This paper proposes a noble voice recognition method based on an adaptive MFCC and deep learning for embedded systems. To enhance the recognition ratio of the proposed voice recognizer, ambient noise mixed into the voice signal has to be eliminated. However, noise filtering processes, which may damage voice data, diminishes the recognition ratio. In this paper, a filter has been designed for the frequency range within a voice signal, and imposed weights are used to reduce data deterioration. In addition, a deep learning algorithm, which does not require a database in the recognition algorithm, has been adapted for embedded systems, which inherently require small amounts of memory. The experimental results suggest that the proposed deep learning algorithm and HMM voice recognizer, utilizing the proposed adaptive MFCC algorithm, perform better than conventional MFCC algorithms in its recognition ratio within a noisy environment.
This study investigates how perception of easy sentences varies with prosody pattern, sound intensity, and signal-to-noise ratio(SNR) in young adults with normal hearing who were in their 20's. The results showed that the presence of proper prosody pattern in the sentences increased correct perception rate of the target sentences, and that the lower the intensity and SNR, the lower the sentence perception scores. The results also showed that SNR had a greater effect on the sentence perception scores than sound intensity. There was a significant decrease of perception scores starting at the level of 15 dB and +3 SNR for the sentences with prosody pattern, while starting at the level of 18 dB and +6 SNR for the sentences without prosody pattern, ending up with a very poor perception score as sound intensity and SNR gets lower. There was a significant difference in the perception score of the sentences with prosody pattern between 20 year-old group and 21 year or older group in several listening conditions of sound intensity and SNR.
본 논문에서는 임펄스 잡음과 방해파에 의한 전자파 장해(EM!) 환경하에서 디지틀 무선통신 신호(QPSK 신호, DQPSK 신호,MSK 신호 및 GMSK 신호) 의 오율성능을 알아내기 위하여 오율식을 유도하고 이의 수치 계산 결과를 반송파 대잡음 전력비(CNR), 반송파 대 방해파 전력비(CIR), 임펄스 지수(A), 가우스 잡음 대 임 펄스 잡음 전력비($\gamma$ 방해파 지수(m) 동을 함수로 하여 그래프로 나타내고 이를 검토하여 임펄스 잡음과 방 해파 형태에 따른 영향을 분석하였다. 그 결과 엄펄스 잡음과 m-분포 톤 방해파가 함께 존재하는 환경하에서는 방해파의 진폭 변화의 정도가 클수록 오율성능열화가 심하였으며 오율의 성능열화가 가장 큰 것에서부터 작은 것으로 나열하면 DQPSK 신호, GMSK 신호, QPSK 신호,MSK 신호 순이다. 임펄스잡음과일정 진폭톤(m=$\infty$) 방해파가함께 존재하는환경하에서는CIR 20 dB 이상에서 방해파의 영향이 거의 없어짐을 알 수 있었다. 또한 CIR을 10dB에서 15dB로 증가시켰을 때 각 통신 방식마다 오율성능의 개선 폭이 가장 크게 나타났다. 방해파 진폭의 변동이 작을수록 또 CIR이 증가할수록 각 신호는 방해파로부터의 영향을 적게 받아 오율 성 능이 개선될 것으로 기대되었으나 그다지 큰 성능개선올 얻을 수 없었는데 이는 임펄스 잡음이 신호의 성능열 화에 지배적인 역할을 하기 때문이다.
최근, 영상정보에 관련된 하드웨어 및 소프트웨어 등의 기술이 발달함에 따라 다양한 멀티미디어 서비스에 대한 수요가 증가 되고 있다. 그러나 영상 신호의 처리, 전송, 저장하는 과정에서 여러 외부 원인에 의해 영상의 열화가 발생되며, 영상 열화의 주된 원인은 잡음에 의한 것이다. 영상은 대부분 AWGN(additive white Gaussian noise)에 의해 훼손되며, 잡음 제거를 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 영상에 첨가되는 AWGN의 영향을 완화하기 위하여, 공간 영역에서의 저주파 및 고주파 특성이 우수한 잡음제거 알고리즘을 제안하였다. 그리고 시뮬레이션을 통해 기존의 방법들과 결과를 비교하였으며, 성능의 평가를 위하여 PSNR(peak signal to noise ratio)을 사용하였다.
