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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.4
- 수록면
- 459 - 466 (8page)
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멀티로터 UAV(Unmanned Aerial Vehicle)를 이용해서 수집한 음향 데이터는 모터나 프로펠러에서 발생하는 자체 소음이나 비행 중 발생하는 바람 소리 등으로 인해 음향 품질이 크게 손상되는 문제가 발생한다. 멀티로터 UAV환경에서는 목표 음향의 크기뿐만 아니라 위상도 크게 손상되기 때문에 크기와 위상을 모두 고려해서 음향을 향상시킬 필요가 있다. 하지만 위상은 크기와 달리 구조적인 특징이 잘 나타나지 않으므로 향상시키는 것이 쉽지 않다. 따라서 본 연구에서는 크기와 위상을 모두 표현할 수 있는 복소 스펙트로그램을 기초로 잡음을 제거해서 목표 음향의 품질을 향상시키는 CNN 기반 복소 스펙트로그램 향상 방법을 제안한다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 강한 잡음환경에서의 위상
Ⅲ. 복소 스펙트로그램의 실수부와 허수부 간의 관계
Ⅳ. 복소 스펙트로그램 향상을 위한 CNN 기반의 CSEN 설계 및 구현
Ⅴ. 실험 및 결과 분석
Ⅵ. 결론
References
참고문헌 (20)
참고문헌 신청
L. Wang, and A. Cavallaro, “Acoustic sensing from a multi-rotor drone,” IEEE Sensors Journal, vol. 18, no. 11, pp. 4570-4582, Apr. 2018.
D. Floreano, and R. J. Wood, “Science, technology and the future of small autonomous drones,” Nature, vol 521, no. 7553, pp. 460-466, May. 2015.
K. Daniel, S. Rohde, N. Goddemeier, and C. Wietfeld, “Cognitive agent mobility for aerial sensor networks,” IEEE Sensors Journal, vol. 11, no.11, pp. 2671-2682, Jun. 2011.
S. Boll, “Suppression of acoustic noise in speech using spectral subtraction,” IEEE Transactions on acoustics, speech, and signal processing, vol. 27, no. 2, pp. 113-120, Apr. 1979.
J. S. Lim, and A. V. Oppenheim, “Enhancement and bandwidth compression of noisy speech,” Proceedings of the IEEE, vol. 67, no. 12, pp. 1586-1604, Dec. 2005.
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