The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
/
v.39A
no.5
/
pp.244-250
/
2014
The Most Serious Engine Faults Are Those That Occur Within The Engine. Traditional Engine Fault Diagnosis Is Highly Dependent On The Engineer'S Technical Skills And Has A High Failure Rate. Neural Networks And Support Vector Machine Were Proposed For Use In A Diagnosis Model. In This Paper, Noisy Sound From Faulty Engines Was Represented By The Mel Frequency Cepstrum Coefficients, Zero Crossing Rate, Mean Square And Fundamental Frequency Features, Are Used In The Hidden Markov Model For Diagnosis. Our Experimental Results Indicate That The Proposed Method Performs The Diagnosis With A High Accuracy Rate Of About 98% For All Eight Fault Types.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
/
2002.11a
/
pp.707-710
/
2002
본 논문은 오디오와 비디오 정보의 융합을 통한 멀티 모달 음성 인식 시스템을 제안한다. 음성 특징 정보와 영상 정보 특징의 융합을 통하여 잡음이 많은 환경에서 효율적으로 사람의 음성을 인식하는 시스템을 제안한다. 음성 특징 정보는 멜 필터 캡스트럼 계수(Mel Frequency Cepstrum Coefficients: MFCC)를 사용하며, 영상 특징 정보는 주성분 분석을 통해 얻어진 특징 벡터를 사용한다. 또한, 영상 정보 자체의 인식률 향상을 위해 피부 색깔 모델과 얼굴의 형태 정보를 이용하여 얼굴 영역을 찾은 후 강력한 입술 영역 추출 방법을 통해 입술 영역을 검출한다. 음성-영상 융합은 변형된 시간 지연 신경 회로망을 사용하여 초기 융합을 통해 이루어진다. 실험을 통해 음성과 영상의 정보 융합이 음성 정보만을 사용한 것 보다 대략 5%-20%의 성능 향상을 보여주고 있다.
Speech database built of phonemes is significant in the studies of speech recognition, speech synthesis and analysis, Phoneme, consist of voiced sounds and unvoiced ones, Though there are many feature differences in voiced and unvoiced sounds, the traditional algorithms for detecting the boundary between phonemes do not reflect on them and determine the boundary between phonemes by comparing parameters of current frame with those of previous frame in time domain, In this paper, we propose the assort algorithm, which is based on a block and reflecting upon the feature differences between voiced and unvoiced sounds for phoneme segmentation, The assort algorithm uses the distance measure based upon MFCC(Mel-Frequency Cepstrum Coefficient) as a comparing spectrum measure, and uses the energy, zero crossing rate, spectral energy ratio, the formant frequency to separate voiced sounds from unvoiced sounds, N, the result of out experiment, the proposed system showed about 79 percents precision subject to the 3 or 4 syllables isolated words, and improved about 8 percents in the precision over the existing phonemes segmentation system.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
/
v.41
no.4
/
pp.103-111
/
2004
The method of speaker normalization has been known as the successful method for improving the accuracy of speech recognition at speaker independent speech recognition system. A frequency warping approach is widely used method based on maximum likelihood for speaker normalization. This paper propose a new power spectrum warping approach to making improvement of speaker normalization better than a frequency warping. Th power spectrum warping uses Mel-frequency cepstrum analysis(MFCC) and is a simple mechanism to performing speaker normalization by modifying the power spectrum of Mel filter bank in MFCC. Also, this paper propose the hybrid VTN combined the Power spectrum warping and a frequency warping. Experiment of this paper did a comparative analysis about the recognition performance of the SKKU PBW DB applied each speaker normalization approach on baseline system. The experiment results have shown that a frequency warping is 2.06%, the power spectrum is 3.06%, and hybrid VTN is 4.07% word error rate reduction as of word recognition performance of baseline system.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
/
v.41
no.3
/
pp.195-200
/
2004
In this paper we propose effective speech recognizer through two recognition experiments. In general, SVM is classification method which classify two class set by finding voluntary nonlinear boundary in vector space and possesses high classification performance under few training data number. In this paper we compare recognition performance of HMM and SVM at training data number and investigate recognition performance of each feature parameter while changing feature space of MFCC using Independent Component Analysis(ICA) and Principal Component Analysis(PCA). As a result of experiment, recognition performance of SVM is better than 1:.um under few training data number, and feature parameter by ICA showed the highest recognition performance because of superior linear classification.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
/
1997.06a
/
pp.35-39
/
1997
본 연구에서는 음소를 인식의 기본단위로 하는 한국어 단어인식 시스템의 인식정도를 개선하기 이해 각 음소의 시간방향의 정보를 포함하고 있는 동적특징인 회귀계수와 K-L(Karhunen-Loeve)변환으로 얻은 특징파라미터(이하 K-L계수라 함)를 이용하여 음소인식과 단어인식 실험을 수행한 결과 그 유효성을 확인하였다. 이를 위해 먼저 파열음을 대상으로 정적 특징과 파라미터인 멜-켑스트럼(Mel-Cepstrum)과 동적 특징 파라미터인 회귀계수(Regressive Coefficient) 와 K-L 계수(Karhunen-Loeve Coefficient)를 추출하여 음소 인식실험을 수행하였다. 그 결과 멜-켑스트럼을 사용한 경우 39.84%, 회귀계수를 사용한 경우 48.52%, K-L계수를 사용한 경우 52.40%의 인식률을 얻었다. 이를 참고로 각각의 특징 파라미터를 결합하여 인식실험한 결과 멜-켑스트럼과 K-L계수를 사용한 경우 47.17%,멜 -켑스트럼과 회귀계수의 경우 60.11%,K-L계수와 회귀계수의 경우 60.35%, 멜-켑스트럼과 K-L계수 , 회귀계수를 사용한 경우 58.13%를 인식률을 얻어 동적특징인 K-L 계수와 회귀계수를 사용한 경우와 멜-켑스트럼과 회귀계수를 사용한 경우가 높은 인식률을 보였으며 이를 단어로 확장하여 인식실험을 수행한 결과 기존의 특징 파라미터를 이용한 경우보다 높은 인식률을 얻어 동적 파라미터의 유효성을 확인하였다
