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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김선일 (거제대학)
저널정보
대한전자공학회 전자공학회논문지-IE 電子工學會論文誌 第47卷 IE編 第4號
발행연도
2010.12
수록면
10 - 17 (8page)

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ICA(Independent Component Analysis)를 이용하여 신호를 분리했을 때 그 중 어느 것이 원하는 신호인지 알아낼 수 있는 일반적인 방법이 없다. 본 논문에서는 자동차 배기음에 오염된 음성 신호를 가정하고 이를 ICA를 이용해 분리했을 때 분리된 신호에서 어느 것이 배기음이고 음성 신호인지 구별할 수 있는 방법을 제시하였다. 음성 신호는 음성 신호와의 상관계수가 가장 크게 나타날 것으로 예상되므로 오염된 음성 신호와 같은 동일인의 단모음 ‘아’, ‘오’, ‘우’ 신호와 타인의 단모음 신호를 이용하여 분리된 각 신호와의 상관계수를 구하되 일괄 방식, 최대값 방식, 평균값 방식 등 세가지 방식으로 구하고 각 방식마다 ‘아’, ‘오’, ‘우’와의 상관 계수로 구분하고 이외에 투표 방법, 합산 방법을 추가한 다섯 가지 방법을 시도하여 가정 좋은 분류율을 나타내는 방식 및 방법을 제시하였다.
#ICA #BSS #상관계수 #분류 #음성 신호 #배기음

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. Blind Source Separation
Ⅲ. Independent Component Analysis
Ⅳ. 상관계수
Ⅴ. 음원 분리와 분류
Ⅳ. 결론
참고문헌
저자소개

참고문헌 (13)

참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - J. F. Cardoso / 1998 / Blind signal separation:statistical principles / Prod. IEEE 9 (10) : 2009 ~ 2025 google schola 2. [단행본] - A. Hyvarinen / 2000 / Independent Component Analysis / John Wiley and Sons google schola 3. [학술지(정기간행물)] - P. Comon / 1994 / Independent component analysis,A new concept? / Signal Processing 36 : 287 ~ 314 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - J. P. LeBlanc / 1998 / Speech Separation by Kurtosis Maximization / Proc. ICASSP 2 : 1029 ~ 1032 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - A. Hyvarinen / 1999 / Fast and Robust Fixed-Point Algorithms for Independent Component Analysis / IEEE Transactions on Neural Networks 10 (3) : 626 ~ 634 google schola

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