KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.15
no.5
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pp.1590-1609
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2021
Laughter is one of the most important nonverbal sound that human generates. It is a means for expressing his emotions. The acoustic and contextual features of this specific sound are different from those of speech and many difficulties arise during their modeling process. During this work, we propose an audio laughter generation system based on unsupervised generative models: the autoencoder (AE) and its variants. This procedure is the association of three main sub-process, (1) the analysis which consist of extracting the log magnitude spectrogram from the laughter database, (2) the generative models training, (3) the synthesis stage which incorporate the involvement of an intermediate mechanism: the vocoder. To improve the synthesis quality, we suggest two hybrid models (LSTM-VAE, GRU-VAE and CNN-VAE) that combine the representation learning capacity of variational autoencoder (VAE) with the temporal modelling ability of a long short-term memory RNN (LSTM) and the CNN ability to learn invariant features. To figure out the performance of our proposed audio laughter generation process, objective evaluation (RMSE) and a perceptual audio quality test (listening test) were conducted. According to these evaluation metrics, we can show that the GRU-VAE outperforms the other VAE models.
This paper introduces experimental design and components model for analysing the impact of parameter(in the field of kinematics and sensor) on performance of hard-kill torpedo defence system. The simulation is implemented at the level of engagement and its scope is limited to final stage of engagement where main function of anti-torpedo system is operating. It improves the fidelity of physical realism by precise model of simulation components in the perspectives of kinematics, sensor capability and acoustic detection theory. This paper provides the experimentation methodology for evaluating parameter sensitivity which is required to analyze in advance of development the defense system with novel concepts. In addition, the experimental result shows the tendency of defense capability according to parameter adjustments.
The loss of cable tension for civil infrastructure reduces structural bearing capacity and causes harmful deformation of structures. Currently, most of the structural health monitoring (SHM) approaches for cables rely on contact transducers. This paper proposes a cable tension identification technology using percussion sound, which provides a fast determination of steel cable tension without physical contact between cables and sensors. Notably, inspired by the concept of tensioning strings for piano tuning, this proposed technology predicts cable tension value by deep learning assisted classification of "percussion" sound from tapping a steel cable. To simulate the non-linear mapping of human ears to sound and to better quantify the minor changes in the high-frequency bands of the sound spectrum generated by percussions, Mel-frequency cepstral coefficients (MFCCs) were extracted as acoustic features to train the deep learning network. A convolutional neural network (CNN) with four convolutional layers and two global pooling layers was employed to identify the cable tension in a certain designed range. Moreover, theoretical and finite element methods (FEM) were conducted to prove the feasibility of the proposed technology. Finally, the identification performance of the proposed technology was experimentally investigated. Overall, results show that the proposed percussion-based technology has great potentials for estimating cable tension for in-situ structural safety assessment.
We develop a series of N-body data challenges, functional to the final analysis of the extended Baryon Oscillation Spectroscopic Survey (eBOSS) Data Release 16 (DR16) galaxy sample, primarily based on high-fidelity catalogs constructed from the Outer Rim simulation. We generate synthetic galaxy mocks by populating Outer Rim halos with a variety of halo occupation distribution (HOD) schemes of increasing complexity, spanning different redshift intervals. We then assess the performance of three complementary redshift space distortion (RSD) models in configuration and Fourier space, adopted for the analysis of the complete DR16 eBOSS sample of Luminous Red Galaxies (LRGs). We find that all the methods are mutually consistent, with comparable systematic errors on the Alcock-Paczynski parameters and the growth of structure, and robust to different HOD prescriptions - thus validating the robustness of the models and the pipelines used for the baryon acoustic oscillation (BAO) and full shape clustering analysis. Our study is relevant for the final eBOSS DR16 'consensus cosmology', as the systematic error budget is informed by testing the results of analyses against these high-resolution mocks. In addition, it is also useful for future large-volume surveys, since similar mock-making techniques and systematic corrections can be readily extended to model for instance the DESI galaxy sample.
Journal of the Korean Crystal Growth and Crystal Technology
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v.4
no.2
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pp.134-138
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1994
$LiTaO_3 (LT)$ single crystals (Y, X-axis) were grown from the congruent composition, 48.65 mole %, $Li_2O$ for SAW (Surface Acoustic Wave) applications. Basic SAW filters were fabricated on the RIST prepared LT wafers (Y-cut) using phtolithography. SAW filter performance was evaluated. The results were compared of the SAW characteristics between RIST prepared LT wafer (Y-cut) and commercial Yamaju wafer (Y-cut). The SAW filter prepared on the RIST grown LT wafer was shown better SAW performances than that of Yamaju wafer.
