公开(公告)号：KR1020090013621A

公开(公告)日：2009-02-05

申请号：KR1020070077894

申请日：2007-08-02

Applicant: 재단법인서울대학교산학협력재단 ,  주식회사 씨에스

Inventor： 김남수 ,  윤환식 ,  성준식 ,  김기현

IPC: H04R3/00

CPC classification number: G10K11/178 ,  G10K2210/3012

Abstract: A space noise reducing system is provided to reduce noise at a virtual error spot efficiently by using virtual error microphone signals presumed by linear transformation. A reference microphone(30) is installed in order to measure external noise. A noise cancellation speaker(10) generates noise control sound. An error microphone(20) measures error from a noise source and an output of noise cancellation output unit. A controller(60) produces an adaptive filter with the multi-channel FxLMS algorithm on the basis of a reference noise signal and an error noise signal. The adaptive filter makes noise cancellation possible. The controller applies the virtual noise control signal presumed on the basis of the error noise signal to the adaptive filter. Therefore, control signals having the minimum noise are generated in the intended virtual position. The control signals are outputted with the noise cancellation speaker.

Abstract translation: 提供了一种空间噪声降低系统，通过使用由线性变换推定的虚拟误差麦克风信号有效地降低虚拟误差点处的噪声。 安装参考麦克风（30）以测量外部噪声。 噪声消除扬声器（10）产生噪声控制声音。 误差麦克风（20）测量来自噪声源和噪声消除输出单元的输出的误差。 控制器（60）基于参考噪声信号和误差噪声信号产生具有多通道FxLMS算法的自适应滤波器。 自适应滤波器可以实现噪声消除。 控制器将基于误差噪声信号推定的虚拟噪声控制信号应用于自适应滤波器。 因此，在预期的虚拟位置中产生具有最小噪声的控制信号。 控制信号与噪声消除扬声器一起输出。

公开(公告)号：KR100888049B1

公开(公告)日：2009-03-10

申请号：KR1020080007901

申请日：2008-01-25

Applicant: 재단법인서울대학교산학협력재단

Inventor： 김남수 ,  신종원

IPC: G10L15/20 ,  G10L21/0208

Abstract: A voice reinforcement method introducing partial masking effect for improving the tone quality of the vice signal in a condition which the noise is not directly controlled is provided to improve the tone quality of the speech signal by controlling loudness. A receive signal spectrum is obtained from a received signal(S10). The receiving signal stimulation is calculated from the receive signal spectrum(S20). The background noise spectrum is obtained from the microphone or the background noise collected by the dummy microphone of the transmission end(S30). The background noise stimulation is calculated from the background noise spectrum(S40). The voice in which the Inverse Fast Fourier Transform(IFFT) is performed and which is strengthened is obtained(S70).

Abstract translation: 提供一种在噪声不直接控制的条件下引入用于提高副信号的音调质量的部分屏蔽效果的语音增强方法，以通过控制响度来改善语音信号的音质。 从接收信号获得接收信号频谱（S10）。 从接收信号频谱计算接收信号刺激（S20）。 背景噪声谱是从麦克风或由发送端的虚拟麦克风收集的背景噪声获得的（S30）。 从背景噪声谱计算背景噪声刺激（S40）。 获得进行快速傅里叶逆变换（IFFT）并被强化的语音（S70）。

公开(公告)号：KR1020090053326A

公开(公告)日：2009-05-27

申请号：KR1020070120132

申请日：2007-11-23

Applicant: 재단법인서울대학교산학협력재단

Inventor： 김남수 ,  한창우 ,  임우형

IPC: G06F19/00 ,  H04W4/22 ,  G06Q50/22 ,  G06F17/00 ,  G06F17/10

CPC classification number: G06Q50/22 ,  G06F17/10

Abstract: 본 발명은 u-헬스(u-health) 분야의 일 구현 예로서, 가속도 센서를 이용하여 사용자의 상태를 인식하는 방법에 관한 것이다. 보다 구체적으로는, 본 발명은, (1) 가속도 센서로부터 얻은 데이터를 단말기로 전송하는 단계; (2) 단계 (1)에서 얻어진 데이터로부터 특징 파라미터를 추출하는 단계; (3) 단계 (2)에서 추출된 특징 파라미터에 기초하여 상태 인식기를 구성하는 단계; (4) 데이터베이스를 구축하고 구축된 데이터베이스를 이용하여 상태 인식기를 학습하는 단계; 및 (5) 단계 (4)에서 학습된 상태 인식기를 이용하여 사용자의 상태를 인식하는 단계를 포함하는, 가속도 센서를 이용하여 사용자의 상태를 인식하는 방법에 관한 것이다.
본 발명의 사용자 상태 인식 방법에 따르면, 가속도 센서를 이용하여 사용자의 현재 상태를 인식하고 사용자가 어떤 상태에 있는지를 모니터링 할 수 있도록 함으로써, 사용자가 비상 상황에 처했는지 여부를 자동으로 검출할 수 있게 하며, 나아가 비상 상황에 처한 경우에 적절한 조치를 취하는 것이 가능하게 된다.
사용자 상태 인식, 가속도 센서, 단말기, 특징 파라미터, 상태 인식기, 데이터베이스, 학습, 비상 상황

