Proceedings of the Korean Society for Language and Information Conference
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2007.11a
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pp.405-414
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2007
This paper describes a preliminary work on prosody modeling aspect of a text-to-speech system for Thai. Specifically, the model is designed to predict symbolic markers from text (i.e., prosodic phrase boundaries, accent, and intonation boundaries), and then using these markers to generate pitch, intensity, and durational patterns for the synthesis module of the system. In this paper, a novel method for annotating the prosodic structure of Thai sentences based on dependency representation of syntax is presented. The goal of the annotation process is to predict from text the rhythm of the input sentence when spoken according to its intended meaning. The encoding of the prosodic structure is established by minimizing speech disrhythmy while maintaining the congruency with syntax. That is, each word in the sentence is assigned a prosodic feature called strength dynamic which is based on the dependency representation of syntax. The strength dynamics assigned are then used to obtain rhythmic groupings in terms of a phonological unit called foot. Finally, the foot structure is used to predict the durational pattern of the input sentence. The aforementioned process has been tested on a set of ambiguous sentences, which represents various structural ambiguities involving five types of compounds in Thai.
Software product lines (SPL) are recently an emerging software reuse paradigm, which helps organizations develop their products from reusable core assets rather than from scratch. For developing these assets, understanding commonality and variability (C&V) is essential. A feature-oriented approach has been used extensively for C&V analysis in the SPL. However, this contains no proposal to systematically identify features and provide the rationale for the features. Further, the approach does not directly show how the results of C&V analysis will satisfy an organization's high-level business goals and provide the rationale for the C&V. Therefore, this paper presents a domain analysis method for the SPL based on goals, scenarios, and features in order to overcome some of the deficiencies and limitations of the feature-oriented approach. In particular, the paper proposes a domain requirements model (DRM) and a domain requirements modeling method based on the DRM. This method has been applied to the home integration system (HIS) domain to demonstrate its feasibility with a supporting tool, namely IDEAS. Our approach makes it possible to systematically identify the features and provide the rationale for both the features and the C&V.
This paper aims to propose articulatory features as novel predictors for automatic pronunciation assessment of English produced by Korean learners. Based on the distinctive feature theory, where phonemes are represented as a set of articulatory/phonetic properties, we propose articulatory Goodness-Of-Pronunciation(aGOP) features in terms of the corresponding articulatory attributes, such as nasal, sonorant, anterior, etc. An English speech corpus spoken by Korean learners is used in the assessment modeling. In our system, learners' speech is forced aligned and recognized by using the acoustic and pronunciation models derived from the WSJ corpus (native North American speech) and the CMU pronouncing dictionary, respectively. In order to compute aGOP features, articulatory models are trained for the corresponding articulatory attributes. In addition to the proposed features, various features which are divided into four categories such as RATE, SEGMENT, SILENCE, and GOP are applied as a baseline. In order to enhance the assessment modeling performance and investigate the weights of the salient features, relevant features are extracted by using Best Subset Selection(BSS). The results show that the proposed model using aGOP features outperform the baseline. In addition, analysis of relevant features extracted by BSS reveals that the selected aGOP features represent the salient variations of Korean learners of English. The results are expected to be effective for automatic pronunciation error detection, as well.
Wind tunnel experiment was carried out to study the cross-wind layer forces on a square cross-section building model using a synchronous multi-pressure sensing system. The stationarity of measured wind loadings are firstly examined, revealing the non-stationary feature of cross-wind forces. By converting the measured non-stationary wind forces into an energetically equivalent stationary process, the characteristics of local wind forces are studied, such as power spectrum density and spanwise coherence function. Mathematical models to describe properties of cross-wind forces at different layers are thus established. Then, a conditional simulation method, which is able to ex-tend pressure measurements starting from experimentally measured points, is proposed for the cross-wind loading. The method can reproduce the non-stationary cross-wind force by simulating a stationary process and the corresponding time varying amplitudes independently; in this way the non-stationary wind forces can finally be obtained by combining the two parts together. The feasibility and reliability of the proposed method is highlighted by an ex-ample of across wind loading simulation, based on the experimental results analyzed in the first part of the paper.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.31
no.1
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pp.59-66
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2014
The central seam, the vertical 'line' between doors, in the front view of a refrigerator must have its gap and flush within certain ranges to meet functional and aesthetic requirements. The conventional criteria for gap and flush control in the industry are to keep the gap and flush within certain ranges at each of various points along the seam. For aesthetics, however, the uniformity of the gap is also as important because a 'tapered' seam is negatively perceived by human eyes. This paper shows a case study of tolerance design for a refrigerator door system. It presents a step-by-step procedure, which consists of datum flow chain analysis, identification of assembly features, computer modeling of feature tolerances, assembly operations and measurements, tolerance simulation, and tolerance adjustments based on the simulation results. It is found that extra care may need to be used to satisfy the aesthetical criterion for gap uniformity.
