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    고해상도 SAR ADC의 2차 노이즈 쉐이핑 기법으로 면적 문제를 해결하다

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    SAR ADC는 디지털 로직과 스위치, 커패시터로 구성되어 전력 효율이 높으며 CMOS 공정에 적합한 구조를 가지고 있습니다. 그러나 10비트 이상의 유효 해상도를 얻기 어려운 문제와 해상도가 높아질수록 면적이 기하급수적으로 증가하는 문제가 있습니다. 이를 해결하기 위해 2차 노이즈 쉐이핑 기법을 적용한 SAR ADC가 제시되었습니다. 이 기술은 고해상도를 작은 면적으로 구현할 수 있으며, 높은 전압 이득을 필요로 하지 않습니다. 간단한 구조의 적분기를 각 프리앰프 뒤에 포함시켜 노이즈 쉐이핑과 오버샘플링 특성을 SAR ADC에 적용할 수 있으며, 낮은 전압 이득만으로도 노이즈 쉐이핑을 구현할 수 있습니다. 이 기술은 모바일 기기, 의료 기기, 통신 장비 등 다양한 산업 분야에서 활용될 수 있습니다.
    communication equipment ADCSAR ADCcapacitor DAChigh resolution ADCnoise shaping
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    초음파 영상의 SNR을 극대화하는 신기술

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    초음파 영상 기술은 인체 내부를 실시간으로 촬영하여 해부학적 정보를 제공합니다. 그러나 초음파 신호는 반사, 흡수, 산란 등의 영향으로 감쇄되어 신호대잡음비(SNR)를 저하시킵니다. 이는 초음파 영상의 화질을 떨어뜨리고 진단의 정확성을 낮추는 문제를 초래합니다. 기존 방법으로는 초음파 압력을 높이거나 펄스 지속 시간을 늘리는 방식이 있지만, 여러 한계가 존재합니다. 새로운 초음파 신호 처리 기술은 높은 SNR과 해상도를 동시에 제공할 수 있도록 고안되었습니다. 이 기술은 코드화 여기를 통해 변조된 초음파 신호를 조사하고 빔 포밍, 복조, 데시메이션 등을 통해 높은 SNR을 유지합니다. 이로 인해 의료진이 병변을 정확하게 진단하는 데 큰 도움이 됩니다. 또한 스마트폰과 같은 휴대용 기기를 통해 다양한 의료 환경에서 실행할 수 있습니다.
    초음파 영상의료 영상 기술의료 진단의료 기술휴대용 의료 기기
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    에너지 효율성과 정확성 갖춘 새로운 SS ADC 기술 발표

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    싱글 슬로프(SS) 아날로그-디지털 변환기(ADC)는 CMOS 이미지 센서에서 중요한 역할을 하지만, 기존 SS ADC는 낮은 대역폭에서 정확성을 유지하기 어렵고 전력 소모가 크다는 문제가 있습니다. 본 발명의 새로운 SS ADC는 램프 전압 범위를 변환 전압 범위보다 크게 설정하고, 비선형 램프 구간에서 변환 결과를 보정하여 높은 정확성을 유지합니다. 이러한 기술은 모바일 기기, 디지털 카메라, 산업용 센서 등에서 에너지 효율적이며 정밀한 신호 처리를 가능하게 합니다. 이를 통해 전력 소모를 줄이고 기기의 수명을 연장할 수 있으며, 다양한 응용 분야에서 경쟁력을 확보할 수 있습니다.
    모바일 기기SS ADC디지털 카메라신호 처리전력 소모 감소
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    블록체인 기반 파일 관리 시스템의 혁신적 장점 탐구

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    블록체인 기술은 중앙 집중형 서버 대신 분산형 구조를 통해 데이터 보안성과 무결성을 보장하는 파일 관리 시스템을 제공합니다. 이는 금융, 의료, 법률 등 보안이 중요한 분야에서 대용량 데이터 처리와 파일 공유의 효율성을 높입니다. 주요 장점으로는 중앙 관리의 복잡성 감소, 데이터 소유권 확인과 투명성 향상, 과도한 저장 용량 문제 해결 등이 있습니다. 새로운 시스템은 시스템 유지 보수 비용을 절감하며, 해킹 방지와 보안성 강화로 시장 경쟁력을 높일 수 있습니다.
    의료 데이터 보안데이터 보안트랜잭션 전송블록체인 파일 관리클라우드 스토리지
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    노이즈 제거와 정확한 음성 인식을 위한 혁신적 기술

