• 제목/요약/키워드: Normalization

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음성인식에서 화자 내 정규화를 위한 진폭 변경 방법 (An Amplitude Warping Approach to Intra-Speaker Normalization for Speech Recognition)

  • 김동현;홍광석
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제4권3호
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    • pp.9-14
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    • 2003
  • 기존의 성도 정규화 방법은 화자 간 정규화의 정확성을 개선하기 위한 매우 좋은 방법이다. 본 논문에서는 피치 변경 발성에 기반을 둔 새로운 화자 내 warping 인수 추정 방법을 제안한다. 화자 내 피치 변경 발성은 성문과 성도에 의해 발생되는 음성의 음향학적 차이 때문에 음성의 특징 공간 분포는 다르게 나타날 것이다. 발성의 변동은 frequency 성분과 amplitude 성분의 두가지 유형이 있다. 성도 정규화는 화자 간 정규화 방법들 중에서 주파수 정규화 방법이다. 여기에서는 화자 내 정규화를 위하여 진폭 변동을 정규화하는 방법을 제안한다. 참조 피치와 입력 피치의 역비례 계산에 의해서 진폭 warping 인수를 결정하는 것이 가능하다. 성능 평가를 위한 인식 실험 결과 숫자와 단어 인식에서 0.4%∼2.3% 정도의 인식 오류가 감소되었다.

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지진 이벤트 분류를 위한 정규화 기법 분석 (Analysis of normalization effect for earthquake events classification)

  • 장수;구본화;고한석
    • 한국음향학회지
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    • 제40권2호
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    • pp.130-138
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    • 2021
  • 본 논문에서는 지진 이벤트 분류를 위한 다양한 정규화 기법 분석 및 효과적인 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)기반의 네트워크 구조를 제안하였다. 정규화 기법은 신경망의 학습 속도를 개선할 뿐만 아니라 잡음에 강인한 모습을 보여 준다. 본 논문에서는 지진 이벤트 분류를 위한 딥러닝 모델에서 입력 정규화 및 은닉 레이어 정규화가 모델에 미치는 영향을 분석하였다. 또한, 적용 은닉 레이어의 구조에 따른 다양한 실험을 통해 효과적인 모델을 도출하였다. 다양한 모의실험 결과 입력 데이터 정규화 및 제1 은닉 레이어에 가중치 정규화를 적용한 모델이 가장 안정적인 성능 향상을 보여 주었다.

URL정규화의 적용 효과 및 평가 (Effects and Evaluations of URL Normalization)

  • 정효숙;김성진;이상호
    • 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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    • 제33권5호
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    • pp.486-494
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    • 2006
  • 하나의 웹 문서는 문법적으로 서로 다른 두개 이상의 URL들로 표현 가능하다. URL 정규화는 URL을 정형화된 형태로 변환하는 과정이다. 정규화 과정을 통하여, 동일 웹 문서를 나타내는 URL들은 문법적으로 동일 URL들로 변환된다. 현재까지 정규화 방법의 개발 및 적용은 개발자의 경험적 지식에 기반을 두고 있으며, 체계적인 분석에 대한 연구가 부재하다. 본 논문에서는 웹 어플리케이션의 효율성과 효과성 측면에서 정규화 방법들을 평가하여 적절한 정규화 방법의 선택에 대한 지침 제공을 목적으로 한다. 또한, 웹 어플리케이션에서 정규화 적용으로 발생하는 효과를 분석하고, URL 정규화 평가를 위한 7가지 척도를 기술한다. 끝으로, 실제 웹 문서에서 추출된 약 2천 5백만개의 URL들을 대상으로 12개의 정규화 방법 이 평가된다.

Pitch Contour Conversion Using Slanted Gaussian Normalization Based on Accentual Phrases

  • Lee, Ki-Young;Bae, Myung-Jin;Lee, Ho-Young;Kim, Jong-Kuk
    • 음성과학
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    • 제11권1호
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    • pp.31-42
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    • 2004
  • This paper presents methods using Gaussian normalization for converting pitch contours based on prosodic phrases along with experimental tests on the Korean database of 16 declarative sentences and the first sentences of the story of 'The Three Little Pigs'. We propose a new conversion method using Gaussian normalization to the pitch deviation of pitch contour subtracted by partial declination lines: by using partial declination lines for each accentual phrase of pitch contour, we avoid the problem that a Gaussian normalization using average values and standard deviations of intonational phrase tends to lose individual local variability and thus cannot modify individual characteristics of pitch contour from a source speaker to a target speaker. From the results of the experiments, we show that this slanted Gaussian normalization using these declination lines subtracted from pitch contour of accentual phrases can modify pitch contour more accurately than other methods using Gaussian normalization.

