본 논문에서는 유색잡음에 의해 오염된 음성신호의 음성향상 알고리즘을 제안한다. 유색잡음과 음성신호가 서로 상관이 없을 경우 유색잡음은 백색화 변환을 통해 무색잡음으로 변환된다. 이 변환된 신호를 음성신호 향상을 위한 일반화된 부공간 접근법에 적용한다. 전처리 과정에서의 백색화 변환으로 발생되는 음성 스펙트럼 왜곡은 제안한 알고리즘의 후처리를 통해 역 백색화하여 복구한다. 제안한 알고리즘의 성능을 컴퓨터 시뮬레이션으로 확인하였다. 사용한 유색잡음은 자동차 잡음과 멀티 토커 배블 잡음이다. AURORA 및 TIMIT 데이터 베이스에서 취득한 데이터로 실험했을 때 제안하는 방법이 신호대잡음비 및 스펙트럼 왜곡 측면에서 기존 접근법보다 개선됨을 확인하였다.
인도네시아 아라푸라해의 어류를 조사하기 위하여 1994년 6월과 1996년 3월 두차례에 걸쳐 이 해역에서 조업하고 있는 한국 트롤선에 승선하여 어획된 어획물을 분류한 결과, 총 137종의 어류가 동정되었다. 이 중 '94년과 '96년에 동시에 출현한 어종은 모두 40종이었다. 전체 출현종 가운데 연골어류에서는 흉상어목에서 흉상어과 6종, 홍어목에서 색가오리과 3종이 출현하였으며, 경골어류에서는 농어목의 전갱이과 17종, 민어과 6종, 청어목의 멸치과 4종, 복어목의 참복과 3종의 순으로 종수가 많았다. 아라푸라해에서 처음으로 기록되는 종은 Sardinella longiceps, Setipinna melanochir, Cypselurus hiraii, Podothecus sachi, Nemipterus aurora, Johnius grypotus, Moolgarda perusii의 모두 7종이었다.
본 논문에서는 잡음 환경에서 효과적인 음성인식을 위하여 GMM(Gaussian Mixture Model)-DNN(Deep Neural Network) 하이브리드 기반의 특징 보상 기법을 제안한다. 기존의 GMM 기반의 특징 보상에서 필요로 하는 사후 확률을 DNN을 통해 계산한다. Aurora 2.0 데이터를 이용한 음성 인식 성능 평가에서 본 논문에서 제안한 GMM-DNN 하이브리드 기법이 기존의 GMM 기반 기법에 비해 Known, Unknown 잡음 환경에서 모두 평균적으로 우수한 성능을 나타낸다. 특히 Unknown 잡음 환경에서 평균 오류율이 9.13 %의 상대 향상률을 나타내고, 낮은 SNR(Signal to Noise Ratio) 잡음 환경에서 상당히 우수한 성능을 보인다.
The solar magnetic field comes from the solar interior and is related to various phenomena on the Sun. To understand this process, many studies have been conducted to produce its evolution using a single flux rope. In this study, we are interested in the emergence of two flux ropes and their evolution, which takes longer than the emergence of a single flux rope. To construct it, we develop a flux emergence simulation by applying a parallel computing to reduce a computation time in a wider domain. The original simulation code had been written in Fortran 77. We modify it to a version of Fortran 90 with Message Passing Interface (MPI). The results of the original and new simulation are compared on the NEC SX-Aurora TSUBASA which is a vector engine processor. The parallelized version is faster than running on a single core and it shows a possibility to handle large amounts of calculation. Based on this model, we can construct a complex flux emergence system, such as an evolution of two magnetic flux ropes.
In this paper, we carried out recognition experiments for noisy speech having various levels of car noise and output of an audio system using the speech interface. The speech interface consists of three parts: pre-processing, acoustic echo canceller, post-processing. First, a high pass filter is employed as a pre-processing part to remove some engine noises. Then, an echo canceller implemented by using an FIR-type filter with an NLMS adaptive algorithm is used to remove the music or speech coming from the audio system in a car. As a last part, the MMSE-STSA based speech enhancement method is applied to the out of the echo canceller to remove the residual noise further. For recognition experiments, we generated test signals by adding music to the car noisy speech from Aurora 2 database. The HTK-based continuous HMM system is constructed for a recognition system. Experimental results show that the proposed speech interface is very promising for robust speech recognition in a noisy car environment.
