Abstract:
적어도 메인 화소 어레이 영역의 전면을 노출시키는 패시베이션막을 갖는 이미지 센서들 및 그 제조방법들이 제공된다. 상기 이미지 센서들은 메인 화소 어레이 영역 및 상기 메인 화소 어레이 영역을 둘러싸는 주변회로 영역을 갖는 집적회로 기판을 구비한다. 상기 메인 화소 어레이 영역 내의 상기 집적회로 기판에 복수개의 메인 화소들이 제공된다. 상기 메인 화소들의 각각은 메인 포토 다이오드 및 이에 직렬 접속된 전송 트랜지스터를 구비한다. 상기 복수개의 메인 화소들을 갖는 기판 상에 평평한 상부면을 갖는 층간절연막이 제공된다. 상기 층간절연막 상에 상부 패시베이션막 패턴이 배치된다. 상기 상부 패시베이션막 패턴은 상기 주변회로 영역 내의 상기 층간절연막을 덮고 상기 메인 화소 어레이 영역 내의 상기 층간절연막 전체를 노출시킨다. 이미지 센서, 패시베이션, 액티브 픽셀 센서
Abstract:
PURPOSE: An apparatus and a method for Noise environment estimation/exclusion in a sound detecting system are provided to effectively eliminate the burst noise from burst noise environment. CONSTITUTION: A domain setting part(100) covers with a window so that a fixed range is overlapped with a received signal. A frequency conversion part(200) applies the Fourier transform for changing the windowed signal into the frequency axis. A correlation measuring part(400) compares the converted Fourier value and the previous Fourier value through the frequency conversion part. The correlation measuring part calculates the energy of the value which is Fourier transformed. A burst noise detection part(600) detects the noises by using the correlation comparison value and power offset.
Abstract:
PURPOSE: An adaptive mode control device based on sound detection of user direction for adaptive beamforming and a method thereof are provided not to apply adaptation of an adaptive filter when noise of a sound source of high self correlation is removed, thereby guaranteeing adaptive beamforming. CONSTITUTION: If an array input signal inputted through at least one microphone(43) is inputted, a signal strength detection unit(100) detects signal strength which is the maximum value by searching signal strength of respectively designated direction. When the signal strength exceeds a threshold value, an adaptive mode controller(200) controls adaptive mode of a GSC(Generalized Sidelobe Canceller) not to be performed.
Abstract:
본 발명은 음성인식 장치에 관한 것으로 특히, 마이크로폰 어레이를 이용하여 음성을 인식하는 음성인식 장치에서 음성신호의 입력 방향으로 고지향성을 가지는 빔패턴을 형성하기 위한 마이크로폰 어레이 장치 및 그 마이크로폰 어레이 장치에서의 마이크로폰 어레이를 구동하기 위한 방법에 관한 것이다. 이를 위하여 본 발명은 엔드파이어 형태의 마이크로폰 어레이를 음성인식 장치에 내장되도록 장착한 후 사용자가 인식되면 마이크로폰 어레이를 돌출한 후에, 마이크로폰 어레이를 통해 주변 환경의 잡음을 억제하고 좀더 정확한 음성신호를 입력 받을 수 있도록 한다. 엔드파이어, 브로드사이드, 빔패턴, 로봇
Abstract:
A CMOS image sensor is provided to increase the photo sensitivity of the sensor by remarkably reducing the number of transistors used in a unit pixel. A CMOS image sensor includes at least one floating diffusion column line(CL1), and a plural pixels(PX) connected in parallel to the floating diffusion column line. A charge/voltage converting circuit is connected to one end of the floating diffusion column line to detect potential variation of the floating diffusion column line through a coupling capacitor. Each of the pixels has a photodiode, a transmission transistor for transmitting photocharge generated by the photodiode to the floating diffusion column line, and an overflow drain transistor discharging excess photocharge integrated by the photodiode.
Abstract:
이미지 센서(image sensor)가 제공된다. 이미지 센서는 액티브 픽셀 센서 영역이 정의된 기판, 액티브 픽셀 센서 영역 내에 형성된 다수의 제1 도전형의 포토다이오드들, 및 액티브 픽셀 센서 영역 내에 제1 도전형의 포토다이오드들을 제외한 영역에 형성되고, 양전압과 전기적으로 연결된 제1 도전형의 제1 깊은 웰을 포함한다. 이미지 센서, 깊은 웰, 드레인, 크로스토크
Abstract:
본 발명은 음향 신호 처리 과정 중 음향 신호에 포함된 잡음을 추정하는 장치 및 방법에 관한 것으로, 입력되는 음향 신호 프레임에서 하모닉스 성분을 추정하고, 상기 추정한 하모닉스 성분을 이용하여 상기 음향 신호 프레임 상에서 음성 존재 확률을 계산하고, 상기 음성 존재 확률에 따라잡음 스펙트럼 추정식의 가중치를 결정하고, 상기 결정된 가중치와 잡음 스펙트럼을 추정하고 갱신한다.
Abstract:
PURPOSE: A sound source separation method and a system thereof are provided to separate each voice when two or more voices are inputted at the same time, thereby improving performance of the voice communicator/recognizer. CONSTITUTION: A windowing processing unit covers an integrated voice signal inputted by at least one bean formed microphone array with a window. A DFT(Discrete Fourier Transform) transforming unit(200) changes the signal in which the window is covered into a frequency axis. A TF(Transfer Function) estimating unit(300) estimates a TF with a feature value of two or more different individual voice signal from the signal in which the window is covered. A noise estimating unit(400) removes noises of the individual voice signals from the TF. A voice signal detecting unit(600) extracts the individual voice signals from the noise removed voice signals.
Abstract:
A method and an apparatus for estimating noise by using harmonics of a speech signal are provided to estimate a noise spectrum by determining a weight of a noise spectrum estimation function according to a speech presence probability, thereby expanding a range of the weight and estimating non-stationary noise. Harmonics components are estimated in an inputted sound signal frame(103). A speech presence probability on the sound signal frame is calculated by using the estimated harmonics components(105). A weight of a noise spectrum estimation function is determined according to the speech presence probability(107). A noise spectrum is estimated and updated by using the determined weight and noise spectrum estimation function(109).