The spectral collocation method for a second order elliptic boundary value problem on a domain ${\Omega}$ with curved boundaries is studied using the Gordon and Hall transformation which enables us to have a transformed elliptic problem and a square domain S = [0, h] ${\times}$ [0, h], h > 0. The preconditioned system of the spectral collocation approximation based on Legendre-Gauss-Lobatto points by the matrix based on piecewise bilinear finite element discretizations is shown to have the high order accuracy of convergence and the efficiency of the finite element preconditioner.
In this paper, we propose a transformation based robust adaptation technique that uses the maximum mutual information(MMI) estimation for the objective function and the linear spectral transformation(LST) for adaptation. LST is an adaptation method that deals with environmental noises in the linear spectral domain, so that a small number of parameters can be used for fast adaptation. The proposed technique is called MMI-LST, and evaluated on TIMIT and FFMTIMIT corpora to show that it is advantageous when only a small amount of adaptation speech is used.
The main advantage of the statistical parametric speech synthesis is its flexibility in changing voice characteristics. A personalized text-to-speech(TTS) system can be implemented by combining a speech synthesis system and a voice transformation system, and it is widely used in many application areas. It is known that the fundamental frequency and the spectral envelope of speech signal can be independently modified to convert the voice characteristics. Also it is important to maintain naturalness of the transformed speech. In this paper, a speech synthesis system based on Hidden Markov Model(HMM-based speech synthesis, HTS) using the STRAIGHT vocoder is constructed and voice transformation is conducted by modifying the fundamental frequency and spectral envelope. The fundamental frequency is transformed in a scaling method, and the spectral envelope is transformed through frequency warping method to control the speaker's vocal tract length. In particular, this study proposes a voice transformation method using the correlation between fundamental frequency and vocal tract length. Subjective evaluations were conducted to assess preference and mean opinion scores(MOS) for naturalness of synthetic speech. Experimental results showed that the proposed voice transformation method achieved higher preference than baseline systems while maintaining the naturalness of the speech quality.
The narrowband speech over the telephone network is lacking in the information from low-band (0-300 Hz) and high-band (3400-8000 Hz) that are found in wideband speech (0-8000 Hz). As a result, narrowband speech is characterized by the reduced intelligibility and muffled quality, and degraded speaker identification. Spectral folding is the easiest way to reconstruct the missing high-band; however, the reconstructed speech still brings the sense of band-limited characteristic because of the absence of low-band and mid-band frequency components. To compensate for the lack of the extended speech, we propose to combine the spectral folding method and GMM transformation method, which is a statistical method to reconstruct wideband speech. The reconstructed wideband speech showed that the absent frequency components was filled up with relatively low spectral mismatch. According to the subjective speech quality evaluations, the proposed method was preferred to other methods.
The maximum likelihood linear spectral transformation (ML-LST) using a numerical iteration method has been previously proposed for robust speech recognition. The numerical iteration method is not appropriate for real-time applications due to its computational complexity. In order to reduce the computational cost, the objective function of the ML-LST is approximated and a closed-form solution is proposed in this paper. It is shown experimentally that the proposed closed-form solution for the ML-LST can provide rapid speaker and environment adaptation for robust speech recognition.
본 연구에서는 두만강 하류지역 다분광 TM영상의 변환기법과 그에 대한 감독분류방법을 비교 분석하였다. 총체적 분류 정확도는 최대우도법이 높으며 식생은 MNF와 TC 변환 영상에서 비교적 좋은 분류 결과를 얻을 수 있다. MNF, TC, NDVI 등 영상들로 구성된 7차원 영상은 3차원 영상보다 좋은 결과를 나타내며 그 중에서도 최대우도법의 분류 결과가 제일 좋았다. 다분광 영상은 두만강 지역 경제 개발 계획과 산업 입지 선정에 중요한 기초자료로 활용될 수 있다.
수 $\mu\textrm{m}$ 이상의 두께를 가지는 비교적 두꺼운 박막의 경우 박막에 의한 간섭효과로 인하여 나타나는 반사율 스펙트럼에서의 진동주기로부터 막의 두께를 얻는다. 대개 빠른 데이터 처리를 위해서 고속 푸리에 변환(Fast Fourier Transformation, FFI)을 사용하여 진동주기(또는 진동수)를 구한다. 본 연구에서는 반사율 또는 투과율 스펙트럼을 빛의 에너지 축상에서 푸리에 변환하는 종래의 방법을 개선하여 박막의 굴절률 분산을 반영하는 수정된 고속 푸리에 변환 방법을 최초로 도입하였다. 이 새로운 방법은 굴절률 분산에서 유래하는 유효굴절률 결정에서의 오차를 줄여주고 푸리에 변환 피크의 폭 넓어짐을 막아줌으로써 막 두께 결정의 정밀도를 크게 향상시킨다. 수정된 고속 푸리에 변환방법을 80 $\mu\textrm{m}$의 덮게층과 13 $\mu\textrm{m}$의 사이층이 있는 시료의 반사 스펙트럼에 적용하여 고 타당성을 확인하였다.
Voice conversion (VC) is a technique for modifying the speech signal of a source speaker so that it sounds as if it is spoken by a target speaker. Most previous VC approaches used a linear transformation function based on GMM to convert the source spectral envelope to the target spectral envelope. In this paper, we propose several nonlinear GMM-based transformation functions in an attempt to deal with the over-smoothing effect of linear transformation. In order to obtain high-quality modifications of speech signals our VC system is implemented using the Harmonic plus Noise Model (HNM)analysis/synthesis framework. Experimental results are reported on the English corpus, MOCHA-TlMlT.
This paper develops an approach to fuse 1-meter resolution spatial panchromatic and 4-meter resolution multi-spectral IKONOS images. The approach is based on the characteristics of four-band wavelet transformation. The experiment shows that the fused images based on four-band wavelet method contain with not only high spatial resolution but also rich spectral characteristic.
Leaf C:N ratio is a new factor in the field of biochemical inversion with hyperspectral data. Effects of common-used spectral transformations including log(R), log(1/R), 1/R, etc. from 400nm to 2490nm on its inversion are compared. Results show that their effects on statistical modeling are not apparent. Continuum removal is used on original reflectance in the range of 2030nm to 2220nm, in which exists an apparent absorption peak due to cellulose, lignin, protein, etc. The effect is distinctive and tends to improve the precision of C:N ratio inversion. Further, it is a robust and physically based transformation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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