Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.16
no.3
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pp.141-147
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2011
This paper proposes an efficient two-stage fault prediction algorithm for fault detection and diagnosis of induction motors. In the first phase, we use a linear predictive coding (LPC) method to extract fault patterns. In the second phase, we use a dynamic time warping (DTW) method to match fault patterns. Experiment results using eight vibration data, which were collected from an induction motor of normal fault states with sampling frequency of 8 kHz and sampling time of 2.2 second, showed that our proposed fault prediction algorithm provides about 45% better accuracy than a conventional fault diagnosis algorithm. In addition, we implemented and tested the proposed fault prediction algorithm on a testbed system including TI's TMS320F2812 DSP that we developed.
The purpose of this paper is to improve the matching accuracy in identifying corresponding points in the area-based matching for the processing of stereo vision. For the selection of window size, a new method is proposed based on frequency domain analysis. The effectiveness of the proposed method is confirmed through a series of experiments. To overcome disproportionate distortion in stereo image pair, a new matching method using the warped window is also proposed. In the algorithm, the window is warped according to imaging geometry. Experiments on a synthetic image show that the matching accuracy is improved by 14.1% and 4.2% over the rectangular window method and image warping method each.
The main advantage of the statistical parametric speech synthesis is its flexibility in changing voice characteristics. A personalized text-to-speech(TTS) system can be implemented by combining a speech synthesis system and a voice transformation system, and it is widely used in many application areas. It is known that the fundamental frequency and the spectral envelope of speech signal can be independently modified to convert the voice characteristics. Also it is important to maintain naturalness of the transformed speech. In this paper, a speech synthesis system based on Hidden Markov Model(HMM-based speech synthesis, HTS) using the STRAIGHT vocoder is constructed and voice transformation is conducted by modifying the fundamental frequency and spectral envelope. The fundamental frequency is transformed in a scaling method, and the spectral envelope is transformed through frequency warping method to control the speaker's vocal tract length. In particular, this study proposes a voice transformation method using the correlation between fundamental frequency and vocal tract length. Subjective evaluations were conducted to assess preference and mean opinion scores(MOS) for naturalness of synthetic speech. Experimental results showed that the proposed voice transformation method achieved higher preference than baseline systems while maintaining the naturalness of the speech quality.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2004.05a
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pp.337-341
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2004
This paper concerns the analytical modeling and dynamic analysis of advanced rotating blade structure implemented by a dual approach based on structural tailoring and viscoelastic materials technology. Whereas structural tailoring uses the directionality properties of advanced composite materials, the passive materials technology exploits the damping capabilities of viscoelastic material(VEM) embedded into the host structure. The structure is modeled as a composite thin-walled beam incorporating a number of nonclassical features such as transverse shear, warping restraint, anisotropy of constituent materials, and warping and rotary inertias. The VEM layer damping treatment is modeled by using the Golla-Mushes-McTavish(GHM) method, which is employed to account for the frequency-dependent characteristic o the VEM. The displayed numerical results provide a comprehensive picture of the synergistic implications of the application of both techniques, namely, the tailoring and damping technology on vibration response of thin-walled beam structure exposed to external time-dependent excitations.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.13
no.3
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pp.99-106
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2008
Recently, digital music retrieval is using in many fields (Web portal. audio service site etc). In existing fields, Meta data of music are used for digital music retrieval. If Meta data are not right or do not exist, it is hard to get high accurate retrieval result. Contents based information retrieval that use music itself are researched for solving upper problem. In this paper, we propose Same music recognition method using similarity measurement. Feature data of digital music are extracted from waveform of music using Simplified MFCC (Mel Frequency Cepstral Coefficient). Similarity between digital music files are measured using DTW (Dynamic time Warping) that are used in Vision and Speech recognition fields. We success all of 500 times experiment in randomly collected 1000 songs from same genre for preying of proposed same music recognition method. 500 digital music were made by mixing different compressing codec and bit-rate from 60 digital audios. We ploved that similarity measurement using DTW can recognize same music.