Many machine failures are not detected well in advance due to the masking of background noise and attenuation of the source signal through the transmission mediums. Advanced signal processing techniques using adaptive filters and higher order statistics have been attempted to extract the source signal from the measured data at the machine surface. In this paper, blind deconvolution using the eigenvector algorithm (EVA) technique is used to recover a damaged bearing signal using only the measured signal at the machine surface. A damaged bearing signal corrupted by noise with varying signal-to-noise (s/n) was used to determine the effectiveness of the technique in detecting an incipient signal and the optimum choice of filter length. The results show that the technique is effective in detecting the source signal with an s/n ratio as low as 0.21, but requires a relatively large filter length.
The noise suppression of time domain NMR data by discrete wavelet transform with high order Daubechies wavelet coefficients exhibits severe peak distortion and incomplete noise suppression near real signal. However, the fact that even a shift averaged Harr wavelet transform with a set of Daubechies wavelet coefficients (1/2, -l/2) can be used as a new and excellent tool to distinguish real peaks from the noise contaminated NMR signal is introduced. New algorithms of shift averaged Harr wavelet were developed and quantitatively evaluated in terms of threshold and signal to noise ratio (SNR).
In this paper, active noise control is performed in a duct system using the periodic pulse train which corresponds to the periodic component of noise source as a reference signal. Control algorithm applied in this study is possible to eliminate the acoustic feedback which occurs in the conventional filtered-x and filtered-u LMS algorithm by using electrical reference signal and has the fast adaptation speed with low filter orders by using synchronous sampling method is discussed via computer simulations and experiments of case studies such as frequency modulation, amplitude modulation and frequency differency between source signal and reference signal.
본 논문에서는 협력 빔형성(Coordinated Multi-Point Coordinated Beamforming : CoMP CB) 시나리오에서 인접한 사용자들 때문에 발생되는 간섭(Inter User Interference : IUI)을 제거하기 위해 사용된 Block Diagonal Geometric Mean Decomposition(BD-GMD)기반의 IUI 제거 알고리즘을 Successive Signal to Leakage plus Noise Ratio(SSLNR) 환경에서의 ZF(Zero-Forcing)에 적용하여 누출 전력을 제거한다. 또 IUI 제거 알고리즘을 사용했을 시 문제가 되는 원하는 신호 전력(Desired signal power)의 크기를 크게 보장할 수 없다는 점을 보완하기 위해 적절한 채널 열 순열(Channel ordering)을 수행하여 원하는 신호의 전력을 높인다. IUI 제거 알고리즘 사용과 적절한 채널 열 순열을 통해 기존의 SSLNR-Zero-Forcing Tomlinson Harashima precoding(ZF-THP) 기법보다 더 나은 비트오류확률(Bit Error Rate : BER)성능을 낼 수 있다.
Kim Young Sun;Kong Jong-Pil;Heo Haeng-Pal;Park Jong-Euk;Paik Hong-Yul
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2004년도 Proceedings of ISRS 2004
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pp.444-447
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2004
SNR(Signal to Noise Ratio) is one of the most important performance for the electro-optical camera system. This paper shows not only the SNR analyses for the MSC system, which is the payload in the KOMPSAT2 satellite, but also the trials for its improvement in the electronics circuit design. The MSC deals with one panchromatic band and four multi-spectral bands. The SNR analyses are performed based on the MSC design for the each band and assuming that the defined radiance reached directly to the sensor entrance pupil. In the SNR calculation, shot noise, dark current noise, analog electronics noise and ADC quantization noise are considered as noise sources. In these noise sources, especially, the electronics noise depends on the camera electronics design. This paper shows the camera electronics design to increase SNR and its test results as well as the SNR analyses.
Speech enhancement is a challenging problem due to the diversity of noise sources and their effects in different applications. The goal of speech enhancement is to improve the quality and intelligibility of speech by reducing noise. Many research works in speech enhancement have been accomplished in English and other European Languages. There has been limited or no such works or efforts in the past in the context of Tamil speech enhancement in the literature. The aim of the proposed method is to reduce the background noise present in the Tamil speech signal by using wavelets. New modified thresholding function is introduced. The proposed method is evaluated on several speakers and under various noise conditions including White Gaussian noise, Babble noise and Car noise. The Signal to Noise Ratio (SNR), Mean Square Error (MSE) and Mean Opinion Score (MOS) results show that the proposed thresholding function improves the speech enhancement compared to the conventional hard and soft thresholding methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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