This paper provides a method for speech detection. After first order FIR filtering on the speech signals, we applied the conventional method of endpoint detection which utilizes the energy as the criterion in separating signals from background noise. By FIR filtering, only the Fourier components with large values of [amplitude x frequency] become significant in energy profile. By applying this procedure to the 445-words database constructed from ETRI, we confirmed that the low-amplitude noise and/or the low-frequency noise are separated clearly from the speech signals, thereby enhancing the feasibility of ideal endpoint detections.
Proceedings of the Korean Society of Medical Physics Conference
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2002.09a
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pp.422-424
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2002
The accuracy of DXA(Dual Energy X-ray Absorptiometry) highly depends on the detection and separation capability of dual energy X-ray X-ray photons. In addition both of scan time and patient exposure are affected by detection efficiency. A CZT detector with a good energy resolution and high detection efficiency was evaluated for the application of bone densitometry. Its performance was compared to a photomultiplier tube with a NaI(T1) scintillator in terms of energy resolution, detection efficiency and the accuracy of bone mineral density measurement. The comparison study was performed with CZT detector and PM tube using DXA equipments(OSTEO Plus, OSTEO Prima, ISOL Technology). The energy spectrum was acquired using MCA(Multi-Channel Analyzer). The used X-ray energy ranged from 20keV to 86keV. The MCA result of the CZT detector showed a slightly sharper energy spectrum than that of NaI(T1). Detection efficiency of the CZT detector at 59.5keV was 1.4 times better. Remarkably the final results of bone mineral density measurements demonstrate only less than 1% difference. The CZT detector appears to have many benefits for the application of bone densitometry. Its excellent energy resolution can enhance the counting accuracy of dual energy X-ray spectrum. Furthermore its compactness in physical dimension and no cooling requirement will be additional benefits for a more compact and accurate bone densitometer.
Active Contour Model, that is, Snake algorithm is effective for detection and tracking the objects. However, this algorithm has some drawbacks; numerous parameters must be designed(weighting factors, iteration steps, etc.), a reasonable initialization must be available and moreover suffers from numerical instability. Therefore we propose a novel Energy Corrected Snake(ECS) algorithm which improved on external energy of Snake algorithm for detection and tracking the moving object more effectively. The proposed algorithm uses the difference image, getting when the object is moving. It copies four direction images from the difference image and performs the accumulating compute to erasing image noise, so that it gets external energy steadily. Then external energy united with contour that is computed by internal energy. Consequently we can detect and track the moving object more speedily and easily. To show the effectiveness of the proposed algorithm, we experiment on 3 situations. The experimental results showed that the proposed algorithm outperformed by 6$\sim$9% of detection rate and 6$\sim$11% of tracker detection rate compared with the Snake algorithm.
External corrosion control of buried pipe can be achieved by the combination of barrier coating and cathodic protection. Coating damage and deterioration can be induced by many reasons; damage during handling and laying, enhanced failure at low temperatures, failure during commissioning and operation, disbanding due to inadequate surface cleaning, rock penetration during installation and service etc. This work focused on the effect of survey conditions on the reliability of coating flaw detection of buried pipes. The effects of applied voltage and anode location on the detection reliability of coating flaw of buried pipe in soil with the resistivity of ca. 25.8 kΩ·cm were discussed. Higher applied voltage increased the detection reliability, regardless of buried depth, but deeper burial depth reduced the reliability. The location of the anode has influenced on the detection reliability. This behaviour may be induced by the variation of current distribution by the applied voltage and buried depth. From the relationship between the applied voltage and reliability, the needed detection potential to get a desire detection reliability can be calculated to get 100% detection reliability using the derived equation.
This paper proposed a new approach for endpoint detection of isolated speech, which proves to significantly improve the endpoint detection performance. The proposed algorithm relies on the root mean square energy (rms energy), zero crossing rate and spectral characteristics of the speech signal where the Euclidean distance measure is adopted using cepstral coefficients to accurately detect the endpoint of isolated speech. The algorithm offers better performance than traditional energy-based algorithm. The vocabulary for the experiment includes English digit from one to nine. These experimental results were conducted by 360 utterances from a male speaker. Experimental results show that the accuracy of the algorithm is quite acceptable. Moreover, the computation overload of this algorithm is low since the cepstral coefficients parameters will be used in feature extraction later of speech recognition procedure.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2011.04a
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pp.680-683
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2011
This study deals with damage detection in beam structure by using modal strain energy-based technique with three different sensor types: accelerometer, lead zirconate titanate (PZT) piezoelectric sensor and electrical strain gage. First, the use of direct piezoelectric effect of PZT sensor for dynamic strain response are presented. Next, a modal strain energy-based damage detection method is outlined. For validation, forced vibration tests are carried out on lab-scale aluminum cantilever beam. The dynamic responses are measured for several damage scenarios. Based on damage localization results, the performance of three different sensor types is evaluated.
The present study suggests a localization method for the first (S1) and the second (S2) feature of heart sounds, based on an algorithm involving frequency filtering, energy detection, and interval regulation. Localization accuracy was evaluated by comparing the algorithm with the traditional Hilbert transform-based localization method. Results show that the sensitivity and the positive predictivity value of proposed method, respectively, were 97.27 % and 99.94 % in S1 detection and 94.99 % and 100 % in S2 detection.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.13
no.1
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pp.9-21
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2010
In this paper, optimum design of distributed detection is considered for a parallel sensor network system consisting of a fusion center and multiple passive sonar nodes. Nonrandom fusion rules are employed as the fusion rules of the sensor network. For the nonrandom fusion rules, it is shown that a threshold rule of each sensor node has uniformly most powerful properties. Optimum threshold for each sensor is investigated that maximizes the probability of detection under a constraint on energy consumption due to false alarms. It is also investigated through numerical experiments how signal strength, false alarm probability, and the distance between three sensor nodes affect the system detection performances.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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