This paper reports on the optimal design of the excitation codebook in the 13 kbps variable rate QCELP coder of Korean speech. We present two optimal excitation codebooks which consist of 128 and 556 samples, respectively. For the design and test of the improved codebook, a data base of Korean speech is used. A quasi-Newton optimization algorithm was developed to design the codebook. The optimized codebook which remains sparse, can produce an average gain of 0.84 and 0.45 dB in SNR and SEGSNR respectively. Informal listening tests confirm the improvement in speech quality.
제어로봇시스템학회 1995년도 Proceedings of the Korea Automation Control Conference, 10th (KACC); Seoul, Korea; 23-25 Oct. 1995
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pp.187-190
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A method is proposed which searches for optimal structures of Neural Networks (NN) using Genetic Algorithm (GA). The purpose of the method lies in not only finding an optimal NN structure but also leading us to the goal of self-organized control system that acquires its structure and its functionality by itself depending on its environment.
A novel recombinant baculovirus vector system containing coding genes for polyhedron promoter, vesicular stomatitis virus G (VSVG), polyA, cytomegalovirus (CMV) promoter, enhanced green fluorescent protein (EGFP), and protein transduction domain (PTD) was constructed. We applied this recombinant baculovirus vector into cells and murine tissues and compared efficacy of gene transfer and expression of this recombinant baculovirus vector system with control vector system. From this result, we confirmed that this novel recombinant baculovirus vector system was very effective than control vector system.
Nowaday it is main issues for us to protect from the polluted water which is flowing in streams and rivers simultaneously. This paper proposed a water maintenance control system using pH sensor. Also the work enables water analysis downloading VHDL coding to FPGA through Max+plus II simulation tool for display realization.
DSPs used at motor control are usually fixed point processor. They need scaling because they cannot excute floating point calculation. Scaling for floating point calculation makes the DSP's speed down, complex coding and etc. Therefore the IQ math is adopted. IQ math makes the fixed point processor possible to calculate the floating point math. In addition, IQ math can reduce memory usage and be more faster than that without IQ math. It seems that IQ math is appropriate in motor position control. In comparison of the position calculation between the IQ math, math function and the sine table, the method using IQ math is superior than other methods.
음성합성분야에서 파형부호화 합성방식은 합성음의 자연성과 명료성을 유지할 수 있다. 그렇지만 법칙에 의한 합성방식에 적용하려고 하면 운율조절을 위해 음성의 피치를 변경해야만 한다. 우리는 본 논문에서 시간영역에서 시간축조절 피치변경법에 의해 켑스트럼 피치변경법의 위상왜곡을 보상하는 시간-주파수 혼성형 피치변경법을 새로이 제안하였다. 이 방법은 연속 프레임에서 파형들간의 연결점에서 유발될 수 있는 위상스펙트럼 왜곡을 제거할 수 있고, 또한 200%의 피치변경에 대해서도 진폭스펙트럼의 왜곡이 1.18% 이하인 성능을 얻었다.
본 논문은 JPEG2000의 비율 제어과정의 성능을 향상시키기 위해 효율적인 비율-왜곡 최적화 알고리즘 구현에 대해 기술한다. 기존의 비율-왜곡 최적화 알고리즘에서는 전체 코드 블록들의 최대 비율-왜곡 기울기와 최소 비율-왜곡 기울기를 참조하여 그 평균을 비율 제한상수로 설정하는 반면 제안된 알고리즘 구현에서는 절단점 인접의 비율-왜곡 기울기를 참조하여 비율 제한상수를 설정하고, 이전의 비율 할당과정에서 배제된 코딩 패스에 대해서만 비율 할당과정을 수행함으로서 비율-왜곡 최적화를 위한 연산수를 감소하도록 하였다. 비율-왜곡 최적화 알고리즘은 C 언어를 통해 구현되었으며, Altera Excalibur(EPXA4)개발 보드를 통해 실험되었다.
최근 다양한 서비스 환경에 대해 적응적인 비디오 품질을 제공할 수 있는 계층 부호화 기술인 SVC 압축 기법의 표준화가 완료되었다. 본 논문에서는 SVC의 비디오 계층간 중요도의 특성을 고려하여 목표로 하는 일정한 계산 복잡도로 암호화 복잡도를 제어할 수 있는 계층적 암호화 기법을 제안한다. 특히, 다양한 서비스 환경에 대해 적응적인 SVC 비디오의 NAL unit의 계층적 분류에 따른 NAL unit의 중요도 분석과 그 중요도에 적합한 암호화 강도를 적용하는 기법을 제안한다. 암호화 시간에 대한 제어 능력과 부적합한 해독키에 의해 재생된 영상의 화질 비교를 통해 제안된 계층적 암호화 기법의 성능이 우수함을 검증한다.
본 논문에서는 현재 표준화가 진행중인 HEVC 의 고정 비트율(CBR) 부호화를 위한 비트율 제어(rate control) 기법을 다룬다. HEVC 의 임의접근(Random Access: RA) 부호화 모드는 계층적-B 부호화 구조를 통해 높은 부호화 효율을 제공할 수 있다. 기존의 HEVC 를 위한 비트율 제어 방식으로는 2 차 비트율-왜곡 모델 기반의 시간계층 및 프레임 타입에 따른 비트율 특성을 반영한 프레임 레벨의 비트율 제어 기법이 제시되었다. 이 같은 기존의 프레임 레벨의 비트율 제어 기법은 임의접근 모드의 계층적-B 구조에서 동작성능이 확인되었으나, HEVC 의 기본적인 부호화 단위(Coding Unit: CU)의 특성이 반영되지 않아 비트율 제어의 정확성이 제한되었다. 본 논문에서는 기존의 계층적 부호화 구조를 고려한 프레임 레벨의 비트율 제어 기법을 확장한 CU 레벨에서의 비트율 제어 기법을 제시하고 모의실험을 통해 제시된 기법의 비트율 제어 성능을 확인한다.
If we want to recognize the human's emotion via the facial image, first of all, we need to extract the emotional features from the facial image by using a feature extraction algorithm. And we need to classify the emotional status by using pattern classification method. The AAM (Active Appearance Model) is a well-known method that can represent a non-rigid object, such as face, facial expression. The Bayesian Network is a probability based classifier that can represent the probabilistic relationships between a set of facial features. In this paper, our approach to facial feature extraction lies in the proposed feature extraction method based on combining AAM with FACS (Facial Action Coding System) for automatically modeling and extracting the facial emotional features. To recognize the facial emotion, we use the DBNs (Dynamic Bayesian Networks) for modeling and understanding the temporal phases of facial expressions in image sequences. The result of emotion recognition can be used to rehabilitate based on biofeedback for emotional disabled.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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