Tse와 Cruden(1979)에 의해 암석 절리면 거칠기 정량화에 대한 연구가 시작된 이후 통계적인 정량화방법, 프랙탈 차원을 이용하는 방법 그리고 스펙트럼 분석을 이용하는 방법이 제안되었다. 이러한 통계적 정량화방법은 치수의존적이라는 단점이 있으며, 프랙탈 차원을 이용하는 방법은 크로스오버 차원이라는 문제점이 있는 것으로 평가되고 있다. 이 문제점들을 보완하는 방법으로 스펙트럼 분석법이 제시되어 많은 연구가 이루어졌다. 본 연구에서는 Barton과 Choubey(1977)가 제안한 10개의 절리면 프로파일을 수치화하고 통계적 분석, 프랙탈 차원 분석 그리고 스펙트럼 분석을 실시하여 이들 문제점을 살펴보고 스펙트럼 분석법이 위상이 변조된 프로파일에 대하여 문제가 있음을 확인하였다. 이들 문제점을 해결하기 위하여 측정간격과 프로파일의 기울기를 의미하는 통계적 파라미터의 관계를 선형으로 회귀분석하였다. 이렇게 구한 10개의 1차식의 기울기와 절편은 JRC와 매우 상관성이 높게 나타났다. 이 기울기와 절편을 거칠기 정량화의 변수로 사용함으로서 통계적 분석법에서의 치수의존적인 문제와 스펙트럼 분석에서의 위상변조의 문제를 해결하였다.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.46
no.1
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pp.79-86
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2009
This paper proposed an algorithm for extracting spectrum gradient parameter to analyze the characteristics of natural seismic sounds and artificial seismic sounds. The experiment was performed in various area to raise the reliability. The characteristics of natural seismic sounds and artificial seismic sounds were analyzed by extracting gradient indexes of artificial seismic sounds and natural seismic sounds from the data of experiment by using the proposed algorithm. As a result of the experiment and the analysis, gradient indexes of natural seismic sounds were higher than that of artificial seismic sounds because natural seismic sounds had higher attenuation at high-frequency than artificial seismic sounds did and natural seismic sounds were concentrated in low-frequency band.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.17
no.1
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pp.199-206
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2017
Environmental noise can degrade the performance of speech recognition system. This paper presents a procedure for performing cepstrum based feature compensation to make recognition system robust to noise. The approach is based on direct compensation of spectral tilt to remove effects of additive noise. The noise compensation scheme operates in the cepstral domain by means of calculating spectral tilt of the log power spectrum. Spectral compensation is applied in combination with SNR-dependent cepstral mean compensation. Experimental results, in the presence of white Gaussian noise, subway noise and car noise, show that the proposed compensation method achieves substantial improvements in recognition accuracy at various SNR's.
본 논문에서는 기존의 매개변수들과 달리 화자의 고유한 특성을 보여주는 화자인식 매개변수를 발성유형에서 찾고자 한다. 일반적으로 화자의 음원 특성이 발성 유형을 결정한다. 발성유형의 특성을 나타내는 매개변수로는 개방지수(open quotient)와 스펙트럼의 기울기 (spectral tilt)가 있으며, 스펙트럼의 기울기는 음향학적으로 그 특성을 측정할 수 있다. 그러나 기존의 측정방식은 사람마다 다른 기본 주파수와 모음의 영향을 전부 혹은 일부 배제하지 못하였다. (중략)
In our study, the Hanle spectrum and nonlinear magneto-optic effect (NMOE) signals were observed as a function of magnetic field on $D_1$ line of $^{87}Rb$ atoms contained in a paraffin coated vapor cell. We observed the double structure from the Hanle and the NMOE spectrum in the paraffin coated Rb vapor cell. The narrow spectral width of the narrow resonance signal is approximately 1 kHz and the magnitude is approximately 10 percent of the total spectrum. Also, the NMOE signals corresponding to the Hanle configuration consisted of two different dispersion-like features. At the near zero magnetic field, a sharp slope signal was centered, and its value was 10 mV/${\mu}T$ with laser power was $200{\mu}W$.
Phonation type index k (PTI In) presents a single and simplified measure of the spectral tilt. which is free from the effects of fundamental frequency and vowel qualify This study investigates PTI k with vowels /i . e. a. o, u/ obtained from 10 Korean male subjects. Specifically. this study tests the significance of differences in PTI k across Positions, Phonation types. vowels, and speakers, respectively The results showed that there was a significant difference in PTI k across positions, Phonation types, vowels. and speakers.
One of the problems on the application of the speech recognition system in the real world is the degradation of the performance by acoustical distortions. The most important source of acoustical distortion is the additive noise. This paper describes a spectral compensation technique based on a spectral peak enhancement scheme followed by an efficient noise subtraction scheme for noise robust speech recognition. The proposed methods emphasize the formant structure and compensate the spectral tilt of the speech spectrum while maintaining broad-bandwidth spectral components. The recognition experiments was conducted using noisy speech corrupted by white Gaussian noise, car noise, babble noise or subway noise. The new technique reduced the average error rate slightly under high SNR(Signal to Noise Ratio) environment, and significantly reduced the average error rate by 1/2 under low SNR(10 dB) environment when compared with the case of without spectral compensations.
This paper presents noisy speech recognition method based on spectral mapping techniques of speaker adaptation method. In the presented method, the spectral mapping training makes the spectral distortion of noisy speech reduced, and for the more correctively spectral mapping, let the adjustment window;s slope be adaptive to several word lengths. As a result of recognition experiment, the recognition rate is higher than that of the conventional method using VQ and DTW without noise processing. Even when SNR level is 0 dB, the recognition rate is 10 times more than that using the conventional method. It is confirmed that the speacker adaptation technique using the spectral mapping training has an ability to improve the recognition performance for noisy speech.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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1994.06c
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pp.310-313
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1994
전화망을 이용하여 다양한 환경을 내포한 음성시료를 수집하여 스펙트럼 기울기의 변동을 검토함으로써 지역간 전화회선 특성을 파악하고, 시료수집은 발화자수 선정모델을 근거로 광주, 전남지역에 거주하는 84명을 대상으로 영역별, 연령별, 성별로 구분하여 수집하였다. 또한, 데이터 수집방법은 수집장치와 발화자가 시나리오의 정해진 순서에 따라 작성되었다.
음성인식, 합성 및 분석과 같은 음성신호처리 분야에 있어서 기본주파수 즉, 피치를 정확히 검출하는 것은 중요하나 만일 음성신호의 기존주파수를 정확히 검출할 수 있다면 음성인식에 있어서 화자에 따른 영향을 줄일 수 있기 때문에 인식의 정확도를 높일 수 있고, 음성합성 시에 자연성과 개성을 쉽게 변경하거나 유지할 수 있다. 또한 분석시 피치에 동기 시켜 분석하면 성문의 영향이 제거된 정확한 성도 파라미터를 얻을 수 있다. 따라서 제안한 논문에서는 시간영역처리에서 시간영역파형에서 먼저 성도성분이 제거된 성문특성 즉 피치주기 성분을 강조하기 위해 음성신호의 기울기를 이용한 Positive 센터 클리핑를 수행하고 주파수 영역에서는 원신호의 스펙트럼과 센터클립된 신호의 스펙트럼과의 Peak-Fiting을 수행하고 선형 인터폴래이션(스무딩)을 통해 평탄화된 스펙트럼을 얻었다. 결과적으로 유성음 구간과 음성이 변하는 전이구간에서 G-peak가 강조된 더욱 정확한 Pitch를 검출할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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