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- 저자 : 장길진(Gil-Jin Jang) (검색결과 21 건)
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장길진,Jang, Gil-Jin 한국음향학회 2016 韓國音響學會誌 Vol.35 No.4
This paper proposes a novel approach to the problem of audio signal clustering using a stacked autoencoder. The proposed stacked autoencoder learns an efficient representation for the input signal, enables clustering constituent signals with similar characteristics, and therefore the original sources can be separated based on the clustering results. STFT (Short-Time Fourier Transform) is performed to extract time-frequency spectrum, and rectangular windows at all the possible locations are used as input values to the autoencoder. The outputs at the middle, encoding layer, are used to cluster the rectangular windows and the original sources are separated by the Wiener filters derived from the clustering results. Source separation experiments were carried out in comparison to the conventional NMF (Non-negative Matrix Factorization), and the estimated sources by the proposed method well represent the characteristics of the orignal sources as shown in the time-frequency representation. 본 논문은 자기부호화기를 이용한 음향신호 분리방법을 제안한다. 사용된 복층구조 신경망 자기부호화기는 입력 신호의 효율적인 표현방법을 자동으로 학습하며, 유사한 특징을 가지고 있는 요소신호들을 군집함으로써 다른 특징의 신호들을 분리할 수 있다. 시간영역과 주파수영역의 변이특성을 추출하기 위하여 단구간푸리에변환(Short-Time Fourier Transform, STFT)을 수행하였으며, 정해진 크기의 사각형 창을 모든 가능한 위치에 적용하여 얻은 단구간 주파수 스펙트럼을 자기부호화기의 입력으로 사용하였다. 자기부호화기의 부호노드들의 값을 이용하여 유사한 스펙트럼 창들을 군집하고, 이를 이용하여 원래의 음원들로 분리해 낼 수 있었다. 분리된 원음들은 원래의 입력신호의 특징을 확실히 나타내었으며, 기존의 비음수 행렬분해(Non-negative Matrix Factorization, NMF) 결과와 주파수 스펙트럼 비교를 통해 그 유효성을 보일 수 있었다.
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장길진(Gil-Jin Jang),오영환(Yung-Hwan Oh) 한국정보과학회 2000 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.27 No.5
This paper proposes feature parameter transformation method using independent component analysis (ICA) for speaker identification. The proposed method assumes that the cepstral vectors from various channel-conditioned speech are constructed by a linear combination of some characteristic functions with random channel noise added, and transforms them into new vectors using ICA. The resultant vector space can give emphasis to the repetitive speaker information and suppress the random channel distortions. Experimental results show that the transformation method is effective for the improvement of speaker identification system. 본 논문에서는 독립성분분석을 이용한 음성의 특징 벡터 변환방법을 제안한다. 제안한 방법은 여러 환경에서 수집된 음성신호의 켑스트럼 벡터를 다수의 특징 함수들의 선형결합으로 가정하고, 독립성 분분석을 이용하여 분리된 켑스트럼 벡터를 학습과 인식에 사용한다. 변환된 벡터 영역에서는 반복적으로 나타나는 화자의 특징 정보는 강조되고 임의로 나타나는 채널 왜곡은 억제되는 효과를 볼 수 있다. 제안된 방법의 유효성을 검증하기 위해 실제 전화음성으로 문장독립형 화자식별 실험을 수행하였으며, 결과를 통해 독립성분분석을 이용한 특징벡터의 변환이 채널 환경 변화에 대해 보다 강인함을 보였다.
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후보선정과 우도비 정규화를 이용한 화자식별 시스템의 성능 향상
장길진(Gil-Jin Jang),김지환(Ji-Hwan Kim),윤성진(Seong-Jin Yun),오영환(Yung-Hwan Oh) 한국정보과학회 1998 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.25 No.1B
화자인식은 입력으로 음성만을 사용하기 때문에 원격지 개인 확인에서 효과적인 방법이다. 그러나, 잡은, 학습환경과 실제환경의 불일치 등으로 실제환경 하에서의 화자식별은 매우 어렵게 된다. 본 연구에서는 많은 수의 화자가 등록된 화자식별 시스템을 구현하고 화자식별 시스템의 출력결과에 대한 신뢰도를 측정할 수 있는 척도를 제안한다. 또한, 제안된 신뢰척도에 따라 후보화자들을 선택하는 방법과, 선택된 후보화자들에서 최종결과를 선택하는 효과적인 정규화 방법을 제안한다.