This paper is about how to identify emotional information and how to detect a specific emotion from speech signals. For emotion identification and detection task. we use long-term acoustic feature parameters and select the optimal Parameters using the feature selection technique based on F-score. We transform the conventional SVM into probabilistic output SVM for our emotion identification and detection system. In this paper we propose three approximation methods for log-likelihoods in a hypothesis test and compare the performance of those three methods. Experimental results using the SUSAS database showed the effectiveness of both feature selection and Probabilistic output SVM in the emotion identification task. The proposed methods could detect anger emotion with 91.3% correctness.
In this study, the function and purpose of the disposal cover, which is an engineering barrier installed to isolate the disposal vault of the near-surface disposal facility for radioactive waste from natural/man-made intrusion, and the design details of the demonstration facility for performance verification were described. The Demonstration facility was designed in a partially divided form to secure the efficiency of measurement while being the same as the actual size of the surface disposal facility to be built in the Intermediate & low-level radioactive waste disposal site of the Korea Radioactive Waste Agency (KORAD). The instruments used for measurement consist of a multi-point thermometer, FDR (Frequency Domain Reflectometry) sensor, inclinometer, acoustic sensor, flow meter, and meteorological observer. It is used as input data for the monitoring system. The 3D monitoring system was composed of 5 layers using the e-government standard framework, and was developed based on 4 components: screen, control module, service module, and DBIO(DataBase Input Output) module, and connected them to system operation. The monitoring system can provide real-time information on physical changes in the demonstration facility through the collection, analysis, storage, and visualization processes.
In this paper, we present performance analysis results of parametric array communication system in terms of theoretical BER and channel capacity of MIMO in underwater AWGN channel by using simplified SNR of difference frequency. The SNR of the difference frequency is calculated by using transmission loss, noise level, and source level of difference frequency in which nonlinear effect is considered. By assuming primary frequencies as 210 kHz and 190 kHz, difference frequency as 20 kHz, transducer diameter as 0.1 m, and noise level as 50 dB and the requested BER as $10^{-4}$, we obtain parametric array communication range gains over the communication system using primary frequency of 59.11 km in fresh water and 5 km in sea water, respectively. Also we obtain range gains of 38.84 km and 46.38 km in fresh water, and 3.88 km and 4.38 km in sea water when we use SISO and $2{\times}2$ MIMO parametric array communications for the channel capacity of 10 bps/Hz.
This study aims at observing the coupling behaviours between suspended ceilings and partition walls in terms of their global seismic performance using full-scale shake table tests. The suspended ceilings with planar dimensions of $6.0m{\times}3.6m$ were tested with two types of panels: acoustic lay-in and metal clip-on panels. They were further categorized as seismic-braced, seismic-unbraced, and non-seismic installations. Also, two configurations of 2.7 m high partition wall specimens, with C-shape and I-shape in the plane layouts, were tested. In total, seven ceiling-partition-coupling (CPC) specimens were tested utilizing a unidirectional seismic simulator. The test results indicate that the damage patterns of the tested CPC systems included failure of the ceiling grids, shearing-off of the wall top railing, and, most destructively, numerous partial detachments and falling of the ceiling panels. The loss of panels was mostly concentrated near the center of the tested partition wall. The testing results also confirmed that the failure mode of the non-seismic CPC systems was brittle: The whole system would collapse suddenly all at once when the magnitude of the inputs hit the capacity threshold, rather than displaying progressive damage. Overall, the seismic capacity of the unbraced and braced CPC systems could be up to 1.23 g and 2.67 g, respectively; these accelerations were both achieved at the base of the partition wall. Nonetheless, for practical applications, it is noteworthy that the three-dimensional nature of seismic excitations and the size effect of the ceiling area are parameters that exacerbate the CPC's seismic response so that their actual capacity may be dramatically decreased, leading to important losses even in moderate seismic events.
Non-Negative Matrix Factorization (NMF) is a method for updating dictionary and gain in alternating manner. Due to ease of implementation and intuitive interpretation, NMF is widely used to detect and separate overlapping sound events. However, NMF that utilizes non-negativity constraints generates parts-based representation and this distinct property leads to a dictionary containing fragmented acoustic events. As a result, the presence of shared basis results in performance degradation in both separation and detection tasks of overlapping sound events. In this paper, we propose a new method that utilizes K-Singular Value Decomposition (K-SVD) based dictionary to address and mitigate the part-based representation issue during the dictionary learning step. Subsequently, we calculate the gain using NMF in sound event detection step. We evaluate and confirm that overlapping sound event detection performance of the proposed method is better than the conventional method that utilizes NMF based dictionary.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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