Recently, a methodology for analyzing complex bio-signals using a deep learning model has emerged among studies that recognize human emotions. At this time, the accuracy of emotion classification may be changed depending on the evaluation method and reliability depending on the kind of data to be learned. In the case of biological signals, the reliability of data is determined according to the noise ratio, so that the noise detection method is as important as that. Also, according to the methodology for defining emotions, appropriate emotional evaluation methods will be needed. In this paper, we propose a wavelet -based noise threshold setting algorithm for verifying the reliability of data for multimodal bio-signal data labeled Valence and Arousal and a method for improving the emotion recognition rate by weighting the evaluation data. After extracting the wavelet component of the signal using the wavelet transform, the distortion and kurtosis of the component are obtained, the noise is detected at the threshold calculated by the hampel identifier, and the training data is selected considering the noise ratio of the original signal. In addition, weighting is applied to the overall evaluation of the emotion recognition rate using the euclidean distance from the median value of the Valence-Arousal plane when classifying emotional data. To verify the proposed algorithm, we use ASCERTAIN data set to observe the degree of emotion recognition rate improvement.
This study examines the fundamental frequency(f0) distribution of 2,740 Korean speakers in a dialogue speech corpus. Praat and R were used for the collection and analysis of acoustical f0 data after removing extreme values considering the interquartile f0 range of the intonational phrases produced by each individual speaker. Results showed that the average f0 value of all speakers was 185 Hz and the median value was 187 Hz. The f0 data showed a positively skewed distribution of 0.11, and the kurtosis was -0.09, which is close to the normal distribution. The pitch values of daily conversations varied in the range of 238 Hz. Further examination of the male and female groups showed distinct median f0 values: 114 Hz for males and 199 Hz for females. A t-test between the two groups yielded a significant difference. The skewness representing the distribution shape was 1.24 for the male group and 0.58 for the female group. The kurtosis was 5.21 and 3.88 for the male and female groups, and the male group values appeared leptokurtic. A regression analysis between the median f0 and age yielded a slope of 0.15 for the male group and -0.586 for the female group, which indicated a divergent relationship. In conclusion, a normative f0 distribution of different Korean age and sex groups can be examined in the conversational speech corpus recorded by a massive number of participants. However, more rigorous data might be required to define a relation between age and f0 values.
Yunju Han;Do Hyung Kim;Ja Eun Hwang;Dae-Hyun Jang;Jae Won Kim
Phonetics and Speech Sciences
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v.16
no.1
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pp.33-40
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2024
This study investigated acoustic features in spectral moment analysis, comparing accurate articulations with distortions of alveolar fricatives such as dentalization, palatalization, and lateralization. A retrospective analysis was conducted on speech samples from 61 children (mean age: 5.6±1.5 years, 19 females, 42 males) using the Assessment of Phonology & Articulation for Children (APAC) and Urimal-test of Articulation and Phonology I (U-TAP I). Spectral moment analysis was applied to 169 speech samples. The results revealed that the center of gravity of accurate articulations was higher than that of palatalization, while palatalization was lower than dentalization. The variance of dentalization was higher than that of both accurate articulations and palatalization. The skewness of dentalization was higher than that of accurate articulations, and the skewness of palatalization was higher than that of accurate articulations. The kurtosis of palatalization was higher than that of both accurate articulations and dentalization. No significant differences were observed for the position of fricatives (initial, medial) and tense type (plain, tense) across all variables of spectral moment analysis for each distortion type. This study confirmed distinct patterns in center of gravity, variance, skewness, and kurtosis depending on the type of alveolar fricative distortion. The objective values provided in this study will serve as foundational data for diagnosing alveolar fricative distortions in children with speech sound disorders.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.29
no.12
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pp.1313-1320
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2012
Condition monitoring of the reciprocating compressor is important task. As a traditional method, health monitoring system of refrigerator depends on decision of a skilled person based on his experience. However, the skilled person cannot monitor all the compressors completely. If a sampled compressor is faulty, thousands of compressors manufactured at that place are regarded as faulty compressors. Therefore it is necessary to monitor all compressors in the production line. In the paper real time health monitoring system is developed based on high order time frequency method and artificial neural network. The system is installed in the mass production line. The result of the application has been very successful, and currently the system is working very well on the production line.
