The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.13
no.1
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pp.1-7
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2020
Directivity control technology of sound system is a key technology for improving sound quality. Providing a line source rather than a point source in an acoustic system can reduce the effects of attenuation interference at long distances, thereby providing high quality sound. In particular, A line-array speaker system can be used to provide coherent, high-quality sound over long distances. However, high frequencies have shorter wavelengths, so the distance between the speakers of a line array system must be shorter, but there are physical limitations. In this paper, we designed a wave guide and installed it in the speaker's compression driver to solve this problem. We measured and tested various acoustic characteristics to verify the performance of the speaker. As a result, when the line array sound system is constructed using the developed speakers, it is possible to provide a line source in all areas including the treble range, thereby achieving the same effect as a single extended source and providing high quality sound up to far distances.
We apply independent component analysis (ICA) for extracting an optimal basis to the problem of finding efficient features for representing speech signals of a given speaker The speech segments are assumed to be generated by a linear combination of the basis functions, thus the distribution of speech segments of a speaker is modeled by adapting the basis functions so that each source component is statistically independent. The learned basis functions are oriented and localized in both space and frequency, bearing a resemblance to Gabor wavelets. These features are speaker dependent characteristics and to assess their efficiency we performed speaker identification experiments and compared our results with the conventional Fourier-basis. Our results show that the proposed method is more efficient than the conventional Fourier-based features in that they can obtain a higher speaker identification rate.
We apply independent component analysis (ICA) for extracting an optimal basis to the problem of finding efficient features for representing speech signals of a given speaker The speech segments are assumed to be generated by a linear combination of the basis functions, thus the distribution of speech segments of a speaker is modeled by adapting the basis functions so that each source component is statistically independent. The learned basis functions are oriented and localized in both space and frequency, bearing a resemblance to Gabor wavelets. These features are speaker dependent characteristics and to assess their efficiency we performed speaker identification experiments and compared our results with the conventional Fourier-basis. Our results show that the proposed method is more efficient than the conventional Fourier-based features in that they can obtain a higher speaker identification rate.
Directional ultrasonic speakers that are used to hear sound only in a specific area have been continuously researched on various improvements in terms of sound quality and cost compared to general speakers. In this paper, we propose a DSP based hybrid-type ultrasonic speaker that can be heard at the same time as a general speaker in order to compensate for the sound in the low-band range, considering that it is difficult to hear the low-band sound below 500 Hz due to the sensor characteristics of the ultrasonic speaker. In the case of the system that is implemented by simply connecting a general speaker and an ultrasonic speaker, there are issues of high cost and difficulties of control as two amplifiers are used to playback ultrasonic and general sound sources. In addition, sound quality deteriorates due to the difference in playback time between ultrasonic and general sound sources. In order to improve issues of cost, control and sound quality, we developed hybrid-type ultrasonic speaker with a DSP based amplifier that can simultaneously playback by synchronizing the general sound source with the regenerated ultrasonic sound source, in addition to implement the existing CODEC functions such as Dynamic Range Control (DRC) and Equalizer (EQ).
A voice transformation (VT) method that can make the utterance of a source speaker mimic that of a target speaker is described. Speaker individuality transformation is achieved by altering three feature parameters, which include the LPC cepstrum, pitch period and gain. The main objective of this study involves construction of an optimal sequence of features selected from a target speaker's database, to maximize both the correlation probabilities between the transformed and the source features and the likelihood of the transformed features with respect to the target model. A set of two-pass conversion rules is proposed, where the feature parameters are first selected from a database then the optimal sequence of the feature parameters is then constructed in the second pass. The conversion rules were developed using a statistical approach that employed a maximum likelihood criterion. In constructing an optimal sequence of the features, a hidden Markov model (HMM) was employed to find the most likely combination of the features with respect to the target speaker's model. The effectiveness of the proposed transformation method was evaluated using objective tests and informal listening tests. We confirmed that the proposed method leads to perceptually more preferred results, compared with the conventional methods.
This paper describes a omni-directionally speaker tracking system for mobile robot interface in real environment. Its purpose is to detect a robust 360-degree sound source and to recognize voice command at a long distance(60-300cm). We consider spatial features, the relation of position and interaural time differences, and realize speaker tracking system using fuzzy inference process based on inference rules generated by its spatial features.
In noisy and multi-speaker environments, the performance of speech recognition is unavoidably lower than in a clean environment. To improve speech recognition, in this paper, the signal of the speaker of interest is extracted from the mixed speech signals with multiple speakers. The VoiceFilter model is used to effectively separate overlapped speech signals. In this work, clustering by Probabilistic Linear Discriminant Analysis (PLDA) similarity score was employed to detect the speech signal of the interested speaker, which is used as the reference speaker to VoiceFilter-based separation. Therefore, by utilizing the speaker feature extracted from the detected speech by the proposed clustering method, this paper propose a speaker diarization system using only the mixed speech without an explicit reference speaker signal. We use phone-dataset consisting of two speakers to evaluate the performance of the speaker diarization system. Source to Distortion Ratio (SDR) of the operator (Rx) speech and customer speech (Tx) are 5.22 dB and -5.22 dB respectively before separation, and the results of the proposed separation system show 11.26 dB and 8.53 dB respectively.
This paper presents an implementation of real-time speaker localization using audio-visual information. Four channels of microphone signals are processed to detect vertical as well as horizontal speaker positions. At first short-time average magnitude difference function(AMDF) signals are used to determine whether the microphone signals are human voices or not. And then the orientation and distance information of the sound sources can be obtained through interaural time difference. Finally visual information by a camera helps get finer tuning of the angles to speaker. Experimental results of the real-time localization system show that the performance improves to 99.6% compared to the rate of 88.8% when only the audio information is used.
To acquire an appointed speaker's clear voice signal from inspect-camera, picture-conference or hands free microphone eliminating interference noises needs to be preceded speaker's position automatically. Presumption of sound source position's basic algorithm is about measuring TDOA(Time Difference Of Arrival) from reaching same signals between two microphones. This main project uses ADF(Adaptive Delay Filter) [4] and CPS(Cross Power Spectrum) [5] which are one of the most important analysis of TDOA. From these analysis this project proposes presumption of real time sound source position and improved model NI-ADF which makes possible to presume both directions of sound source position. NI-ADF noticed that if auditory sense of humankind reaches above to some specified level in specified frequency, it will accept sound through activated nerve. NI-ADF also proposes practicable algorithm, the presumption of real time sound source position including both directions, that when microphone loads to some specified system, it will use sounds level difference from external system related to sounds of diffraction phenomenon. In accordance with the project, when existing both direction adaptation filter's algorithm measures sound source, it increases more than twice number by measuring one way. Preserving this weak point, this project proposes improved algorithm to presume real time in both directions.
The damages on the crops by the wild animals such as wild boars and water deer are serious in rural areas these days. In this paper, a low-cost and adaptive system based on open source for sensing and repelling farm pest animals is proposed. The system contains the server which is Arduino Due connected with the wireless communication modules such as RF, Zigbee, and WiFi module, speaker, and so on. It also has the sensing modules and LED blinkers which communicates with the server by wireless modules. Once a detecting signal is transmitted to the server. The server is waked up from sleep mode and the repelling subsystems such as loud speaker and LED blinker(s) are activated to scare the unwanted animal away. The total system is managed by Android smartphone easily.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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