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파워 스펙트럼 warping을 이용한 성도 정규화 (Vocal Tract Normalization Using The Power Spectrum Warping)

  • 유일수;김동주;노용완;홍광석
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2003년도 학술회의 논문집 정보 및 제어부문 A
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    • pp.215-218
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    • 2003
  • The method of vocal tract normalization has been known as a successful method for improving the accuracy of speech recognition. A frequency warping procedure based low complexity and maximum likelihood has been generally applied for vocal tract normalization. In this paper, we propose a new power spectrum warping procedure that can be improve on vocal tract normalization performance than a frequency warping procedure. A mechanism for implementing this method can be simply achieved by modifying the power spectrum of filter bank in Mel-frequency cepstrum feature(MFCC) analysis. Experimental study compared our Proposal method with the well-known frequency warping method. The results have shown that the power spectrum warping is better 50% about the recognition performance than the frequency warping.

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LED 열화 데이터에 대한 정규화 방법에 대한 연구 (Study on Normalization Method of LED Degradation Data)

  • 정의효;임홍우;형재필;정창욱;조정하;장중순
    • 한국신뢰성학회지:신뢰성응용연구
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    • 제18권1호
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    • pp.49-55
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    • 2018
  • Purpose: To propose improved method for normalization, compare to the de facto international standard which is IESNA TM-21 or conventional normalization methods. Methods: Firstly, we analysed conventional methods and specified the problem of normalization method which is based on first measured data. Secondly, we proposed our approach which is based on the design specification. Lastly, we studied a real degradation data which is conducted for 15,000 hours. Conclusion: Proposed normalization method is better approach because it can reflect real data and design specification, and reduce distortion when analysing degradation data. Also, It is appliable to other long-life reliability items.

Normalization Framework of BCI-based Facial Interface

  • Sung, Yunsick;Gong, Suhyun
    • Journal of Multimedia Information System
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    • 제2권3호
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    • pp.275-280
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    • 2015
  • Recently brainwaves are utilized diversely in the field of medicine, entertainment, education and so on. In the case of medicine, brainwaves are analyzed to estimate patients' diseases. However, the applications for entertainments usually utilize brainwaves as control signal without figuring out the characters of the brainwaves. Given that users' brainwaves are different each other, a normalization method is essential. The traditional brainwave normalization approaches utilize normal distribution. However, those approaches assume that brainwaves are collected enough to conduct normal distribution. When the few amounts of brainwaves are measured, the accuracy of the control signal based on the measured brainwaves becomes low. In this paper, we propose a normalization framework of BCI-based facial interfaces for novel volume controllers, which can normalizes the few amounts of brainwaves and then generates the control signals of BCI-based facial interfaces. In the experiments, two subjects were involved to validate the proposed framework and then the normalization processes were introduced.

평가지표의 통계적 특성을 고려한 대학순위 결정 모형 (University Ranking Model Considering the Statistical Characteristics of Indicators)

  • 박영선
    • 대한산업공학회지
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    • 제40권1호
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    • pp.140-150
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    • 2014
  • University ranking models, though they consider multiple indicators to evaluate universities, determine the overall score of each university based on their own normalization and aggregation methods. Thus, the rankings provided by such models primarily depend on actual scores of evaluation indicators, but they are also significantly affected by the normalization and aggregation methods. We examine the normalization methods of four university ranking models used in South Korea, China, and United Kingdom. We discuss a possible unintended consequence of these methods, i.e., some universities who want to improve their rankings may focus on unnecessary indicators, contrary to the evaluator's intension, due to the normalization methods. We suggest a new normalization method based on the statistical characteristics of the distribution of each evaluation indicator so that the new method can motivate the universities to move into the desirable directions intended by the evaluator.