In this paper, we propose a critical banded wavelet packet-based spectral subtraction for speech enhancement. Critical banded wavelet packet, which reflects the human auditory system, may lead to minimization of intelligibility loss and quality improvement of the enhanced speech in the spectral domain, when combined with an appropriate spectral subtraction gain function. The proposed method shows better performance than the conventional one in comparative assessments. We also show that, for effective evaluation of enhanced speech, it is essential to consider the characteristics of speech quality measures.
Spectral resolution enhancement method of Acousto-Optic Tunable Filter (AOTF) using incident light angle variation is described. AOTF is a small, mechanically rigid, high speed and spectral resolution light tunable filter. The basic theory of AOTF and its experimental verification is described. AOTF can generate two opposite polarized light simultaneously which wavelength can be changed by incident angle variation. We focused on the common region of two filtered light at the specific incident angle. This region can be used to enhance the spectral resolution of AOTF.
In this paper, we propose a chip-level detection and a spectral-slice scheme for the tunable-transmitter/fixed-receiver (TTFR)-based asynchronous spectral phase-encoded optical codedivision multiple-access (CDMA) system combined with timeencoding. The chip-level detection can enhance the tolerance of multiple access interference (MAI) because the channel collision does not occur as long as there is at least one weighted position without MAI. Moreover, the spectral-slice scheme can reduce the interference probability because the MAI with the different frequency has no adverse effects on the channel collision rate. As a result, these techniques mitigate channel collisions. We analyze the channel collision rate theoretically, and show that the proposed system can achieve a lower channel collision rate in comparison to both conventional systems with and without the time-encoding method.
This paper addresses a novel noise-compensation scheme to solve the mismatch problem between training and testing condition for the automatic speech recognition (ASR) system, specifically in car environment. The conventional spectral subtraction schemes rely on the signal-to-noise ratio (SNR) such that attenuation is imposed on that part of the spectrum that appears to have low SNR, and accentuation is made on that part of high SNR. However, these schemes are based on the postulation that the power spectrum of noise is in general at the lower level in magnitude than that of speech. Therefore, while such postulation is adequate for high SNR environment, it is grossly inadequate for low SNR scenarios such as that of car environment. This paper proposes an efficient spectral subtraction scheme focused specifically to low SNR noisy environment by extracting harmonics distinctively in speech spectrum. Representative experiments confirm the superior performance of the proposed method over conventional methods. The experiments are conducted using car noise-corrupted utterances of Aurora2 corpus.
Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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2003.11a
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pp.23-29
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2003
Detection in remotely sensed images can be conducted spatially, spectrally or both [2]. If the images have high spatial resolution, materials can be detected by using spatial and spectral information, unless we can't see the object embedded in a pixel. In this paper, we intend to solve the limit of spatial resolution by using the hyperspectral image which has high spectral resolution. Therefore, the Linear Spectral Mixing(LSM) Model which is sub-pixel detection algorithm is used to solve this problem. To find class Endmembers, we applied Geometric Model with MNF(Minimum Noise Fraction) transformation. From the result of sub-pixel detection algorithm, we can see the detection of water is satisfied and the object shape cannot be extracted but the possibility of material existence can be identified.
Park, Tae-Yoon;Jang, Chang-Doo;Suh, Yong-Suk;Kim, Bong-Jae
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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v.3
no.2
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pp.116-121
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2011
The Spectral Fatigue Analysis is representative fatigue life assessment method for vessels. This Analysis is performed generally for the whole vessel and many assessment sites. The spectral fatigue analysis is performed through the process of hydrodynamic response analysis, global structural analysis, local structural analysis and calculation of fatigue damage. In these processes, fatigue damage is affected by many variables. The representative variables are S-N curve data, wave scatter data, wave spectrum, bandwidth effect and etc. In this paper, the effects of these variables to the fatigue damage are analyzed through the spectral fatigue analysis for 170k LNGC.
The spatial resolution of multispectral images can be improved by merging them with higher resolution image data. A fundamental problem frequently occurred in existing fusion processes, is the distortion of spectral information. This paper presents a spatially adaptive image fusion algorithm which produces visually natural images and retains the quality of local spectral information as well. High frequency information of the high resolution image to be inserted to the resampled multispectral images is controlled by adaptive gains to incorporate the difference of local spectral characteristics between the high and the low resolution images into the fusion. Each gain is estimated to minimize the l$_2$-norm of the error between the original and the estimated pixel values defined in a spatially adaptive window of which the weight are proportional to the spectral correlation measurements of the corresponding regions. This method is applied to a set of co-registered Landsat7 ETM+ panchromatic and multispectral image data.
In this paper, the spectral element model is derived for the vibration and stability analyses of an axially moving viscoelastic beam subjected to axial tension. The viscoelastic material is represented by using a one-dimensional constitutive equation of hereditary integral type. The accuracy of the present spectral element model is first verified by comparing the eigenvalues obtained by the present spectral element model-based SEM with those obtained by the exact theory and the conventional FEM. The effects of viscoelasticity on the vibration and stability of an example moving viscoelastic beam are numerically investigated.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.14
no.6
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pp.1073-1080
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2011
In this study, a target detection algorithm was proposed for using hyperspectral imagery. The proposed algorithm is designed to have minimal processing time, low false alarm rate, and flexible threshold selection. The target detection procedure can be divided into two steps. Initially, candidates of target pixel are extracted using matching ratio of spectral pattern that can be calculated by spectral derivation. Secondly, spectral distance is computed only for those candidates using Euclidean distance. The proposed two-step method showed lower false alarm rate than the Euclidean distance detector applied over the whole image. It also showed much lower processing time as compared to the Mahalanobis distance detector.
This paper describes a data fusion method for high spatial resolution satellite imagery. The pixels located around an object edge have spectral mixing because of the geometric primitive of pixel. The larger a size of pixel is, the wider an area of spectral mixing is. The intensity of pixels adjacent edges were modified by the spectral characteristics of the pixels located inside of objects. The methods developed in this study were tested using IKONOS Multispectral and Pan data of a part of Jeju-shi in Korea. The test application shows that the spectral information of the pixels adjacent edges were improved well.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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