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김세현(Se-Hyun Kim),장길진(Gil-Jin Jang),오영환(Yung-Hwan Oh) 한국정보과학회 1999 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.26 No.2Ⅱ
기존의 문장종속형 화자인식 기법에서는 음성 신호의 각 분석 프레임이 같은 기여도를 갖는 것으로 간주한다. 화자인식 시스템의 성능향상을 위해서는 음운정보보다는 인식의 단서가 되는 화자의 개인성 정보가 잘 반영되도록 하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 HMM(hidden Markov model)을 기반으로 한 문장종속형 화자확인 시스템의 성능향상을 위해 프레임별로 인식의 단서가 되는 개인성 정보의 양을 측정하는 방법과, 이를 화자확인 시스템에 적용하는 기법을 제안한다. 제안한 방법을 적용한 결과, 기존의 우도비(likelihood ratio) 정규화 점수를 사용하는 방법에 비해 동일오류율(EER; equal error rate)을 평균 34% 감소시켜 인식율 향상을 얻을 수 있었다.
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YOLO 검출기를 이용한 한자의 강건한 위치 검출을 위한 학습자료 자동 생성
이장원(Jangwon Lee),장길진(Gil-Jin Jang) 대한전자공학회 2018 전자공학회논문지 Vol.55 No.7
한자는 한국에 사용되는 중국 문자를 의미한다. 인쇄술이 보편화되기 이전의 대부분의 전통 기록물에서는 한자를 기록하기 위하여 붓을 사용하였으며, 이에 따라 획의 굵기와 글자의 크기가 매우 제각각이며, 한자의 위치 및 크기를 예측하기가 매우 어렵다. 한자는 표의문자로써 서로 다른 형태가 매우 많이 존재하며 필기체 한자 인식을 위해서는 전통기록물로부터 개별한자를 분할하여 인식하는 것이 성공적인 초서체 인식 및 번역을 위해 필요하다. 이 논문에서 우리는 최첨단의 객체 탐지 기술인 YOLO(you only look once)를 이용하여 한자를 효과적으로 분할하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 빈 배경 영상에 분할된 한자를 임의로 재배치함으로서 YOLO를 위한 훈련 데이터를 생성하여, 초서체와 같이 정답이 충분하게 주어지지 않은 위치 검출 문제를 해결하는데 적합하다. 자동으로 생성된 입력영상뿐만 아니라 실제 문서에 대한 실험 결과는 측정된 IOU(Intersection Over Union)에서 향상된 결과를 보여줌으로써 제안한 방법이 한자 분할 시스템을 설계하는데 효과적이라는 것을 보였다. Hanja is the term for Chinese character set used in writing traditional Korean text. When Hanja was written by hand, old-style, thick brushes had usually been used, and therefore most of the traditional handwritings are irregularly cursive with their thicknesses varied a lot. Therefore, segmentation of individual letters from the traditional handwritings is crucial in successful recognition of cursive Hanja characters. This paper proposes an efficient method for Hanja letter segmentation by using the state-of-the-art visual object technique, YOLO(you only look once). The main contribution of the proposed method is training data generation for YOLO, by randomly repositioning the segmented Hanja characters on blank background images. Experimental results on the generated images as well as the real writings proved that the proposed method is effective in designing Hanja segmentation system, by showing improved performances in terms of IOU(Intersection Over Union).
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조아라(Ahra Jo),한보형(Bohyung Han),장길진(Gil-Jin Jang) 한국HCI학회 2012 한국HCI학회 학술대회 Vol.2012 No.1
본 논문에서는 폐색이 존재하는 연속된 컬러 이미지에서의 객체를 추적하는 효율적인 방법을 제안한다. 이를 위하여 추적하고자 하는 물체를 포함하는 윈도우를 수평으로 분할하고, 각 윈도우의 색상 분포도의 거리의 변화에 따라 객체 사이의 폐색 패턴을 탐지하는 방법을 제안한다. 이는 대부분의 객체들이 수직 보다는 수평으로 움직인다는 가정에 따른다. 추적하고자 하는 물체를 6개의 동일한 폭을 가지는 윈도우로 분할한 뒤, 윈도우 사이의 거리변화량의 최대값과 최소값의 관계에 따라 폐색 패턴을 결정한다. 각각의 윈도우의 폐색 여부는 컬러 히스토그램 일치 확률 계산에 반영되고, 기존의 파티클 필터(particle filter) 기반의 물체 추적 알고리즘에 적용하였다. 실제 촬영된 연속 이미지에 적용된 결과 제안된 방법은 폐색 영역을 잘 탐지하였으며, 폐색이 존재하는 이미지열에 대하여 물체 추적 성능을 향상시킬 수 있었다. This paper proposes a practical algorithm for detecting occlusions in a color image sequence based on matching color histograms of horizontally segmented rectangular windows. Based on the empirical observation that the objects are more likely to move horizontally than vertically, the target window is divided into six equi-width sub-regions, and the proposed method determines the current occlusion pattern based on maximum and minimum forward difference of sub-region histogram distance. The partial occlusion detection results are embedded into likelihood computation of the conventional tracking algorithm using particle filters. Experimental results with real scenes show that the proposed method detects the occluded region quite well and improves the performance of the conventional object tracking method.
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