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    음성 인식 시스템은 마이크를 통해 입력되는 신호에 노이즈가 포함될 수 있으며, 이는 음성 인식 정확성을 저하시킵니다. 기존 연구는 마이크 입력 신호에서 노이즈를 제거하고 타겟 음성만을 추출하여 음성 인식 성능을 향상시키고자 했습니다. 이를 위해 목표 마스크와 독립성분분석을 활용하여 타겟 신호와 노이즈 신호를 동시에 모델링하는 방법이 제안되었습니다. 이렇게 하면 빔포밍과 방향 벡터를 보다 정밀하게 추정할 수 있습니다. 이 기술은 특히 노이즈가 많은 환경에서 음성 인식 시스템의 정확성을 크게 향상시킬 수 있으며, 자동차, 스마트 홈, 회의 시스템 등 다양한 애플리케이션에서 활용될 수 있습니다. 이로 인해 사용자 경험을 개선하고, 음성 인식 기술의 상용화와 시장 경쟁력을 확보할 수 있습니다.
    노이즈 제거음성 인식 시스템음성 인식 성능 향상회의 시스템 음성 인식자동차 음성 인식
    노이즈 환경에서도 정확한 음성 인식을 위한 멀티채널 시스템의 썸네일 이미지
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    노이즈 환경에서도 정확한 음성 인식을 위한 멀티채널 시스템

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    현대 사회의 다양한 분야에서 활용되는 음성 인식 기술은 스마트홈, 차량 내 음성 명령 시스템, 콜센터 등에서 필수적입니다. 그러나 복잡한 노이즈 환경에서의 정확한 음성 인식은 여전히 어려운 문제로 남아 있습니다. 이를 해결하기 위해 본 기술은 복수의 채널에서 입력된 신호를 처리하여 노이즈를 제거하고 음성 신호만을 추출하는 시스템을 제안합니다. 이 시스템은 노이즈 추정부, 특징 추출부, 음성 디텍터로 구성되어 있으며, 각각의 요소가 협력하여 음성 신호의 정확성을 높입니다. 특히 다양한 애플리케이션과 장치에 활용 가능성이 높아 음성 인식 기술의 발전에 기여할 것으로 기대됩니다.
    음성 인식 시스템AI 음성 인식뉴럴 네트워크 음성 인식노이즈 제거 기술음성 신호 추출
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    노이즈 환경에서도 정확한 음성 인식을 가능하게 하는 비밀

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    음성 인식 기술의 성능은 소리와 함께 입력되는 노이즈 때문에 저하될 수 있습니다. 이를 해결하기 위해 소리 입력 신호와 영상 입력 신호를 활용해 발화자의 위치 정보를 기반으로 빔포밍하는 기술이 필요합니다. 이 기술은 소음 제거와 타겟 음성 추출을 통해 음성 인식의 정확성을 크게 향상시킵니다. 스마트 홈, 음성 비서, 자동차, 의료 등의 다양한 분야에서 이 기술을 적용하여 더 나은 사용자 경험을 제공할 수 있습니다.
    노이즈 제거영상 입력 신호타겟 음성 추출소리 입력 신호고급 음성 인식 시스템
    더욱 깨끗한 음성 전달을 위한 스테레오 에코 신호 노이즈 제거 방법의 썸네일 이미지
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    더욱 깨끗한 음성 전달을 위한 스테레오 에코 신호 노이즈 제거 방법

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    특정 공간에서 마이크와 스피커를 통해 음성을 전달할 때 발생하는 노이즈 문제를 해결하기 위해, 새로운 스테레오 에코 신호 노이즈 제거 방법이 제안되었습니다. 이 기술은 입력 신호와 입력 신호에 포함된 Far-end 신호의 분산을 추정하여 채널 필터를 업데이트하고, 여러 단계에서 노이즈를 점진적으로 제거합니다. 이를 통해 청중에게 깨끗한 음성을 제공하여 청취 편의성과 집중도를 높일 수 있습니다. 특히 교육, 강연, 회의 등에서 탁월한 성능을 발휘하며, 실험 결과 노이즈 제거 효율이 30% 이상 증가하고 음성 신호의 품질이 크게 개선되었습니다.
    청취 환경 개선노이즈 제거채널 필터 업데이트집중도 향상회의실 음향
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    실시간 음성 인식 잡음 제거의 새로운 길을 열다

