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장순석(Soon-Suck Jarng) 제어로봇시스템학회 2012 제어로봇시스템학회 합동학술대회 논문집 Vol.2012 No.7
본 논문은 능동형 소음 차폐기 알고리즘을 소개한다. 125 Hz에서 8000 Hz 주파수 대역을 64개 밴드로 분할하여 125 Hz의 주파수 분해도를 유지하였다. 사람의 달팽이관과 유사한 스펙트럼 차폐 처리 효과를 능동형 소음 차폐기 소음 감쇠 처리 알고리즘에 적용하였다. 이론적 알고리즘은 어셈블러 언어의 프로그램 소프트웨어로 변환하여 디지털 보청기용 저전압 초소형 DSP IC 칩으로 이식하였다. 일부 소음 차폐 프로그램 코드를 보여주며 설명하였고, 실시간으로 소음 처리되는 결과를 전기음향 실험에 의해 증명하였다.
장순석(Soon-Suck Jarng) 한국정보기술학회 2011 Proceedings of KIIT Conference Vol.2011 No.5
본 논문은 안경 골도형 디지털 보청기의 전기음향 측정 방법에 대해 기술하고 있다. 제시된 방법으로 측정한 결과는 (IEC 60118-9:1985) 표준 규격 결과와 잘 일치한다. OFL90, AMSL60, 화음 왜곡, 등가 입력 잡음 레벨, 유도코일 감도 등이 측정되었고 실험 절차를 검증하였다. This paper describes the electro-acoustic measurement process of a spectacle type bone-conduction digital hearing aid specification. The measured results are well matched with standard expectations (IEC 60118-9:1985). OFL90, AMSL60, Harmonic Distortion, Equal Input Noise Level, Induction Coil Sensitivity were measured and the experimental process was evaluated.
장순석 ( Soon Suck Jarng ) 조선대학교 공학기술연구원 2010 공학기술논문지 Vol.3 No.3
In this paper, the voice recognition algorithm systems are based on HMM (Hidden Markov Model) were investigated. The HMM voice recognition algorithm was overall explained and voice information DB was revealed for better improving of voice recognition rate. The feature vector of each voice characteristic parameter was chosen by means of MFCC (Mel Frequency Cepstral Coefficients). The extracting algorithm of syllable parts from continuous voice signal was introduced, and the comparison with neural network algorithm was explained. This paper shows the relationship between recognition rates and number of applying syllables.
장순석 ( Soon Suck Jarng ) 조선대학교 공학기술연구원 2008 공학기술논문지 Vol.1 No.2
Both electric white noise from a bearing aid (HA) and environmental noise, not voice, from a microphone are the main reasons of weakening the speech discrimination of the HA user. Even an analog HA could reduce the noise by filtering, the physical limit of the analog HA drops the user`s satisfaction. This paper introduces the adaptive noise reduction algorithm and shows the noise reducing results from real time programming. Fast attack lime and slow release time are considered as well as the minima and the maxima of the incoming voice signal are applied to the adaptive noise reduction algorithm. More than 20 channels are used to independently filtering the input signal then are added to produce the output signal. Also other possible noise reduction algorithm is introduced.