기존의 2단 양자화된 1차 디지탈 위상포착회로(DPLL)의 포착시간과 정상상태에서의 위상오차를 줄이기 위한 방법을 연구하였다. 기본적인 DPLL에 하향(falling) 영전위교차시간을 검출하여 위상을 교정하는 회로를 첨가하여 그 성능을 개선하기 위한 연구를 하였으며 기본적인 DPLL의 성능과 비교하였다. 그래프방식을 사용하여 잡음이 없는 상태에서 위상스텝 및 주파수 스텝입력에 대한 DPLL의 위상포착과정을 시각적으로 해석하였다. 정현파 입력에 협대역임의잡음(narrow band random noise)이 섞여 있을 때 DPLL의 성능을 분석하기 위해서 Chapman-Kolmogorov 방정식을 사용하였다. 이 방법은 컴퓨터에 의한 모의 시험을 통하여 입증되었다. 수정된 DPLL의 정상상태의 위상오차와 평균포착시간이 기본적인 DPLL의 그것들과 비교되었다. 수정된 DPLL의 포착시간은 거의 두 배 정도 빨라졌으며 정상상태의 위상오차는 신호대잡음비가 커짐에 따라 개선의 폭이 중가하여 결국 영에 접근함을 알 수 있었다.
This paper represents a dual-mode type transmission technique for a high reliable narrow-band power line communication(PLC) modem, and its design and implementation of a system-on-chip(SoC). The proposed transmission technique is based on a Chirp modulation for the purpose of overcoming time variations of power line channel environments in the narrow-bandwidth of the frequency range of 95-145.5 kHz. The designed modem is fabricated utilizing a mixed 0.18 ${\mu}m$ CMOS technology. Especially, according to the power line channel environments the data transmission rate can be selectively changed into 2.5 kbps and 480 bps. The total hardware complexity of the implemented chip is about 50,000 gates, the power consumption is about 26mW, and the operating frequency is up to 5.12 MHz.
In this paper, we evaluate and compare the performance of speech/music discrimination based on various feature parameters and classifiers. As for feature parameters, we consider High Zero Crossing Rate Ratio (HZCRR), Low Short Time Energy Ratio (LSTER), Spectral Flux (SF), Line Spectral Pair (LSP) distance, entropy and dynamism. We also examine three classifiers: k Nearest Neighbor (k-NN), Gaussian Mixure Model (GMM), and Hidden Markov Model (HMM). According to our experiments, LSP distance and phoneme-recognizer-based feature set (entropy and dunamism) show good performance, while performance differences due to different classifiers are not significant. When all the six feature parameters are employed, average speech/music discrimination accuracy up to 96.6% is achieved.
In this paper we have proposed an efficient coding algorithm using directional filtering. First an image is transformed by using DCT which has better energy compaction and then the transformed image is divided into a low frequency component and several high frequency components. The transformed coefficients of each parts are transmitted respectively by using huffman code and these are transformed inversely at receiver. For the directional components total edge images are reconstructed at zero crossing points. We are able to reduce the amount of data by getting of complex component and making directional angles 90. As a results, this proposed method is better than that of Kunt in respect of processing time and memories. We have 38dB of image quality with objective measurement of PSNR and 0.26bpp of compression ratio which is acceptable.
본 연구에서는 짧은 시간에 계산이 가능하며, 음성을 특징 지울 수 있는 파라미터로서 영 교차율(zero crossing rate), 단 구간 에너지(short-term, energy) 그리고 포만트(formant)를 사용하였다. 특정 화자의 음성을 입력 받아서 단모음인 'ㅏ, ㅐ, ㅓ, ㅔ, ㅗ, ㅜ, ㅡ. ㅣ'에 대한 인식을 위해 위의 세가지 파라미터를 측정하였다. 영 교차율과 단 구간 에너지 파라미터는 유성음과 무성음의 구별과 음성인지 아닌지를 판별하는데 사용하였다. 포만트 파라미터는 10차 켑스트럼(cepstrum)을 이용하여 구하였으며, 각 단모음을 판별하기 위해서 사용하였다. 하나의 단모음을 입력받아 처리하여 텍스트로 출력하는데 평균 0.065sec에 처리하며, 각각의 단모음에 대해 93%, 10개의 테스트 문장에 대해 72%의 인식률을 보이고 있다.
본 논문은 대용량 충 방전 커패시터 부하를 갖는 CCPS (Capacitor Charging Power Supply)의 충전시간 제어방법을 제안한다. 기존의 대용량 Capacitor charger들은 LC공진탱크 및 스위칭 주파수를 개 루프 방식으로 제어한다. 이와 같은 제어 방법은 LC 공진탱크의 파라미터 변화로 인해 충전시간 제어가 불가능하다. 본 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위해 Zero-crossing 방법을 이용 전류의 공진주파수를 검출한 뒤 스위칭 주파수를 가변 함으로서 원하는 시간과 안정성을 동시에 만족 할 수 있는 피드백 제어 방법을 제안한다.
This paper proposes an algorithm for machine recognition of phonemes in continuously spoken Korean. The proposed algorithm is a static strategy neural network. The algorithm uses, at the stage of training neurons, features such as the rate of zero crossing, short-term energy, and either PARCOR or auditory-like perceptual linear prediction(PLP) but not both, covering a time of 171ms long. Numerical results show that the algorithm with PLP achieves approximately the frame-based phoneme recognition rate of 99% for small vocabulary recognition experiments. Based on this it is concluded that the proposed algorithm with PLP analysis is effective in phoneme recognition.
The purpose of this study is to design a phoneme-class recognition system for Korean language using filter-bank analysis and zero crossing rate method. First, the speech signals are separated in 16 bandpass filters to obtain short-time spectrum of speech signals, and digitized by 16-ch A/D converter. And then, with the set of features which extracted from patterns of ratios of each channel energy level to overall energy level, the decision rules are made for recognize unknown speech signal. In this experiment, the recognition rate was about 93.1 percent for 7 vowels under multitalker environment and 74.4 percent for 10 initial sounds at single speaker.
In this paper we propose an automatic segmentation system that outputs the time alignment information of phoneme boundary using Viterbi search with HMM (Hidden Markov Model) and corrects these results by an UVS (unvoiced/voiced/silence) classification algorithm. We selecte a set of 39 monophones and a set of 647 extended phones for HMM models. For the UVS classification we use the feature parameters such as ZCR (Zero Crossing Rate), log energy, spectral distribution. The result of forced alignment using the extended phone set is 11% better than that of the monophone set. The UVS classification algorithm shows high performance to correct the segmentation results.
In this paper, the starting point of affricate is detected from the first predictor coefficient of a 12-pole linear predictive coding (LPC) analysis and phonemic segmentation is done through measuring short time energy and zero crossing rate. By this segmentation method, the duration of an aspirate can be mearsured in order to detect an aspirate or not.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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