Feature extraction of CASA system uses time continuity and channel similarity and makes correlogram of auditory elements for the use. In case of using feature extraction with cross correlation coefficient for channel similarity, it has much computational complexity in order to display correlation quantitatively. Therefore, this paper suggests feature extraction method using non-parametric correlation coefficient in order to reduce computational complexity when extracting the feature and tests to segregate target speech by CASA system. As a result of measuring SNR (Signal to Noise Ratio) for the performance evaluation of target speech segregation, the proposed method shows a slight improvement of 0.14 dB on average over the conventional method.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.50
no.10
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pp.181-187
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2013
When there are background noises or some people speaking at the same time, a human's auditory sense has the ability to listen the target speech signal with a specific purpose through Auditory Scene Analysis. The CASA system with human's auditory faculty system is able to segregate the speech. However, the performance of CASA system is reduced when the CASA system fails to determine the correct position of the speech. In order to correct the error in locating the speech on the CASA system, voice activity detection algorithm is proposed in this paper, which is a combined auditory scene analysis with PAR(Periodic to Aperiodic component Ratio). The experiments have been conducted to evaluate the performance of voice activity detection in environments of white noise and car noise with the change of SNR 15~0dB. In this paper, by comparing the existing algorithms (Pitch and Guoning Hu) with the proposed algorithm, the accuracy of the voice activity detection performance has been improved as the following: improvement of maximum 4% at SNR 15dB and maximum 34% at SNR 0dB for white noise and car noise, respectively.
Proceedings of the Korean Institute of Interior Design Conference
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2004.11a
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pp.181-184
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2004
The Presentation show the Interior Design for Environmental Early Age, with Motive Montessori Method that 'Environmetal Prepared'. there is Concentral System in Architecture from PEDAGOGIA. in the Class, students can application for ' Casa dei Bambini' through historical architecture from nothen Italy and the matter needs consideration about Planning interior for Environmetal Childhood. as presented on Pannel with Graphic, there are four major motives of Design Process ; Activities classwork, understanding Method Montessori, Design exterior from Concentral System and the Interior Design.
Our society has an obligation and responsibility to respect and protect the character of the child. Recently, however, Korean society has been suffering from child abuse and abuse that is pouring out every day. In order to protect these children, the child protection system and the judicial system should be fundamentally child-friendly. The CASA(Court Appointed Special Advocates) volunteer program, which is being held in the United States with such a concern, is a continuing program of court attendance and emotional support services for abused children throughout the United States. In Korea, however, there are many similar programs such as mentoring projects, dream co-supporters project similar to the CASA program in various organizations of the region and the enactment of the Act on the Punishment of Child Abuse increases the involvement of the public system in child abuse. There is also an increased awareness of children's rights and strengthened government intervention through active monitoring to prevent recurrence of child abuse. These changes in the Korean society should be actively reviewed by the US CASA program and settled as a national project in the Korean society so that the system of protecting the safety and rights of the victims of child abuse will be established. It is anticipated to be a way to prevent social problems from occurring in advance.
We propose a new method to apply shape analysis techniques to a computational auditory scene analysis (CASA)-based speech separation system. The conventional CASA-based speech separation system extracts speech signals from a mixture of speech and noise signals. In the proposed method, we complement the missing speech signals by applying the shape analysis techniques such as labelling and distance function. In the speech separation experiment, the proposed method improves signal-to-noise ratio by 6.6 dB. When the proposed method is used as a front-end of speech recognizers, it improves recognition accuracy by 22% for the speech-shaped stationary noise condition and 7.2% for the two-talker noise condition at the target-to-masker ratio than or equal to -3 dB.
