• Title/Summary/Keyword: 부공간

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Subspace Speech Enhancement Using Subband Whitening Filter (서브밴드 백색화 필터를 이용한 부공간 잡음 제거)

  • 김종욱;유창동
    • The Journal of the Acoustical Society of Korea
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    • v.22 no.3
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    • pp.169-174
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    • 2003
  • A novel subspace speech enhancement using subband whitening filter is proposed. Previous subspace speech enhancement method either assumes additive white noise or uses whitening filter as a pre-processing for colored noise. The proposed method tries to minimize the signal distortion while reducing residual noise by processing the signal using subband whitening filter. By incorporating the notion of subband whitening filter, spectral resolution in Karhunen-Loeve(KL) domain is improved with the negligible additional computational load. The proposed method outperforms both the subspace method suggested by Ephraim and the spectral subtraction suggested by Boll in terms of segmental signal-to-noise ratio (SNRseg) and perceptual evaluation of speech quality (PESQ).

Improved speech enhancement of multi-channel Wiener filter using adjustment of principal subspace vector (다채널 위너 필터의 주성분 부공간 벡터 보정을 통한 잡음 제거 성능 개선)

  • Kim, Gibak
    • The Journal of the Acoustical Society of Korea
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    • v.39 no.5
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    • pp.490-496
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    • 2020
  • We present a method to improve the performance of the multi-channel Wiener filter in noisy environment. To build subspace-based multi-channel Wiener filter, in the case of single target source, the target speech component can be effectively estimated in the principal subspace of speech correlation matrix. The speech correlation matrix can be estimated by subtracting noise correlation matrix from signal correlation matrix based on the assumption that the cross-correlation between speech and interfering noise is negligible compared with speech correlation. However, this assumption is not valid in the presence of strong interfering noise and significant error can be induced in the principal subspace accordingly. In this paper, we propose to adjust the principal subspace vector using speech presence probability and the steering vector for the desired speech source. The multi-channel speech presence probability is derived in the principal subspace and applied to adjust the principal subspace vector. Simulation results show that the proposed method improves the performance of multi-channel Wiener filter in noisy environment.

Adaptive Eigensubspace Estimation Algorithm for Direction Finding Problem (입사각 추정을 위한 고유 부공간 적응 추정 알고리듬)

  • 성하종;박영철;이충용;윤대희
    • The Journal of the Acoustical Society of Korea
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    • v.17 no.4
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    • pp.42-50
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    • 1998
  • 본 논문에서는 Gram-Schmidt 구조와 Inverse Power Method를 이용한 고유 부공간 추정 방법을 제안하고 입사각을 추정하는 문제에 적용하여 성능을 평가하였다. 그리고, 어레 이 센서들이 가운데를 중심으로 대칭으로 배열되어 있을 때, 전후방 GS 필터를 이용한 향 상된 고유 부공간 방법을 제안하였다. 그리고, 제안한 방법들을 제한조건을 갖는 gradient search 방법과 비교하였다.

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Mining of Subspace Contrasting Sample Groups in Microarray Data (마이크로어레이 데이터의 부공간 대조 샘플집단 마이닝)

  • Lee, Kyung-Mi;Lee, Keon-Myung
    • Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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    • v.21 no.5
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    • pp.569-574
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    • 2011
  • In this paper, we introduce the subspace contrasting group identification problem and propose an algorithm to solve the problem. In order to identify contrasting groups, the algorithm first determines two groups of which attribute values are in one of the contrasting ranges specified by the analyst, and searches for the contrasting groups while increasing the dimension of subspaces with an association rule mining strategy. Because the dimension of microarray data is likely to be tens of thousands, it is burdensome to find all contrasting groups over all possible subspaces by query generation. It is very useful in the sense that the proposed method allows to find those contrasting groups without analyst's involvement.

Design Sensitivity Analysis of Frequency Response Using Krylov Subspace Based Model Reduction (Krylov 부공간 축소기법을 이용한 주파수응답의 설계민감도 해석)

  • Han, Jeong-Sam
    • Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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    • pp.131-134
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    • 2009
  • Krylov 부공간 모델차수축소법은 초기 유한요소모델과 축소모델의 전달함수의 계수인 모멘트를 일치시키는 방법을 이용하는 축소기법으로 이미 대형 유한요소모델의 주파수응답 해석의 효율적인 계산에 많이 사용되고 있는 방법 중의 하나이다. 본 논문에서는 Krylov 부공간 축소기법을 이용한 관심 주파수영역에 대한 주파수응답 해석 및 이를 통하여 계산된 주파수응답의 여러 가지 설계변수에 대한 설계민감도 해석방법을 제안하였다. 일반적으로 구조물의 주파수응답을 고려한 최적설계를 위해서는 설계변수에 대한 관심 주파수영역에서의 주파수응답 및 그의 민감도 정보가 요구되므로, 고려하는 유한요소모델이 대형일 경우에 관심 주파수영역에서의 반복적인 해석으로 인한 계산비용의 문제가 대두된다. 본 논문에서는 축소모델을 이용하여 주파수응답과 주파수응답의 설계민감도 해석을 수행하여 계산의 효율성을 극대화하였다. 민감도 계산에는 시간측면과 구현의 용이성 측면에서 장점이 있는 준해석적 방법을 이용하였다. 수치 예제를 통하여 축소기법을 이용한 주파수응답의 설계민감도 해석 결과를 유한차분법에 근거한 민감도 결과와 비교하였다. 본 논문에서 제안된 방법을 이용하는 경우, 주파수응답을 고려한 최적설계를 계산비용 측면에서 매우 효율적으로 수행할 수 있을 것이다.

