An automatic pronunciation correction system provides learners with correction guidelines for each mispronunciation. For this purpose we develope a speech recognizer which automatically classifies pronunciation errors when Koreans speak a foreign language. In order to develope the methods for automatic assessment of pronunciation quality, we propose a language model based score as a machine score in the speech recognizer. Experimental results show that the language model based score had higher correlation with human scores than that obtained using the conventional log-likelihood based score.
An automatic pronunciation correction system provides learners with correction guidelines for each mispronunciation. In this paper we propose an HMM based speech recognizer which automatically classifies pronunciation errors when Koreans speak Japanese. We also propose two pronunciation networks for automatic detection of mispronunciation. In this paper, we evaluated performances of the networks by computing the correlation between the human ratings and the machine scores obtained from the speech recognizer.
An automatic pronunciation correction system provides learners with correction guidelines for each mispronunciation. In this paper we propose an HMM based speech recognizer which automatically classifies pronunciation errors when Korean speak Japanese. For this purpose we also develop phoneme recognizers for Korean and Japanese. Experimental results show that the machine scores of the proposed recognizer correlate with expert ratings well.
Kang Hyowon;Lee Sangpil;Bae Minyoung;Lee Jaekang;Kwon Chulhong
Proceedings of the KSPS conference
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2003.10a
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pp.29-32
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2003
This paper proposes an automatic pronunciation correction system which provides users with correction guidelines for each pronunciation error. For this purpose, we develop an HMM speech recognizer which automatically classifies pronunciation errors when Korean speaks foreign language. And, we collect speech database of native and nonnative speakers using phonetically balanced word lists. We perform analysis of mispronunciation types from the experiment of automatic mispronunciation detection using speech recognizer.
We have developed a new HD-2700 (Hitachi High-Technologies Corp., Japan) scanning transmission electron microscope (STEM) that includes an automatic aberration correction function, and a large-solid-angle energy-dispersive X-ray spectroscopy detector that enables high-resolution and sensitive analysis. For observation with atomic resolution, using spherical-aberration-corrected STEM, in order that satisfactory performance of the device can be achieved readily, and within a short time, irrespective of the operator's skill level, a spherical-aberration-correction device with an automatic aberration-correction function was developed. This automatic aberration-correction function carries out the entire correction-related process (aberration measurement, selection and correction) automatically, with automatic selection of the aberrations that require correction, and automatic measurement of the appropriate corrections.
Geometric correction is a critical step to remove geometric distortions in satellite images. For correct geometric correction, Ground Control Points (GCPs) have to be chosen carefully to guarantee the quality of corrected satellite images. In this paper, we present an automatic approach for geometric correction by constructing GCP Chip database (GCP DB) that is a collection of pieces of images with geometric information. The GCP DB is constructed by exploiting Landsat's nadir-viewing property and the constructed GCP DB is combined with a simple block matching algorithm for efficient GCP matching. This approach reduces time and energy for tedious manual geometric correction and promotes usage of Landsat images.
Satellite images are utilized for various purposes and many people are concerned about them. But it is necessary to process geometric correction for using of satellite images. However, common user regards geometric correction, which is basic preprocessing for satellite image, as laborious job. Therefore we should provide an automatic geometric correction method for Landsat image using GCP chip database. The GCP chip database is the collection of pieces of images with geoinformation and is provided by XML web service. More specifically, XML web service enables common users to easily use our GCP chip database for their own geometric correcting applications.
Utilizing pump selection softwares is becoming a new general trend in pump industries, substituting the old fashioned pump catalogs. One of the most powerful pump selection softwares is developed, which features pump performance viscosity correction function as well as pump selection based on the exact pump performance curves, NPSH warning, automatic determination of impeller diameter cutting to meet the customer's performance specification, performance simulation for the rpm and diameter variation, standard motor recommendation according to the motor standards and enclosure types and automatic pump datasheet generation for sales submission, automatic pump drawings and dimension generation for installation check and part preparation. This software provides pump distributors and customers with a quick, easy and exact pump selection, various performance curves review (system curves, performance curve of series or parallel operation) of the selected pumps.
Due to the popularity of digital cameras, there are lots of studies based on ISP(Image Signal Process) and the image correction applications which can easily use for users are being developed. Specially AWB(Automatic White Balance) and Auto exposure are the most interesting fields in ISP function, and they are well used to increase the quality of image. Principles of camera and lighting in 3D program are made based on real camera and lighting. But the functions of automatic exposure and AWB Which are operated in real camera don't work in 3D program. The color correction of images need expertise, it is true that the functions of compositing program are more difficult than the general correction way of digital image. Specially in case of students who studies animation at the university, they make the animation with compositing and rendering without color correction. Thus this research proposed 3D image making process which make to increase the quality of animation, even though the layman can easily correct the color using functions of digital image correction.
Precision correction is the process of geometrically aligning images to a reference coordinate system using GCPs(Ground Control Points). Many applications of remote sensing data, such as change detection, mapping and environmental monitoring, rely on the accuracy of precision correction. However it is a very time consuming and laborious process. It requires GCP collection, the identification of image points and their corresponding reference coordinates. At typical satellite ground stations, GCP collection requires most of man-powers in processing satellite images. A method of automatic registration of satellite images is demanding. In this paper, we propose a new algorithm for automatic precision correction by GCP chips and RANSAC(Random Sample Consensus). The algorithm is divided into two major steps. The first one is the automated generation of ground control points. An automated stereo matching based on normalized cross correlation will be used. We have improved the accuracy of stereo matching by determining the size and shape of match windows according to incidence angle and scene orientation from ancillary data. The second one is the robust estimation of mapping function from control points. We used the RANSAC algorithm for this step and effectively removed the outliers of matching results. We carried out experiments with SPOT images over three test sites which were taken at different time and look-angle with each other. Left image was used to select UP chipsets and right image to match against GCP chipsets and perform automatic registration. In result, we could show that our approach of automated matching and robust estimation worked well for automated registration.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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