Journal of information and communication convergence engineering
/
v.13
no.3
/
pp.145-151
/
2015
We describe in this paper a hardware-based improvement scheme of a real-time automatic speech recognition (ASR) system with respect to speed by designing a parallel feature extraction algorithm on a Field-Programmable Gate Array (FPGA). A computationally intensive block in the algorithm is identified implemented in hardware logic on the FPGA. One such block is mel-frequency cepstrum coefficient (MFCC) algorithm used for feature extraction process. We demonstrate that the FPGA platform may perform efficient feature extraction computation in the speech recognition system as compared to the generalpurpose CPU including the ARM processor. The Xilinx Zynq-7000 System on Chip (SoC) platform is used for the MFCC implementation. From this implementation described in this paper, we confirmed that the FPGA platform is approximately 500× faster than a sequential CPU implementation and 60× faster than a sequential ARM implementation. We thus verified that a parallelized and optimized MFCC architecture on the FPGA platform may significantly improve the execution time of an ASR system, compared to the CPU and ARM platforms.
In this paper, we propose a predictive block constrained trellis coded quantization (BC-TCQ) to quantize cepstral coefficients for the distributed speech recognition. For Prediction of the cepstral coefficients. the 1st order auto-regressive (AR) predictor is used. To quantize the prediction error signal effectively. we use a BC-TCQ. The performance is compared to the split vector quantizers used in the ETSI standard, demonstrating reduction in the cepstral distance and computational complexity.
The researches of the emotions are currently great interest in speech processing as well as in human-machine interaction domain. In the recent years, more and more of researches relating to emotion synthesis or emotion recognition are developed for the different purposes. Each approach uses its methods and its various parameters measured on the speech signal. In this paper, we proposed using a short-time parameter: MFCC coefficients (MelFrequency Cepstrum Coefficients) and a simple but efficient classifying method: Vector Quantification (VQ) for speaker-dependent emotion recognition. Many other features: energy, pitch, zero crossing, phonetic rate, LPC... and their derivatives are also tested and combined with MFCC coefficients in order to find the best combination. The other models: GMM and HMM (Discrete and Continuous Hidden Markov Model) are studied as well in the hope that the usage of continuous distribution and the temporal behaviour of this set of features will improve the quality of emotion recognition. The maximum accuracy recognizing five different emotions exceeds $88\%$ by using only MFCC coefficients with VQ model. This is a simple but efficient approach, the result is even much better than those obtained with the same database in human evaluation by listening and judging without returning permission nor comparison between sentences [8]; And this result is positively comparable with the other approaches.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
/
v.15
no.2
/
pp.522-539
/
2021
In order to solve the problems of the existing audio fingerprint method when extracting audio fingerprints from long speech segments, such as too large fingerprint dimension, poor robustness, and low retrieval accuracy and efficiency, a robust audio fingerprint retrieval method based on feature dimension reduction and feature combination is proposed. Firstly, the Mel-frequency cepstral coefficient (MFCC) and linear prediction cepstrum coefficient (LPCC) of the original speech are extracted respectively, and the MFCC feature matrix and LPCC feature matrix are combined. Secondly, the feature dimension reduction method based on information entropy is used for column dimension reduction, and the feature matrix after dimension reduction is used for row dimension reduction based on energy feature dimension reduction method. Finally, the audio fingerprint is constructed by using the feature combination matrix after dimension reduction. When speech's user retrieval, the normalized Hamming distance algorithm is used for matching retrieval. Experiment results show that the proposed method has smaller audio fingerprint dimension and better robustness for long speech segments, and has higher retrieval efficiency while maintaining a higher recall rate and precision rate.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.