In this research, we have explored personal authentication system through multimodal biometrics for mobile computing environment. We have selected face and speaker recognition for the implementation of multimodal biometrics system. For face recognition part, we detect the face with Modified Census Transform (MCT). Detected face is pre-processed through eye detection module based on k-means algorithm. Then we recognize the face with Principal Component Analysis (PCA) algorithm. For speaker recognition part, we extract features using the end-point of voice and the Mel Frequency Cepstral Coefficient (MFCC). Then we verify the speaker through Dynamic Time Warping (DTW) algorithm. Our proposed multimodal biometrics system shows improved verification rate through combining two different biometrics described above. We implement our proposed system based on Android environment using Galaxy S hoppin. Proposed system presents reduced false acceptance ratio (FAR) of 1.8% which shows improvement from single biometrics system using the face and the voice (presents 4.6% and 6.7% respectively).
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2012.07a
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pp.164-166
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2012
In this paper, we proposed a method for extracting predominant melody of polyphonic music based on harmonic structure. Harmonic structure is an important feature parameter of monophonic signal that has spectral peaks at the integer multiples of its fundamental frequency. We extract all fundamental frequency candidates contained in the polyphonic signal by verifying the required condition of harmonic structure. Then, we combine those harmonic peaks corresponding to each extracted fundamental frequency and assign a rank to each after calculating its harmonic average energy. We run pitch tracking based on the rank of extracted fundamental frequency and continuity of fundamental frequency, and determine the predominant melody. For the query by singing/humming (QbSH) task, we proposed Dynamic Time Warping (DTW) based matching engine. Our system reduces false alarm by combining the distances of multiple DTW processes. To improve the performance, we introduced the asymmetric sense, pitch level compensation, and distance intransitiveness to DTW algorithm.
In this paper we propose a method to improve the performance of the mel-cepstrum that is widely used in speech recognition. Typically, the met-cepstrum is obtained by critical band filters that have fixed center spacing and bandwidth. However different filter characteristics produce a different mel-cepstrum, resulting in a different performance. In this paper we analyze triangular-shaped and rectangular-shaped filters. By changing the characteristics of filters such as center frequency and bandwidth, we analyze the performance of the met-cepstrum. Then utilizing the simplex method, we propose a method to optimize the critical band filters. Using the dynamic time warping, we performed speaker independent recognition experiments with Korean digit words pronounced by 10 males and 10 females. Experiments show that the rectangular-shaped filters show good performance and the mel-cepstrum obtained by the optimized filters shows better performance than filters that have fixed center spacing and bandwidth.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.18
no.3
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pp.551-561
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2014
Since the depth and texture images have been widely used for generating 3-dimensional stereoscopic image, the security of them have been focused. In this paper, we propose a new watermarking technique for copyright of stereo and multiview images which is generated in an arbitrary viewpoint by depth and texture image. After the mark space is selected for preserving watermark through DIBR (depth-image-based rendering) process which uses 3D warping, the texture image is transformed to the frequency coefficient using 2D DCT (discrete cosine transform). Some parts of them are quantized, which is the corresponding process to watermarking. The embedded watermark is not conformed by eyes, so we identified the invisibility of the proposed method. In case of appling attacks of general image process, we also identified the robustness of it.
Kim, Keo-Sik;Yoon, Dae-Young;Seo, Jeong-Hwan;Kim, Kyeong-Seop;Song, Chul-Gyu
Proceedings of the KIEE Conference
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2004.11c
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pp.307-309
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2004
In this study, we have evaluated and classified arthritic pathology using the auscultation of knee joint sound. Six normal persons and 11 patients with knee problem were enrolled. Six patients of Group 1 needed an orthopeadic surgery because of the ruptured wounds of meniscus or ACL(Anterior Cruciate Ligament) and 5 patients of Group 2 diagnosed as osteoarthritis. Subjects were taken knee flexion and extension being seated in a chair for 20 seconds which repeated 3 times. Also subjects stood up and sit down repeatedly in the same way. After the movement of knee was divided into 18 degrees, the pitch perturbation according to partial degrees was analyzed and the DTW(Dynamic Time Warping) method was applied for normalizing a time-axis and unpaired t-test was used for statistic results among groups. As a result, the amplitude and frequency perturbations of group 2 was higher than group 1(p<0.05) and showed a characteristic 'w-shape' in angle-amplitude graph. These results suggest that the analysis of knee joint sound might assist in early diagnosis of knee joint disease.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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