인간은 소리를 통해 많은 정보를 얻을 수 있다. 누가 어떤 말을 하는지 뿐만 아니라, 상황에 따라서는 소리가 발화된 환경 또한 시각적인 정보 없이 유추할 수 있다. 이러한 판단을 내리기까지, 인간은 경험을 통해 스스로 학습하는 과정을 거친다. 이와 같은 학습 과정에 생물의 사고과정을 모방하여 복잡한 상관관계를 추론하는 인공지능형 알고리즘을 적용하면, 인간의 두뇌가 경험을 통해 학습하고 판단하던 역할을 기계적으로도 모방할 수 있게 된다. 본고에서는 음향이 발화된 환경의 정보를 나타낼 수 있는 파라미터들에 대해 알아보고, 그 파라미터들을 지능형 알고리즘을 이용해 도출해내는 과정과 기법들을 소개한다.
Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.20
no.5
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pp.424-430
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2000
In order to develop an ultrasonic evaluation method for properties degradation of high temperature materials, a number of Cr-Mo-V steel samples were heat-treated and their damage mechanism was examined. Ultrasonic parameters such as velocity, attenuation, and more recently developed nonlinear acoustic parameter were measured. The nonlinear acoustic parameter was found to be most sensitive to material degradation mainly attributed to the precipitation of impurities in grain boundaries. When compared to the electrical resistivity results, the nonlinear parameters showed similar behavior. There existed a relatively good correlation between the nonlinear parameter and the fracture appearance transition temperature (FATT) obtained by Charpy V-notch impact test. Based on the relationship between the FATT and the fracture toughness ($K_{IC}$), correlation between the nonlinear parameter and $K_{IC}$ was established.
The choice of parameters from various lip information and the robustness of extracting lip parameters play important roles in the performance of bimodal speech recognition system. In this paper, lip parameters are extracted by using an automatic extraction algorithm and inner lip parameters effect on the recognition rate more than outer lip parameters. Compared with a manual extraction algorithm, the automatic extraction method is evaluated about its robustness.
본 논문에서는 선스펙트럼 주파수(LSF) 파라미터를 위한 제한된 시간적 분해법을 제안한다. LSF 파라미터는 인접 차수에 대해 의존적이고, 차수간 순차성이 있으나, 기존의 시간적 분해법은 이러한 성질을 보존하지 못한다. 즉, 추정된 사건 벡터가 더 이상 LSF 파 라미터로서 해석되지 못하는 문제가 있다. 이를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 사건 함수 간에 새로운 제약을 두어, 추정된 사건 벡터가 LSF 파라미터의 성질을 유지하도록 한다. 결 과적으로 제안된 방법을 이용하여 구해진 사건 벡터는 LSF 파라미터와 동일한 방법을 적용 하여 효과적으로 양자화될 수 있고, 실험 결과 평균 752bps의 전송률로 투명한 양자화를 수 행할 수 있었다.
