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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2013.5
- 수록면
- 1,076 - 1,082 (7page)
이용수
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자기 공분산 기울기를 이용하여 음성 신호와 배경 잡음 신호를 구분할 때 구분 가능성을 높이기 위해 주파수 영역에서 음성 신호의 자기 공분산 기울기를 최대화하는 주파수 대역을 찾아내었다. 디지털 샘플링 된 음성 신호를 일정한 개수의 신호로 이루어진 블록으로 나눈 후 각 블록에 고속푸리에변환(Fast Fourier Transform, FFT)을 하여 주파수 영역으로 변환한 다음 임의의 주파수 대역에서 각 블록에서의 공분산을 구하고 이 공분산 값들을 연결하는 직선 근사를 한 후에 이 직선의 기울기를 자기 공분산 기울기로 사용하는데 이 값은 음성 신호의 특성 상 주파수 대역별로 차이가 있다. 따라서 어느 주파수 대역에서 자기 공분산 기울기가 크게 나타나는지 200개의 남성 음성 파일을 이용하여 주파수 대역별로 비교 분석하였다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 주파수 영역에서의 자기 공분산 기울기
Ⅲ. 주파수 대역별 자기 공분산기울기 분포
Ⅳ. 결론
참고문헌
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1. [학술대회논문] - J. F. Cardoso / 1988 / Blind signal separation: statistical principles / Proc. IEEE 9 (10) : 2 ~ 25
2. [학술지(정기간행물)] - A. Hyvarinen / 2000 / Independent component analysis: algorithms and applications / Neural Networks 13 (4-5) : 411 ~ 430
3. [학술지(정기간행물)] - A. Hyvarinen / 1999 / Fast and Robust Fixed-Point Algorithms for Independent Component Analysis / IEEE Trans. On Neural Networks 10 (2) : 626 ~ 634
4. [학술지(정기간행물)] - Pl. Conon / 1994 / Independent component analysis, A new concept? / Signal Processing 36 : 287 ~ 314
5. [학술지(정기간행물)] - W. Liu / 2007 / Analysis and Online Realization of CCA Approach for Blind Source Separation / IEEE Transaction on Neural Networks 18 (3)
2. [학술지(정기간행물)] - A. Hyvarinen / 2000 / Independent component analysis: algorithms and applications / Neural Networks 13 (4-5) : 411 ~ 430
3. [학술지(정기간행물)] - A. Hyvarinen / 1999 / Fast and Robust Fixed-Point Algorithms for Independent Component Analysis / IEEE Trans. On Neural Networks 10 (2) : 626 ~ 634
4. [학술지(정기간행물)] - Pl. Conon / 1994 / Independent component analysis, A new concept? / Signal Processing 36 : 287 ~ 314
5. [학술지(정기간행물)] - W. Liu / 2007 / Analysis and Online Realization of CCA Approach for Blind Source Separation / IEEE Transaction on Neural Networks 18 (3)
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