In this paper, the mask-based speech enhancement is improved for effective speech recognition in noise environments. In the mask-based speech enhancement, enhanced spectrum is obtained by multiplying the noisy speech spectrum by the mask. The VoiceFilter (VF) model is used as the mask estimation, and the Spectrogram Inpainting (SI) technique is used to remove residual noise of enhanced spectrum. In this paper, we propose a combined loss to further improve speech enhancement. In order to effectively remove the residual noise in the speech, the positive part of the Triplet loss is used with the component loss. For the experiment TIMIT database is re-constructed using NOISEX92 noise and background music samples with various Signal to Noise Ratio (SNR) conditions. Source to Distortion Ratio (SDR), Perceptual Evaluation of Speech Quality (PESQ), and Short-Time Objective Intelligibility (STOI) are used as the metrics of performance evaluation. When the VF was trained with the mean squared error and the SI model was trained with the combined loss, SDR, PESQ, and STOI were improved by 0.5, 0.06, and 0.002 respectively compared to the system trained only with the mean squared error.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.31
no.7A
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pp.689-695
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2006
This paper focuses on the accurate performance evaluation of cooperative diversity technique with imperfect channel estimates. The channel environment for simulations and performance evaluation is supposed to be the slowly time-varying Rayleigh fading channel. The framework of the performance evaluation is based on the Moment Generating Function(MGF) approach. To apply the effect of this channel estimation error into the performance evaluation, we import an useful Gaussian approximation in formulating the effective noise component and the additive noise. The average BER performance of cooperative diversity with M-PSK and M-QAM is computed as a function of the ratio of the signal to the effective noise based on the approximation. The verification of computed performance is provided with simulations. The evaluated performance matches up to simulation results even in a low SNR region.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.14
no.11
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pp.5682-5688
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2013
The purpose of this study is to maximize diagnositc usefulness with increasing signal to noise ratio(SNR) and contrast to noise ratio(CNR) by using a 1mmol/mL gadolinium contrast agent. From January 2012 to June 2013 fourty-seven patients were underwent the MRI scanning to investigate the contrast difference in gadolinium content. Twenty of the patients were injencted the commercial contrast agent containing 0.5mmol/mL gadolinium and the rest of them were injected the new contrast agent containing 1mmol/mL gadolinium called gadobutrol. We measured and evaluated each SNR and CNR of the hip joint space, iliopsoas muscle and femoral head. As a result, using the 1mmol/mL gadolinium contrast agent had the higher SNR results than using the 0.5mmol/mL agent(27% in the hip joint, 30.01% in the femoral head). Also CNR using the 1mmol/mL gadolinium agent was proved to be higher than that of using 0.5mmol/mL agent(28.31% in the ilopsoas muscle and 26.74% in the femoral head). Therefore, the contrast agent containing more gadolinium like 1mmol/mL used in this study is more effective to shorten T1 relaxation time, so it increases the signal intensity and CNR and furthermore maximizes diagnostic value. This study reports the usefulness of the 1mmol/mL contrast agent in the contrast-enhanced magnetic resonance hip arthrography for the first. Therefore, it can be considered to have an meaningful academic value as showing the method for increasing the diagnostic usefulness by using the 1mmol/mL contrast agent.
To evaluate the effect of patient size on effective dose and image quality for Digital Chest Tomosynthesis(DTS) using additional 0.3 mm copper filtration. Eighty artificial nodules were placed in the thorax phantom("Lungman," Kyoto Kagaku, Japan), and Digital Chest Tomosynthesis(DTS) images of the phantom were acquired both with and without added 0.3 mm Cu filtration. To simulate patients of three sizes: small, average size and oversize, one or two 20-mm-thick layer of PMMA(polymethyl methacrylatek) blocks were placed on the phantom. The Effective dose was calculated using Monte Carlo simulations. Two evaluations of image quality methods have been employed. Three readers counted the number of nodules detected in the lung, and the measured contrast-to-noise ratios(CNRs) were used. Data were analyzed statistically. The ED reduced $26{\mu}Sv$ in a phantom, $33{\mu}Sv$ in one 20-mm-thick layer of PMMA block placed on the phantom, and $48{\mu}Sv$ in two 20-mm-thick layer of PMMA blocks placed on the phantom. The Effective dose(ED) differences between DTS with and without filtration were significant(p<0.05). In particular, when we used two 20-mm-thick layer of PMMA blocks placed on the phantom, the ED was significantly reduced by 36% compared with those without additional filtration. Nodule detection sensitivities were not different between with and without added filtration. Differences of CNRs were statistically insignificant(p>0.05). Use of additional filtration allows a considerable dose reduction during Digital Chest Tomosynthesis(DTS) without loss of image quality. In particular, additional filtration showed outstanding result for effective dose reduction on two 20-mm-thick layer of PMMA blocks placed on the phantom. It applies to overweight patients.
