Having a variety of good characteristics against other pattern recognition techniques, the multilayer perceptron (MLP) has been widely used in speech recognition and speaker recognition. But, it is known that the error backpropagation (EBP) algorithm that MLP uses in learning has the defect that requires restricts long learning time, and it restricts severely the applications like speaker recognition and speaker adaptation requiring real time processing. Because the learning data for pattern recognition contain high redundancy, in order to increase the learning speed it is very effective to use the online-based learning methods, which update the weight vector of the MLP by the pattern. A typical online EBP algorithm applies the fixed learning rate for each update of the weight vector. Though a large amount of speedup with the online EBP can be obtained by choosing the appropriate fixed rate, firing the rate leads to the problem that the algorithm cannot respond effectively to different learning phases as the phases change and the number of patterns contributing to learning decreases. To solve this problem, this paper proposes a Changing rate and Omitting patterns in Instant Learning (COIL) method to apply the variable rate and the only patterns necessary to the learning phase when the phases come to change. In this paper, experimentations are conducted for speaker verification and speech recognition, and results are presented to verify the performance of the COIL.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.15
no.4
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pp.817-822
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2011
This paper first proposes the speech recognition algorithm by detection of the speech and noise sections at each frame using a neural network training by back-propagation algorithm, then proposes the spectral subtraction method which removes the noises at each frame according to detection of the speech and noise sections. In this experiment, the performance of the proposed recognition system was evaluated based on the recognition rate using various speeches that are degraded by white noise and car noise. Moreover, experimental results of the noise reduction by the spectral subtraction method demonstrate using the speech and noise sections detecting by the speech recognition algorithm at each frame. Based on measuring signal-to-noise ratio, experiments confirm that the proposed algorithm is effective for the speech by corrupted the noise using signal-to-noise ratio.
Kim, Hyoung Ju;Ra, Jong Hei;Jeon, Woong Ryul;Kim, Pankoo
Smart Media Journal
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v.9
no.2
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pp.99-109
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2020
This paper proposes a platform construction plan for the use of spectrum big data, collects and analyzes the big data in the radio wave field, establishes a linkage plan, and presents a support system scheme for linking and using the spectrum and public sector big data. It presented a plan to build a big data platform in connection with the spectrum public sector. In a situation where there is a lack of a support system for systematic analysis and utilization of big data in the field of radio waves, by establishing a platform construction plan for the use of big data by radio-related industries, the preemptive response to realize the 4th Industrial Revolution and the status and state of the domestic radio field. The company intends to contribute to enhancing the convenience of users of the big data platform in the public sector by securing the innovation growth engine of the company and contributing to the fair competition of the radio wave industry and the improvement of service quality. In addition, it intends to contribute to raising the social awareness of the value of spectrum management data utilization and establishing a collaboration system that uses spectrum big data through joint use of the platform.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2012.10a
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pp.63-65
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2012
본 논문에서는 입력된 음성이 남성화자인지 여성화자인지를 구분하는 FFT 스펙트럼 및 LPC 켑스트럼 입력에 의한 성별인식 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 특히 남성화자와 여성화자의 특징벡터를 비교 분석하여, 이러한 남녀의 음향학적인 특징벡터의 차이점을 이용하여 신경회로망에 의한 성별 인식에 대한 실험을 수행한다. 특히 12차의 LPC 켑스트럼 및 8차의 저역 FFT 스펙트럼의 특징벡터를 사용한 경우에, 남성화자 및 여성화자에 대해서 양호한 남녀 성별인식률이 구해졌다.
위치정보에 기반한 다양한 서비스들이 IT융합을 통해 급속히 발전하면서 스마트 폰 시장의 활성화와 맞물려 일반 대중에게 깊이 자라를 잡고 있다. 통신 단말기 제조 업체뿐만 아니라 일반 산업체 및 통신 사업자들에게도 IT융합 기술을 활용한 위치인식 솔루션 및 시스템에 대한 관심이 급속도로 높아지고 있다. 본고에서는 기존의 GPS를 통한 위치인식 기술뿐만 아니라 통신 네트워크와 기타 여러 전파원을 활용한 위치 인식 기술 및 네트워크 기반의 기술과 단말기 기반기술과의 혼합방식을 통한 위치인식 기술들을 소개하고자한다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2010.10a
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pp.264-267
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2010
본 논문에서는 오차역전파 학습 알고리즘을 사용하여 신경회로망을 학습시켜, 각 프레임에서의 음성 및 잡음 구간의 검출에 의한 음성인식 알고리즘을 제안한다. 그리고 신경회로망에 의하여 음성 및 잡음 구간의 검출에 따라서 각 프레임에서 잡음을 제거하는 스펙트럼 차감법을 제안한다. 본 실험에서는 원음성에 백색잡음 및 자동차잡음을 부가하여 음성인식의 인식율을 평가한다. 또한 인식시스템에 의하여 검출된 음성 및 잡음 구간을 이용하여 각 프레임에서의 스펙트럼 차감법에 의한 잡음제거의 실험결과를 나타낸다.
Proceedings of the Korean Society of Marine Engineers Conference
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2012.06a
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pp.133-133
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2012
본 연구에서는 현재의 실내 위치인식시스템에 있어서 오차 발생 문제점을 초전센서를 이용하여 보완하였다. 기존의 CSS기술은 SDS-TWR(Symmetric Double-Sided Two-Way Ranging) 기반의 위치인식시스템을 구현하는 기술로 사용되고 있으나 전파의 반사 및 간섭에 의해 레인징의 오차가 크게 발생하고 수신 감도가 현저하게 떨어지는 현상이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 환경적인 제약을 받는 공간에서 CSS을 이용한 SDS-TWR과 초전센서를 사용하여 수신불량과 오차를 줄여 사용자의 위치인식을 가능하도록 하였다.
We carried out shape recognition. We found out cucumber's feature shape by means of neural network and back propagation algorithm. We developed an algorithm which finds object position and shape in real image and we gained following conclusion as a result. It was processed for feature shape extraction of cucumber to detect automatic. The output pattern rates of the miss-detected objects was 0.1~4.2% in the output pattern which was recognized as cucumber. We were gained output pattern according to image resolution $445{\times}363$, $501{\times}391$, $450{\times}271$, $297{\times}421$. It was appeared that no change was detected. When learning pattern was increased to 25, miss-detection ratio was 16.02%, and when learning pattern had 2 pattern, it didn't detect 8 cucumber in 40 images.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.13
no.7
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pp.1444-1452
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2009
Probabilistic distribution functions based data generation method is very effective. Probabilistic distribution functions are defined under the assumption that daily routine contexts are mainly depended on a time-based schedule. However, daily life contexts are frequently determined by previous contexts because contexts have consistency and/or sequential flows. In order to refect previous contexts effect, a situation propagation network is proposed in this paper. As proposed situation propagation network make parameters of related probabilistic distribution functions update, generated contexts can be more realistic and natural. Through the simulation study, proposed context-data generation model generated general outworker's data about 11 daily contexts at home. Generated data are evaluated with respect to reduction of ambiguity and confliction using newly defined indexes of ambiguity and confliction of sequential contexts. In conclusion, in case of combining situation propagation network with probabilistic distribution functions, ambiguity and confliction of data can be reduced 6.45% and 4.60% respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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