In this paper, we propose a two-step noise compensation algorithm in feature extraction for achieving robust speech recognition. The proposed method frees us from requiring a priori information on noisy environments and is simple to implement. First, in frequency domain, the Harmonics-based Spectral Subtraction (HSS) is applied so that it reduces the additive background noise and makes the shape of harmonics in speech spectrum more pronounced. We then apply a judiciously weighted variance Feature Vector Normalization (FVN) to compensate for both the channel distortion and additive noise. The weighted variance FVN compensates for the variance mismatch in both the speech and the non-speech regions respectively. Representative performance evaluation using Aurora 2 database shows that the proposed method yields 27.18% relative improvement in accuracy under a multi-noise training task and 57.94% relative improvement under a clean training task.
In this paper, we propose two effective energy feature normalization methods for robust speech recognition in noisy environments. In the first method, we estimate the noise energy and remove it from the noisy speech energy. In the second method, we propose a modified algorithm for the Log-energy Dynamic Range Normalization (ERN) method. In the ERN method, the log energy of the training data in a clean environment is transformed into the log energy in noisy environments. If the minimum log energy of the test data is outside of a pre-defined range, the log energy of the test data is also transformed. Since the ERN method has several weaknesses, we propose a modified transform scheme designed to reduce the residual mismatch that it produces. In the evaluation conducted on the Aurora2.0 database, we obtained a significant performance improvement.
To maintain cellular homeostasis against the demands of the extracellular environment, a precise regulation of kinases and phosphatases is essential. In cell cycle regulation mechanisms, activation of the cyclin-dependent kinase (CDK1) and cyclin B complex (CDK1:cyclin B) causes a remarkable change in protein phosphorylation. Activation of CDK1:cyclin B is regulated by two auto-amplification loops-CDK1:cyclin B activates Cdc25, its own activating phosphatase, and inhibits Wee1, its own inhibiting kinase. Recent biological evidence has revealed that the inhibition of its counteracting phosphatase activity also occurs, and it is parallel to CDK1:cyclin B activation during mitosis. Phosphatase regulation of mitotic kinases and their substrates is essential to ensure that the progression of the cell cycle is ordered. Outlining how the mutual control of kinases and phosphatases governs the localization and timing of cell division will give us a new understanding about cell cycle regulation.
Thermospheric wind observations from high to mid latitudes are compared with the newly developed Multiscale Atmosphere Geospace Environment (MAGE) model for the Nov 3-4 geomagnetic storm. The observation and simulation comparison shows a very good agreement and is better at high latitudes in general. We were able to identify a thermospheric poleward wind reduction possibly linked to a northward turning of the Interplanetary Magnetic Field (IMF) at ~22 UT on Nov 3 and an enhancement of the poleward wind to a southward turning near 10 UT on Nov 4 at high latitudes. An IMF southward turning may have led to an enhancement of equatorward winds at Boulder, Colorado near midnight. Simultaneous occurrence of aurora may be associated with an IMF By turning negative. The MAGE model wind simulations are consistent with observations in these cases. The results show the model can be a very useful tool to further study the magnetosphere and ionosphere coupling on short time scales.
Picher, Cristina;Anguera, Jaume;Andujar, Aurora;Bujalance, Adrian
ETRI Journal
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제36권5호
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pp.835-840
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2014
New ways of achieving small, multiband, multifunctional, and standard solutions for mobile handset antennas are demanded in the current wireless market. A non-resonant element of $5mm{\times}5mm{\times}5mm$, a matching network, and a $100mm{\times}40mm$ slotted ground plane are proposed to satisfy mobile market demands that require multiband operation and small antenna solutions. The main advantage of the proposed design is that with only one non-resonant element of considerably small size ($0.015{\lambda}$, 900 MHz), the handset is capable of providing operation at mobile bands.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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