This experiment was conducted to predict the effects of motional characteristics on the fertility of Korean native cattle(KNC) by using CASA technology and in vitro fertilization system. Twenty-six KNC frozen semen straws were obtained from Korean KNC improvement department, livestock improvement main division, national livestock cooperatives federation in Korea. Specimens were allowed to thaw at $37^{\circ}C$ for 30 sec in water bath. Semen analysis was performed on semen image analysis system(SIAS, Medical supply, Korea) adjusted to the gate settings and used the semen droplet ($5{\mu}l$) placed on Makler counting chamber(Sefi medical instrument, Israel) prewarmed at $37^{\circ}C$. The same person used the same micropipette to fill the Makler counting chamber. A total of 150 or more of sperms were analysed in each specimen by a single trained person by scanning at least 5 to 10 fields. The oocytes collection, in vitro maturation, IVF, in vitro culture and determination of the cleavage rate were performed by the technique, as described by Hwang et al (1997). Statistical analysis was done by linear regression with use of the Sigma plot program on a IBM personal computer. The cleavage rate in vitro fertilized oocyte was significantly correlated(P<0.05) with MOT, VCL, VSL, VAP, ALH, BCF and MAD, but not CON, LIN, STR, WOB, DNM, DNC and HYP in regressional analysis. The results show that some kinematic characteristics of frozen-thawed semen by CASA can be predict the fertility in in vitro model system.
Identification of RTF (Relative Transfer Function) between sensors is essential to multichannel speech enhancement system. In this paper, we present an approach for estimating the relative transfer function of speech signal. This method adapts a CASA (Computational Auditory Scene Analysis) technique to the conventional OM-LSA (Optimally-Modified Log-Spectral Amplitude) based approach. Evaluation of the proposed approach is performed under simulated stationary and nonstationary WGN (White Gaussian Noise). Experimental results confirm advantages of the proposed approach.
In order to improve the performance of a speech recognition system in the presence of noise, we propose a noise robust front-end using two-channel speech signals by separating speech from noise based on the computational auditory scene analysis (CASA). The main cues for the separation are interaural time difference (ITD) and interaural level difference (ILD) between two-channel signal. As a result, we can extract 39 cepstral coefficients are extracted from separated speech components. It is shown from speech recognition experiments that proposed front-end has outperforms the ETSI front-end with single-channel speech.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.51
no.5
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pp.188-194
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2014
The feature extraction mechanism of the CASA(Computational Auditory Scene Analysis) system uses time continuity and frequency channel similarity to compose a correlogram of auditory elements. In segmentation, we compose a binary mask by using cross-correlation function, mask 1(speech) has the same periodicity and synchronization. However, when there is delay between autocorrelation signals with the same periodicity, it is determined as a speech, which is considered to be a drawback. In this paper, we proposed an algorithm to improve discrimination of channel similarity using Weighted Cross-correlation in segmentation. We conducted experiments to evaluate the speech segregation performance of the CASA system in background noise(siren, machine, white, car, crowd) environments by changing SNR 5dB and 0dB. In this paper, we compared the proposed algorithm to the conventional algorithm. The performance of the proposed algorithm has been improved as following: improvement of 2.75dB at SNR 5dB and 4.84dB at SNR 0dB for background noise environment.
The objective of the study was to assess the general characteristics and motility characteristics with Computer Assisted Sperm Analyzer (CASA) system in Jeju horse semen. Semen was collected from 5 fertile Jeju horse by use of a Missouri type artificial vagina. Semen volume and pH were recorded, and sperm concentration was determined with a hematocytometer and motional characteristics of sperm were analysed by CASA. The viability and morphological abnormalities were assessed by a vital staining. The average volume of ejaculates was 42.5 ml and the average of sperm concentration was $198.5x10^6/m1$. The motional characteristics in Jeju horse semen was showed $70.4{\pm}28.7{\mu}m/s\;for\;VAP,\;69.6{\pm}28.9{\mu}m/s\;for\;VSL,\;94.1{\pm}30.0{\mu}m/s\;fo\;VCL,\;2.3{\pm}0.7{\mu}m/s\;for\;ALH,\;7.6{\pm}1.1Hz\;for\;BCF,\;99.1{\pm}1.2%\;for\;STR,\;and\;77.1{\pm}12.7%\;for\;LIN$. The percentage of sperm with abnormal head, midpiece and tail was 4.2%, 20.6%, 4.6% respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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