The purpose of this study was to identify a causal relationship in the career preparation behavior, parental social support, career decision making self-efficacy and the career maturity of the pre-service elementary school teachers. A total of 374 questionnaires were used for data analysis, excluding the 23 copies deemed insincere in response. To ensure the reliability and validity of the questions, technical statistics of the frequency, ratio, average, standard deviation, skewness, and kurtosis via PASW 18.0, item-total correlation, the totality, and the reliability analysis. The structural analysis via AMOS 7.0 in the bootstrapping method was undertaken to perform the path analysis among the variables and to assess the suitability of the model. The findings of the study led to the following conclusions: First, the causal model for the career preparation behavior, parental social support, career decision making self-efficacy, and the career maturity of the pre-service elementary school teachers is suitable to empirical analysis on research variables. Second, the career decision making self-efficacy of pre-service elementary teachers has direct effect on career preparation behavior positively. Third, parental social support of the pre-service elementary teachers has indirect effects on the career preparation behavior positively.
The reliability analysis for nonnormal distributions using the three level DOE(design of experiments) method was developed by Seo and Kwak in 2002. Although this method estimates only up to the first four moments(mean, standard deviation, skewness, and kurtosis) of the system response function, the result and the type of probability distribution determined by using the Pearson system are shown very good. However the accuracy is low in case of nonlinear performance function and sometimes, the level calculated is outside of the region in which the random variable is defined. In this article we suggest a modified three level DOE method to overcome these weaknesses and to obtain optimum choice for 3 levels and weights to handle nonnormal distributions. Furthermore we extend it to finding the optimum choice for 5 levels and weights to increase the accuracy in case of nonlinear performance function. A systematic procedure for reliability analysis is then proposed by using the Pearson system.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.7
no.4
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pp.613-631
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2013
Cognitive radio (CR) is proposed as a key solution to improve spectral efficiency and overcome the spectrum scarcity. Spectrum sensing is an important task in each CR system with the aim of identifying the spectrum holes and using them for secondary user's (SU) communications. Several conventional methods for spectrum sensing have been proposed such as energy detection, matched filter detection, etc. However, the main limitation of these classical methods is that the CR network is not able to communicate with its own base station during the spectrum sensing period and thus a fraction of the available primary frame cannot be exploited for data transmission. The other limitation in conventional methods is that the SU data frames should be synchronized with the primary network data frames. To overcome the above limitations, here, we propose a spectrum sensing technique based on blind source separation (BSS) that does not need time synchronization between the primary network and the CR. Moreover, by using the proposed technique, the SU can maintain its transmission with the base station even during spectrum sensing and thus higher rates are achieved by the CR network. Simulation results indicate that the proposed method outperforms the accuracy of conventional BSS-based spectrum sensing techniques.
In recent years owing to extensive land reclamation, increased river engineering activites and morer intense flood plain use, river geomorphology has attracted considerable attention. One of outstanding problems has been maintenance of river meanders and nearly all natural river exhibit the tendency to meander. Often the meander geometry was fitted in to various idealized model. COnsequently, both the selection of data and the methods to determine the geometric parameters were highly subject to individual preferences. This study applied statistical analysis in tipifying their shape and analysised meander characteristics by channel model of line generalization algorithm. This method is applied to Geum river system. The results show that the variance of curvature is a better index to describe the meander intensity and the kurtosis is a good index to characterize the total length of the straight sections for a given reach. The results also show that channel model of line generalization algorithm is a good model in analysis of meander characterisitics.
In this study, the regional frequency analysis is used to determine each subbasin drought frequency with reliable monthly precipitation and the L-Moments method which is almost unbiased and has very nearly a normal distribution is used for the parameter estimation of monthly precipitation time series in Nakdong river basin. As the result of this study, the duration of '93-'94 is most severe drought year than any other water year and the drought frequency is established as compared the regional frequency analysis result of cumulative precipitation of 12th duration months in each subbasin with that of 12th duration months in the major drought duration. The Linear regression equation is induced according to linear regression analysis of drought frequency between Nakdong total basin and each subbasin of the same drought duration. Therefore, as the foundation of this study, it can be applied proposed method and procedure of this study to the water budget analysis considering safety standards for the design of impounding facilities large-scale river basin and for this purpose, above all, it is considered that expansion of reliable preciptation data is needed in watershed rainfall station.
On-line monitoring of fault discharge is an important approach for indicating the condition of electrical insulation of stator winding in high voltage motor. In this paper, several key aspects of on-line monitoring system are discussed, involving the characteristics of fault discharge of stator winding in high voltage motor, spectrum analysis of four simulation fault signals, feature extraction of internal fault discharge from apply voltage to breakdown. The study of the partial discharge activities allows to highlight the ageing stage in the winding fault under test. During the life of the winding insulation fault, the shape of PD signal change relating to the ageing stage. The ageing of stator winding insulation fault of high voltage motor is investigated based on the characteristics of partial discharge pulse distribution and statistical parameters, such as maximum, skewness and kurtosis using discrete wavelet trnasform coefficients.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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