Geographic information system (GIS) geography reference it talks the software system which is possible. When like this geographic information system in key feature trying to observe the problem which is an expression of geography information in the center, the research and development with 3 dimension expressions is active from 2 dimension expressions of existing and it is advanced. double meaning geography information which is huge to be quick, the place where it controls efficiently there is a many problem, the ring from the dissertation which it sees and 3 dimensions and efficient scene of the GIS rendering compared to the ring from hazard image base modeling and rendering compared to hazard proposal LDI (Layered Depth Images) it uses GIS rendering compared to the ring to sleep it does. It acquired the terrain data of 3 dimensions from thread side base method. terrain data of 3 dimensions which are acquired like this the place where it has depth information like this depth information in base and the LDI, it did it created. Also it was a traditional modeling method and 3DS-Max it used and it created the LDI. It used LDI information which is acquired like this and the GIS of more efficient 3 dimensions rendering compared to the possibility of ring it was.
The reconfigurable architecture is increasingly important for design of multi-mode communication systems and computation-intensive DSP systems. The proposed coarse-grain architecture is based on a reconfigurable processing element consisting of a MAC unit, a register file, a context data register, and PE interconnect control blocks. The main feature of the Proposed architecture is the loop context which enables faster configuration. Also, we propose another area-efficient reconfigurable architecture with improved reconfigurability. The SystemC modeling results show that the proposed architecture can reduce 9 clock cycles of 2D DCT compared to existing architectures.
By using image recognition technology, this paper presents a new fault diagnosis method for rotating machinery with artificial immune algorithm. This method focuses on the vibration state parameter image. The main contribution of this paper is as follows: firstly, 3-D spectrum is created with raw vibrating signals. Secondly, feature information in the state parameter image of rotating machinery is extracted by using Wavelet Packet transformation. Finally, artificial immune algorithm is adopted to diagnose rotating machinery fault. On the modeling of 600MW turbine experimental bench, rotor's normal rate, fault of unbalance, misalignment and bearing pedestal looseness are being examined. It's demonstrated from the diagnosis example of rotating machinery that the proposed method can improve the accuracy rate and diagnosis system robust quality effectively.
In this paper, a vector control method for a AC-Excited BLSM(Brushless Synchronous Motor) is proposed. The BLSM has a feature that separate exciter is not needed for excitation. The proposed method is described in two parts as follow, one is the design of drive and the other is a modeling for its implementation. Rotor flux is estimated using indirect sensing method based on voltage equation in the synchronously rotation reference frame. And rotor position is calculated from rotor angular velocity and stator current. Through computer simulation results of this proposed system, it is shown that the BLSM drive has a ability of precision torque control from the static and dynamic performance.
Oliaee, Seyyed Mohammad Emad;Teshnehlab, Mohammad;Shoorehdeli, Mahdi Aliyari
Smart Structures and Systems
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v.23
no.4
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pp.393-403
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2019
Applying more features gives us better accuracy in modeling; however, increasing the inputs causes the curse of dimensions. In this paper, a new structure has been proposed for fault detecting and identifying (FDI) of high-dimensional systems. This structure consist of two structure. The first part includes Auto-Encoders (AE) as Deep Neural Networks (DNNs) to produce feature engineering process and summarize the features. The second part consists of the Local Model Networks (LMNs) with LOcally LInear MOdel Tree (LOLIMOT) algorithm to model outputs (multiple models). The fault detection is based on these multiple models. Hence the residuals generated by comparing the system output and multiple models have been used to alarm the faults. To show the effectiveness of the proposed structure, it is tested on single-shaft industrial gas turbine prototype model. Finally, a brief comparison between the simulated results and several related works is presented and the well performance of the proposed structure has been illustrated.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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