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Occlusive Face Recognition using the Selective Subspace Projection Method (선택적 부공간 투영 방법을 사용한 가려진 얼굴 인식)

  • Kim, Young-Gil;Song, Young-Jun;Kim, Dong-Woo;Ahn, Jae-Hyeong
    • Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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    • v.18 no.1
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    • pp.48-52
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    • 2008
  • In this paper, we propose a new selective subspace projection method in order to recognize the occlusive face image effectively. The conventional subspace projection method is project to basis image using a full image of face. The face recognition rate has reduced because the face characteristic is easy to be distorted by occlusion. To overcome this problem, the proposed method first decide to occlusion. If it hasn't an occlusion, we get the feature vectors with total basis projection using the conventional subspace projection method. If it has an occlusion, we get one with partial basis projection. We get better recognition rate than conventional PCA and NMF using AR face database with occlusive face images.

Study of Subspace Tracking Methods for Estimating DOA of Linearly Closely Spaced Time-Varying Signals (DOA 추정을 위한 Subspace Tracking 기법들 간의 성능 비교)

  • 강경훈;유경렬
    • Proceedings of the IEEK Conference
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    • pp.623-626
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    • 2001
  • 센서 array 신호처리에서 DOA(direction of arrival)의 추정에 사용되고 있는 root-MUSIC, TLS-ESPRIT 등과 같은 고해상도 스펙트럼 추정 기법들은 과다한 연산량으로 인하여 실시간 구현이 어렵고, 신호들의 DOA가 근접한 경우에서는 추적 성능이 매우 불안정하게 된다. 이러한 문제점에 대한 대안으로 여러 형태의 부공간 추적 개념을 사용하는 수치기법이 제안되어 왔다 [2], [4], [6]. 본 논문에서는 이들 부공간 추정 기법들을 LS-ESPRIT 기법에 접목하여 그 성능을 비교하고, 개선 방안을 제시하였다.

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Comparison of Order Reduction Methods for Seismic Analysis (지진해석을 위한 차수축소기법의 비교)

  • Han, Jeong-Sam;Kwon, Ki-Beom
    • Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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    • pp.739-742
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    • 2011
  • 일반적으로 고층건물이나 교량 등의 지진하중 하에서의 내진 성능 향상을 위해서는 과도지진해석을 수행하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 지진해석을 수행하는데 Krylov 부공간 축소기법을 이용하는 것을 제안하고 기존의 모드중첩법을 이용한 축소기법과 비교하였다. 해석에서 지진하중은 El Centro Earthquake (1940)의 데이터를 이용하였으며 고층건물 모델을 이용하여 두 방법을 정확성과 효율성 측면에서 비교한 수치결과를 제시하였다.

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Automation of Krylov Subspace Model Order Reduction for Transient Response Analysis with Multiple Loading (다중 하중 과도응답해석 과정에 대한 크리로프 부공간 모델차수축소법의 자동화)

  • Han, Jeong Sam;Kim, Seung Hyun
    • Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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    • v.34 no.2
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    • pp.101-111
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    • 2021
  • In general, several computational resources are required to perform multiple-loading transient response analyses. In this paper, we present the procedure for multiple-loading transient response analysis using the Krylov subspace model order reduction and Newmark's time integration scheme. We utilized ANSYS MAPDL, Python, and ANSYS ACT to automate the transient response analysis procedure in the ANSYS Workbench environment and studied several engineering numerical examples to demonstrate the feasibility and efficiency of the proposed approach.

Orthonormalized Forward Backward PAST (Projection Approximation Subspace Tracking) Algorithm (직교설 전후방 PAST (Projection Approximation Subspace Tracking) 알고리즘)

  • Lim, Jun-Seok
    • The Journal of the Acoustical Society of Korea
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    • v.28 no.6
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    • pp.514-519
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    • 2009
  • The projection approximation subspace tracking (PAST) is one of the attractive subspace tracking algorithms, because it estimates the signal subspace adaptively and continuously. Furthermore, the computational complexity is relatively low. However, the algorithm still has room for improvement in the subspace estimation accuracy. FE-PAST (Forward-Backward PAST) is one of the results from the improvement studies. In this paper, we propose a new algorithm to improve the orthogonality of the FB-PAST (Forward-Backward PAST).