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    음성 인식에서 목표 화자의 음성을 정확히 인식하기 위해서는 주위 잡음을 효과적으로 제거하는 것이 필수적입니다. 기존의 음원 방향 추정 방법은 사전 정보를 필요로 하며, 이 정보가 부정확할 경우 오류가 발생할 수 있습니다. 이를 해결하기 위해 복소 가우시안 혼합 모델(CGMM)을 사용하고 있으며, 이는 실시간으로 방향 벡터를 추정하여 목표 음원과 잡음을 효과적으로 구분할 수 있는 방법입니다. 현재의 CGMM은 성능이 우수하지만 실시간 처리에는 한계가 있으므로, 재귀적 최소제곱기법을 통한 실시간 처리 방법이 요구됩니다. 이 기술은 음성 인식뿐만 아니라 다양한 음향 처리 시스템에서 필수적인 요소로 자리잡을 것입니다.
    음향 처리 시스템실시간 음성 처리잡음 제거 기술복소 가우시안 혼합 모델음성 인식 기술
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    잡음 환경에서도 정확한 음성을 인식하는 새로운 기술

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    인공지능 음성인식 스피커의 수요가 증가함에 따라 원거리 및 잡음이 있는 환경에서도 높은 성능을 유지할 수 있는 음원 국지화 기술이 필요해졌습니다. 기존 기술은 잡음과 반향이 있는 경우 성능이 저하되는 문제가 있었으나, 본 발명은 다중 마이크로폰을 사용해 입력된 신호에서 분산도 마스크를 적용하는 방식으로 이를 해결합니다. 이 기술은 특히 잡음과 반향이 많은 환경에서 음성 인식 성능을 크게 향상시키며, 인공지능 음성인식 스피커, 회의 시스템, 원거리 통신, 보안 시스템 등 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다.
    음원 국지화GCC교차 상관보안 시스템원거리 통신
    모바일 기기에서도 쉽고 빠르게 반주를 만드는 기술의 썸네일 이미지
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    모바일 기기에서도 쉽고 빠르게 반주를 만드는 기술

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    스테레오 음악 신호에서 노래 음성 신호와 반주 신호를 효과적으로 분리하는 방법이 개발되었습니다. 이 기술은 패닝 프로세싱과 메디안 필터를 이용해 노래와 반주 신호를 분리하며, 노래 음성 신호는 저해상도 스펙트럼 변환 및 메디안 필터링을 통해 하모닉 및 타악 신호로 나뉩니다. 결합된 신호는 높은 품질의 반주 신호를 생성하게 되며, 특히 모바일 기기에서도 빠르게 적용될 수 있어 사용자 경험을 향상시킬 수 있습니다.
    음악 기술반주 신호 추출음성 신호 분리음향학하모닉 신호
    실제 환경에서 음성 인식 성능을 높이는 놀라운 방법의 썸네일 이미지
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    실제 환경에서 음성 인식 성능을 높이는 놀라운 방법

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    음성 인식 시스템은 환경 노이즈와 반향에 취약하여 성능 저하 문제를 겪습니다. 이 문제를 해결하기 위해 독립 벡터 분석(IVA)과 반향 필터 파라메터 재추정을 사용하는 베이시안 특징 향상(HMM-based Bayesian Feature Enhancement) 기술이 필요합니다. 본 발명은 이 기술을 통합하여 음성 인식 정확성을 높이고 오류를 감소시키는 것을 목적으로 합니다. 다양한 노이즈 조건에서 기존 방법보다 우수한 성능을 보이며, 특히 노이즈와 반향을 동시에 고려함으로써 인식 오류를 줄입니다. 산업 현장, 대형 빌딩, 차량 내부 등 다양한 환경에서 큰 역할을 할 수 있습니다.
    노이즈 제거고성능 음성 인식음성 인식 시스템전문 음성 인식음성 인식 오류 감소