公开(公告)号：KR100966921B1

公开(公告)日：2010-06-30

申请号：KR1020070120132

申请日：2007-11-23

Applicant: 재단법인서울대학교산학협력재단

Inventor： 김남수 ,  한창우 ,  임우형

IPC: G06F19/00 ,  H04W4/22 ,  G06Q50/22 ,  G06F17/00 ,  G06F17/10

Abstract: 본 발명은 u-헬스(u-health) 분야의 일 구현 예로서, 가속도 센서를 이용하여 사용자의 상태를 인식하는 방법에 관한 것이다. 보다 구체적으로는, 본 발명은, (1) 가속도 센서로부터 얻은 데이터를 단말기로 전송하는 단계; (2) 단계 (1)에서 얻어진 데이터로부터 특징 파라미터를 추출하는 단계; (3) 단계 (2)에서 추출된 특징 파라미터에 기초하여 상태 인식기를 구성하는 단계; (4) 데이터베이스를 구축하고 구축된 데이터베이스를 이용하여 상태 인식기를 학습하는 단계; 및 (5) 단계 (4)에서 학습된 상태 인식기를 이용하여 사용자의 상태를 인식하는 단계를 포함하는, 가속도 센서를 이용하여 사용자의 상태를 인식하는 방법에 관한 것이다.
본 발명의 사용자 상태 인식 방법에 따르면, 가속도 센서를 이용하여 사용자의 현재 상태를 인식하고 사용자가 어떤 상태에 있는지를 모니터링 할 수 있도록 함으로써, 사용자가 비상 상황에 처했는지 여부를 자동으로 검출할 수 있게 하며, 나아가 비상 상황에 처한 경우에 적절한 조치를 취하는 것이 가능하게 된다.
사용자 상태 인식, 가속도 센서, 단말기, 특징 파라미터, 상태 인식기, 데이터베이스, 학습, 비상 상황

公开(公告)号：KR100844176B1

公开(公告)日：2008-07-07

申请号：KR1020080007904

申请日：2008-01-25

Applicant: 재단법인서울대학교산학협력재단

Inventor： 김남수 ,  이승열

IPC: G10L21/0208 ,  G10L15/20 ,  H04M9/08

Abstract: A method for RES based on a statistical model is provided to determine a current signal state with one of four assumption divided according to the presence of an NET(Near End Talker) signal and a residual echo, estimate the PSD of associated signals based on the assumption for the determined current signal state, acquire the optimal gain of an RES filter by using the estimated PSD of the signals, and configure the optimal RES filter, thereby effectively suppressing a residual echo. A method for RES(Residual Echo Suppression) based on a statistical model comprises the following steps of: determining a current signal state with one of four assumption divided according to the presence of an NET signal and a residual echo(S10); estimating a background noise PSD(Power Spectrum Density) and a residual echo PSD on the basis of the assumption for the determined current signal state(S20); estimating an SNR(Signal To Noise Ratio) and an SER(Signal To Echo Ratio) by using the estimated background noise PSD, the residual echo PSD, and the spectrum components of an AEC(Acoustic Echo Canceller) output signal(S30); estimating a pre-SNR and a pre-SER by using the estimated post-SNR and post-SER, the gain of a residual echo cancellation filter of a prior frame, and the spectrum components of the AEC output signal of the prior frame(S40); acquiring the gain of the residual echo cancellation filter by using the estimated pre-SNR and pre-SER(S50); and applying the acquired gain of the residual echo cancellation filter to the residual echo cancellation filter to cancel the residual echo(S60).

Abstract translation: 提供了一种基于统计模型的RES的方法，以根据NET（近端对讲机）信号和残留回波的存在而划分的四个假设之一来确定当前信号状态，基于相关信号估计相关信号的PSD 假设确定的当前信号状态，通过使用信号的估计PSD获取RES滤波器的最佳增益，并且配置最佳RES滤波器，从而有效地抑制残留回波。 基于统计模型的RES（残余回波抑制）的方法包括以下步骤：根据NET信号和残留回波的存在分为四个假设之一确定当前信号状态（S10）; 基于所确定的当前信号状态的假设来估计背景噪声PSD（功率谱密度）和残余回波PSD（S20）; 通过使用估计的背景噪声PSD，残差回波PSD和AEC（声学回波消除器）输出信号的频谱分量来估计SNR（信噪比）和SER（信号到回波比）; 通过使用估计的后SNR和后SER估计前SNR和前SER，前一帧的残余回声消除滤波器的增益和先前帧的AEC输出信号的频谱分量（S40 ）; 通过使用估计的前SNR和前SER获取残余回声消除滤波器的增益（S50）; 以及将所获取的残余回声消除滤波器的增益应用于残差回声消除滤波器以消除残留回波（S60）。