Speech segmentation at phoneme level is important for corpus-based text-to-speech synthesis. In this paper, we examine acoustic modeling methods to improve the performance of automatic speech segmentation system based on Hidden Markov Model (HMM). We compare monophone and triphone models, and evaluate several model training approaches. In addition, we employ an energy-based postprocessing scheme to make correction of frequent boundary location errors between silence and speech sounds. Experimental results show that our system provides 71.3% and 84.2% correct boundary locations given tolerance of 10 ms and 20 ms, respectively.
This paper proposes a recovering technique of the elevation map by stereo modeling of the aerial image sequence which is transformed based on the aircraft situation. The area-based stereo matching method is simulated and the various parameters are experimentally chosen. In a depth extraction step, the depth is determined by solving the vector equation. The equation is suitable for stereo modeling of aerial images which do not satisfy the epipolar constraint. Also, the performance of the conventional feature-based matching scheme is compared. Finally, techniques analyzing the accuracy of the recovered elevation map (REM) are described. The analysis includes the error estimation for both height and contour lines, where the accuracy is based on the measurements of deviations from the estimates obtained manually. The experimental results show the efficiency of the proposed technique.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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제19권2호
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pp.123-135
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2015
In this paper, a reduced-order modeling(ROM) of Burgers equations is studied based on pseudo-spectral collocation method. A ROM basis is obtained by the proper orthogonal decomposition(POD). Crank-Nicolson scheme is applied in time discretization and the pseudo-spectral element collocation method is adopted to solve linearlized equation based on the Newton method in spatial discretization. We deliver POD-based algorithm and present some numerical experiments to show the efficiency of our proposed method.
This paper introduces facility operation modeling and simulation based primarily on a discrete event system modeling scheme. Many modern industrial facilities are so complex that their operational status cannot be estimated by simple calculations. In general, a facility can consist of many processes and transfers of material between processes that may be modeled as a discrete event system. This paper introduces the current status of studies on operation modeling and simulation for typical nuclear facilities, along with some examples. In addition, this paper provides insights about how a discrete event system can be applied to a model for a nuclear facility. A headend facility is chosen for operation modeling and the simulation, and detailed procedure is thoroughly described from modeling to an analysis of discrete event results. These kinds of modeling and simulation are very important because they can contribute to facility design and operation in terms of prediction of system behavior, quantification of facility capacity, bottleneck identification and efficient operation scheduling.
This paper proposes the alternative observer and controller design scheme based on T-S fuzzy model. Nonlinear systems are represented by fuzzy models since fuzzy logic systems are universal approximators. In order to estimate the unmeasurable states of a given unknown nonlinear system, T-S fuzzy modeling method is applied to get the dynamics of an observation system. T-S fuzzy system uses the linear combination of the input state variables and the modeling applications of them to various kinds of nonlinear systems can be found. The proposed indirect adaptive fuzzy observer based on T-S fuzzy model can cope with not only unknown states but also unknown parameters. The proposed controller is based on a simple output feedback method. Therefore, it solves the singularity problem, without any additional algorithm, which occurs in the inverse dynamics based on the feedback linearization method. The adaptive fuzzy scheme estimates the parameters and the feedback gain comprising the fuzzy model representing the observation system. In the process of deriving adaptive law, the Lyapunov theory and Lipchitz condition are used. To show the performance of the proposed observer and controller, they are applied to an inverted pendulum on a cart.
Manufacturing systems are usually large, complex, and concurrent in nature that makes it difficult to model and simulate the behavior in advance. The paper proposes an approach, called OPNets, for modeling and validating manufacturing systems. The approach is based on object-oriented high-level Petri nets in which modeling components of Petri net are constructed into object hierarchy. The objects communicate with each other by passing messages. To enhance the reusability and maintainability, a system are developed by object hierarchy. Inheritance among object hierarchy is also supported in OPNets. The modeling scheme of OPNets tries to resolve the complexity problems of Petri net.
In this paper, we propose a method of cooperative control(T-cell modeling) and selection of group behavior strategy(B-cell modeling) based on immune system in distributed autonomous robotic system(DARS). Immune system is living body's self-protection and self-maintenance system. Thus these features can be applied to decision making of optimal swarm behavior in dynamically changing environment. For the purpose of applying immune system to DARS, a robot is regarded as a B cell, each environmental condition as an antigen, a behavior strategy as an antibody and control parameter as a T-call respectively. The executing process of proposed method is as follows. When the environmental condition changes, a robot selects an appropriate behavior strategy. And its behavior strategy is stimulated and suppressed by other robot using communication. Finally much stimulated strategy is adopted as a swarm behavior strategy. This control scheme is based of clonal selection and idiotopic network hypothesis. And it is used for decision making of optimal swarm strategy. By T-cell modeling, adaptation ability of robot is enhanced in dynamic environments.
This paper presents a novel fault location scheme on Korean AC electric railway systems. On AC railway system, because of long distance, 40[km] or above, between two railway substations, a fault location technique is very important. Since the fault current flows through the catenary system, it must be modeled exactly to analyze the fault current magnitude and fault location. In this paper, suggesting the novel scheme of fault location, a 9-conductor modeling technique including boost wires and impedance bonds is introduced based on the characteristics of Korean AC electric railway. After obtaining a 9-conductor modeling, the railway system is constructed for computer simulation by using PSCAD/EMTDC. By case studies, we can verify superiority of a new fault location scheme and propose a powerful model for fault analysis on electric railway systems.
The paper presents a simulation model and analysis of a grid-connected variable speed wind energy conversion scheme (VSWECS) using the PSCAD/EMTDC software. The modeled system uses a variable speed drive, a fixed pitch angle, a synchronous generator as a wind generator and an AC-DC-AC conversion scheme, which facilitates the wind generation to efficiently operate under varying wind speed while connected to the distribution network. The power output of the WECS is controlled by the AC-DC-AC conversion scheme, the objective of which is to capture the maximum active power under varying wind conditions and to keep the voltage magnitude of the terminal bus at a specific level. Aerodynamic models are applied for a wind turbine model. An simulation analysis of the scheme in terms of its responding to wind variations is also presented.
We propose a new technique to the design and real-time implementation of an adaptive controller for robotic manipulator based on digital signal processors in this paper. The Texas Instruments DSPs(TMS320C80) chips are used in implementing real-time adaptive control algorithms to provide enhanced motion control performance for dual-arm robotic manipulators. In the proposed scheme, adaptation laws are derived from model reference adaptive control principle based on the improved direct Lyapunov method. The proposed adaptive controller consists of an adaptive feed-forward and feedback controller and time-varying auxiliary controller elements. The proposed control scheme is simple in structure, fast in computation, and suitable for real-time control. Moreover, this scheme does not require any accurate dynamic modeling, nor values of manipulator parameters and payload. Performance of the proposed adaptive controller is illustrated by simulation and experimental results for a dual arm robot consisting of two 4-d.o.f. robots at the joint space and cartesian space.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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