술지(정기간행물)] - A. Hyvarinen / 1999 / Fast and Robust Fixed-Point Algorithms for Independent Component Analysis / IEEE Trans. On Neural Networks 10 (2) : 626 ~ 634 google schola 3. [학술지(정기간행물)] - Pl. Conon / 1994 / Independent component analysis, A new concept? / Signal Processing 36 : 287 ~ 314 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - J. F. Cardoso / 1988 / Blind signal separation: statistical principles / Proc. IEEE 9 (10) : 2009 ~ 2025 google schola 5. [단행본] - A. Papoulis / 1991 / Probability, Random Variables, and Stochastic Processes / McGraw-Hill google schola

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