This study developed the health monitoring method of press process using the acoustic emission (AE) sensor and high-pass filter. Also, the AE parameters such as ring-down count and peak amplitude are used. Based on this AE signal, the AE parameters were acquired and was utilized to detect the crack of the specimen. Since the defect detection is difficult due to noise and low magnitude of signal, the signal noise and press operation frequency were checked through the Short Time Fourier Transform(STFT) and damped. High-pass Filtering data was applied to AE parameters to select effective parameters. By using this signal processing techniques, the proposed AE parameters could improve the performance of defect detection in the press process.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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autumn
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pp.127-130
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2004
기존의 전대역(Full-Band)에서 특징 파라미터를 추출하는 화자 확인(Speaker Verification) 시스템은 저대역이나 고대역에서 화자 정보의 특징이 제거되기 쉽다. 또한, 주파수 스펙트럼에 부분적으로 오염이 되는 경우, 특징 파라미터를 왜곡시켜 화자 확인 시스템의 성능을 저하시킨다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 다중대역 공분산 모델(Covariance Model)을 제안한다. 제안한 방법은 주파수 영역에서 전대역을 여러 개의 부대역(Sub-Band)으로 분할하고, 부대역별로 독립적으로 특징 파라미터를 추출하여 공분산 모델을 구한다. 제안된 방법의 성능 확인을 위하여 공분산 모델 간의 거리를 측정하는 화자 확인 실험을 하였다. 잡음 환경에서 기존의 방법인 전대역에 기반한 공분산 모델과 제안한 방법을 비교 분석한 결과, 제안한 방법이 기존 방법보다 $2\%$정도 성능이 향상되었다. 또한, 제안된 방법은 전대역에 기반한 파라미터 차원 수를 다중대역의 개수로 분할하여 사용하므로 계산량의 감소와 저장 공간면에서 효율적이다.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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spring
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pp.56-60
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1999
본 논문은, 자동차에서 발생할 수 있는 다양한 형태의 잡음이 섞인 음성을 대상으로, 잡음에 강인한 파라미터들을 사용하여 인식기들을 구축하였으며, 이들 파라미터를 비교 평가하였다. 실험에 사용된 음성 데이터는 차종, 속도, 도로 환경, 라디오 ON/OFF, 창문 개폐여부 등 다양한 잡음 환경에서 수집하였다. 실험에서 비교된 파라미터는 MFCC(Mel-Blrequency Cepstral Coefficient)와 PLP(Perceptually Linear Prediction) 이며, 각각의 파라미터에 대해서 MKM(Modified k-mean)을 이용하여 코드북을 작성하였고, DHMM(Discrete Hidden Markov Model)을 인식알고리즘으로 사용하였다. 실험 결과로서, 아스팔트 도로에서 창문을 닫고, 라디오를 켜지 않은 상태에서 60km/h로 주행시 $96.25\%$로 가장 높은 인식률을 얻었고, 고속도로에서 창문을 열고 100km/h로 주행시에는$60\%$로 가장 낮은 인식률을 얻었다.
Cho A Seo;Park Sang Wook;Park Young Chul;Youn Dae Hee
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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spring
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pp.221-224
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2002
VoIP 음성 통신 시스템에서 통화를 할 때, 네트워크 상황이 나빠짐에 따라 시간 지연, 패킷 손실, 지터 등의 QoS 파라미터에 의한 영향이 발생하므로 통화 품질이 떨어지게 된다 통화 품질을 개선하기 위해서는 통화 품질과 QoS 파라미터와의 관계를 명확히 파악하고 그에 대한 개선 방법을 연구해야 한다. 따라서 본 논문에서는 통화 품질과 QoS 파라미터와의 상관관계를 회귀 분석을 통해 도출해 내었다. 제시된 음질 평가 기준은 QoS 파라미터만을 가지고 음질을 예측하기 때문에 계산량이 매우 적으며, 음질 평가 수행 중에 음성 통신 시스템에 거의 영향을 미치지 않는다는 장점을 가지고 있다.
최근 음성인식을 위한 대표적인 방법으로써 은닉 마르코프 모델이 사용되고 있으며, 이러한 방법은 음성의 특성을 잘 표현하도록 하는 음향적인 모델링 방법에 따라서 성능이 좌우된다. 본 논문에서는 상태에서의 출력확률은 견고히 추정하기 위한 방법으로 상태에서 의 출력활률을 소스들의 분포와 그들의 빈도로 가중한 출력분포로 표시하는 상태 의존 소스 양자화 모델링 방법을 제안한다. 이 방법은 한 상태 내에서 특징 파라미터들이 유사한 특성 을 가지며, 그들의 변이가 다른 상태에 있는 특징 파라미터들에 비해서 작다는 사실에 기반 한다. 실험결과에 의하면, 제안된 방법이 기존의 baseline시스템보다 단어 인식율의 경우는 2.7%, 문장 인식율의 경우 3.6%의 향상을 보였다. 이러한 결과로부터 제안된 SDSQ-DHMM이 인식율 향상면에서 유효하며, HMM에 있어서 상태별 출력확률의 견고한 추정을 위한 대안으로 사용될 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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