There has been many research efforts to overcome the problems of speech recognition in the noisy conditions. Among them, the model-based compensation methods such as the parallel model combination (PMC) and vector Taylor series (VTS) have been found to perform efficiently compared with the previous speech enhancement methods or the feature-based approaches. In this paper, a data-driven model compensation approach that adapts the HMM(hidden Markv model) parameters for the noisy speech recognition is proposed. Instead of assuming some statistical approximations as in the conventional model-based methods such as the PMC, the statistics necessary for the HMM parameter adaptation is directly estimated by using the Baum-Welch algorithm. The proposed method has shown improved results compared with the PMC for the noisy speech recognition.
In this study, an improved analysis model for the more efficient and accurate structural analysis of cable-stayed bridges is presented. In this model, beam elements, of which stability functions are stabilized by the use of Taylor's series expansions, are used to model space frame structures, and truss elements, of which equivalent elastic moduli are evaluated on the assumption that the deflected shape of a cable has a catenary function, are used to model cables. By using the proposed analysis model, nonlinear static analysis and natural vibration analysis of 2-dimensional and 3-dimensional cable-stayed bridges are carried out and are compared with the analysis results reported by other researchers.
This paper presents the effect of boundary condition of failure pressure model for buried pipelines on failure prediction by using a failure probability model. The first order Taylor series expansion of the limit state function is used in order to estimate the probability of failure associated with various corrosion defects for long exposure periods in years. A failure pressure model based on a failure function composed of failure pressure and operation pressure is adopted for the assessment of pipeline failure. The effects of random variables such as defect depth, pipe diameter, defect length, fluid pressure, corrosion rate, material yield stress, material ultimate tensile strength and pipe thickness on the failure probability of the buried pipelines are systematically studied by using a failure probability model for the corrosion pipeline.
지각 양자기 광전 변환 함수의 생략 Taylor 급수를 이용한 선형 근사는 휘도 조절 기법의 하드웨어 구현에 적합한 폐쇄형 솔루션을 제공할 수 있지만, 600~3,900 cd/m2 구간의 선형 영역 광 신호에 대해 상대적으로 큰 근사 오차를 유발한다. 이러한 비-선형 광전 변환 함수의 근사 오차 개선을 위해, 본 논문에서는 새로운 선형 모델을 제안한다. 제안된 선형 근사 모델은 그 근사 범위를 고려한 직선의 위치 교정 및 기울기 산출을 수행한다. 제안 모델의 성능 검증을 위해, 다양한 고-휘도 실험 시퀀스를 대상으로 모의실험을 수행하였고, 이를 통해 채도가 높은 색상을 포함하는 시퀀스에 대해서는, Taylor 급수를 기반으로 한 기존의 선형 모델에 비해, 휘도 신호의 t-PSNR을 4.65dB 만큼 개선할 수 있는 높은 성능 향상을 확인하였다.
This paper studies on the design of a servo controller for an antilock brake system(ABS) based on the car tire model. First, a nonlinear differential equation of the car tire is constructed and its linearization model is obtained by Taylor's series. Second, a servo controller based on the mathematical model is analytically designed to obtain the maximum brake force, where the tire velocity and the slip ratio of car tire are respectively controlled to the given command values. Third, it is theoretically shown that the proposed control algorithm has good usefulness in ABS.
There has been many research efforts to overcome the problems of speech recognition in noisy conditions. Among the noise-robust speech recognition methods, model-based adaptation approaches have been shown quite effective. Particularly, the PMC (parallel model combination) method is very popular and has been shown to give considerably improved recognition results compared with the conventional methods. In this paper, we experimented with the VTS (vector Taylor series) algorithm which is also based on the model parameter transformation but has not attracted much interests of the researchers in this area. To verify the effectiveness of it, we employed the algorithm in the continuous density HMM (Hidden Markov Model). We compared the performance of the VTS algorithm with the PMC method and could see that the it gave better results than the PMC method.
International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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제4권6호
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pp.12-19
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2003
This paper presents the effect of boundary conditions in various failure pressure models published for the estimation of failure pressure. Furthermore, this approach is extended to the failure prediction with the aid of a failure probability model. The first order Taylor series expansion of the limit state function is used in order to estimate the probability of failure associated with each corrosion defect in buried pipelines for long exposure period with unit of years. A failure probability model based on the von-Mises failure criterion is adapted. The log-normal and standard normal probability functions for varying random variables are adapted. The effects of random variables such as defect depth, pipe diameter, defect length, fluid pressure, corrosion rate, material yield stress, material ultimate tensile strength and pipe thickness on the failure probability of the buried pipelines are systematically investigated for the corrosion pipeline by using an adapted failure probability model and varying failure pressure model.
In this study, the improved three-dimensional analysis model designed for a more accurate analysis of marine cable-supported structures, is presented. In this improved analysis model, the beam elements, of which the stability function is derived using Taylor's series expansions, are used to model space frame structures, and the truss elements. The equivalent elastic modulus of the truss elements is evaluated on the assumption that the deflection curve of a cable has a catenary function. By using the proposed three-dimensional analysis model, nonlinear static analysis is carried out for some cable-supported structures. The results are compared with previous studies and show good agreement with their findings.
Generally, component and FR-4 board are connected by solder joint. Because material properties of components and FR-4 board are different, component and FR-4 board show different coefficients of thermal expansion (CTE) and thus strains in component and board are different when they are heated. That is, the differences in CTE of component and FR-4 board cause the dissimilarity in shear strain and BGA solder joint s failure. The first order Taylor series expansion of the limit state function incorporating with thermal fatigue models is used in order to estimate the failure probability of solder joints under heated condition. A model based on plastic-strain rate such as the Coffin-Manson Fatigue Model is utilized in this study. The effects of random variables such as frequency, maximum temperature, and temperature variations on the failure probability of the BGA solder joint are systematically investigated by using a failure probability model with the first order reliability method(FORM).
Design of experiments is utilized for exploring the design space and for building response surface models in order to facilitate the effective solution of multi-objective optimization problems. Response surface models provide an efficient means to rapidly model the trade-off among many conflicting goals. In robust design, it is important not only to achieve robust design objectives but also to maintain the robustness of design feasibility under the effects of variations, called uncertainties. However, the evaluation of feasibility robustness often needs a computationally intensive process. To reduce the computational burden associated with the probabilistic feasibility evaluation, the first-order Taylor series expansions are used to derive individual mean and variance of constraints. For robust design applications, these constraint response surface models are used efficiently and effectively to calculate variances of constraints due to uncertainties. Robust optimization of automotive seat is used to illustrate the approach.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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