Kim, Seongjoon;Yang, Dongwon;Jung, Younghun;Kim, Sujin;Yoon, Joohong
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.17
no.6
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pp.810-820
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2014
Recently many studies of Radar systems mounted on ground vehicles for autonomous driving, SLAM (Simultaneous localization and mapping) and collision avoidance are reported. In near field, several hits per an object are generated after signal processing of Radar data. Hence, clustering is an essential technique to estimate their shapes and positions precisely. This paper proposes a method of grouping hits in range-doppler domains into clusters which represent each object, according to the pre-defined rules. The rules are based on the perceptual cues to separate hits by object. The morphological connectedness between hits and the characteristics of SNR distribution of hits are adopted as the perceptual cues for clustering. In various simulations for the performance assessment, the proposed method yielded more effective performance than other techniques.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.59
no.4
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pp.728-732
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2010
GIS(Gas insulated switching gear) is power equipment with excellent dielectric strength and is economy merit in high confidence and stability. Recently, because equipment of GIS was occurring problem of confidence used for a long time, partial discharge on-line diagnosis systems have been importantly recognized. Partial discharge (PD) detection is an effective means for monitoring and evaluation of dielectric condition of gas insulated system (GIS). The ultra-high-frequency (UHF) PD detection technique can detect and locate the PD sources inside GIS by detecting electromagnetic wave emitted from PD source. Therefore, real-time diagnostic system using UHF detection method has been developed for this application is being expanded gradually. However, the signal of partial discharge occurring in SF6 gas is very weak and susceptible to external noises which mainly consist of PD in air. Thus, it is important to distinguish the PD in SF6 gas more sensitively from the external noises. Unfortunately, these external noise signals and the partial discharge signals have very similar characteristics. Therefore, to solve this problem, we need the signal processing method for distinguish partial discharge signals with external noise signals for improvement of SNR(signal to noise ratio) and sensitivity. In this paper, we proposed internal signal processing method for removing external noise signals with built-in pre.amplifier and frequency conversion circuit.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.8
no.10
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pp.3342-3360
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2014
In this paper, the capacity and BER performance of downlink distributed antenna systems (DAS) with transmit antenna selection and multiple receive antennas are investigated in MIMO composite channel, where path loss, Rayleigh fading and lognormal shadowing are all considered. Based on the performance analysis, using the probability density function (PDF) of the effective SNR and numerical integrations, tightly-approximate closed-form expressions of ergodic capacity and average BER of DAS are derived, respectively. These expressions have more accuracy than the existing expressions, and can match the simulation well. Besides, the outage capacity of DAS is also analyzed, and a tightly-approximate closed-form expression of outage capacity probability is derived. Moreover, a practical iterative algorithm based on Newton's method for finding the outage capacity is proposed. To avoid iterative calculation, another approximate closed-form outage capacity is also derived by utilizing the Gaussian distribution approximation. With these theoretical expressions, the downlink capacity and BER performance of DAS can be effectively evaluated. Simulation results show that the theoretical analysis is valid, and consistent with the corresponding simulation.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.11
no.1
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pp.253-271
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2017
In this paper, considering that perfect channel state information (CSI) is hard to achieve in practice, the downlink capacity of distributed antenna systems (DAS) with imperfect CSI and multiple receive antennas is investigated over composite Rayleigh fading channel. According to the performance analysis, using the numerical calculation, the probability density function (PDF) of the effective output SNR is derived. With this PDF, accurate closed-form expressions of ergodic capacity and outage probability of DAS with imperfect CSI are, respectively, obtained, and they include the ones under perfect CSI as special cases. Besides, the outage capacity of DAS in the presence of imperfect CSI is also derived, and a Newton's method based practical iterative algorithm is proposed to find the accurate outage capacity. By utilizing the Gaussian distribution approximation, another approximate closed-form expression of outage capacity is also derived, and it may simplify the calculation of accurate outage capacity. These theoretical expressions can provide good performance evaluation for downlink DAS for both perfect and imperfect CSI. Simulation results verify the effectiveness of the theoretical analysis, and the system capacity can be improved by increasing the receive antennas, and decreasing the estimation error or path loss. Moreover, the system can tolerate the estimation error variance up to about 0.01 with a slight degradation in the capacity.
Noise from electronic instrumentation is invariably present in biomedical signals, although the art of instrumentation design is such that this noise source may be negligible. And sometimes signals of interest are contaminated or degraded by signals of similar type from another source. Biomedical signals are omni-presently contaminated by these background noises that span nearly all frequency bandwidths. In the magneto-cardiogram (MCG), several digital filters have been designed for the elimination of the power-line interference, broadband white noise, surrounding magnetic noise, and baseline wondering. In addition to the introduced FIR filter, notch, adaptive filter using the least mean square (LMS) algorithm, and recurrent neural network (RNN) filter, a new filtering method for effective noise canceling in MCG signals is proposed in this paper, which is realized by the wavelet packets. The experimental results show that the proposed filter using wavelet packet performs efficiently with respect to noise rejection. To verify this, two characteristics were analyzed and compared with LMS adaptive filter, SNR of filtered signal and attractor pattern using the nonlinear dynamics.
Although a frequency analysis by FFT algorithm has been widely used in the vibration community, this approach has somewhat limited features when an analysist want to see the details of frequency trends because FFT shows only energy contents along frequencies. So the concept of instantaneous frequency that represents the dominant frequency component at each time needs to be introduced. In this paper, to get the instantaneous frequency, two methods are used. Methods using Hilbert transform and evolutionary spectrum are those. One of the problems of estimating instantaneous frequency using Hilbert transform is that it is normally very sensitive to signal to noise ratio(SNR) because of the differentiation. Moving window is applied on the estimation of instantaneous frequency, and instantaneous frequency histogram are used to handle this problem and proved to be very effective. Computer simulations for various signals have been done to understand the characteristics of instantaneous frequency. The usefulness of signal analysis using instantaneous frequency was tested by three simple experiments, which were engine experiment, beam experiment, and car door experiment. The instantaneous frequency analysis is found to be a useful technique to analyze the signals that have time varying frequencies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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