This paper presents perceptual model with a stochastic rnultiresolution characteristic that can be applied with watermark embedding in the biorthogonal wavelet domain. The perceptual model with adaptive watermarking algorithm embed at the texture and edge region for more strongly embedded watermark by the SSQ(successive subband quantization). The watermark embedding is based on the computation of a NVF(noise visibility function) that have local image properties. This method uses non-stationary Gaussian model stationary Generalized Gaussian model because watermark has noise properties. In order to determine the optimal NVF, we consider the watermark as noise. The particularities of embedding in the stationary GG model use shape parameter and variance of each subband regions in multiresolution. To estimate the shape parameter, we use a moment matching method. Non-stationary Gaussian model use the local mean and variance of each subband. The experiment results of simulation were found to be excellent invisibility and robustness. Experiments of such distortion are executed by Stirmark benchmark test.
Recently, many techniques have been proposed to improve the noise robustness for speaker verification. In this paper, we consider the feature recombination technique in multi-band approach. In the conventional feature recombination for speaker verification, to compute the likelihoods of speaker models or universal background model, whole feature components are used. This computation method is not effective in a view point of multi-band approach. To deal with non-effectiveness of the conventional feature recombination technique, we introduce a subband likelihood computation, and propose a modified feature recombination using subband likelihoods. In decision step of speaker verification system in noise environments, a few very low likelihood scores of a speaker model or universal background model cause speaker verification system to make wrong decision. To overcome this problem, a reliable feature selection method is proposed. The low likelihood scores of unreliable feature are substituted by likelihood scores of the adaptive noise model. In here, this adaptive noise model is estimated by maximum a posteriori adaptation technique using noise features directly obtained from noisy test speech. The proposed method using subband-based reliable feature selection obtains better performance than conventional feature recombination system. The error reduction rate is more than 31 % compared with the feature recombination-based speaker verification system.
In this paper, we propose a packet loss concealment (PLC) algorithm for CELP speech coders, which is based on multiple adaptive codebooks by using comfort noise for the lost packet recovery. The multiple adaptive codebooks are composed of a conventional adaptive codebook to model periodic excitation of speech and another adaptive codebook to provide a better estimate of excitation when packets are lost in the speech onset region. The performance of the proposed PLC algorithm is evaluated by implementing it into the G.729 decoder and compared with that of the PLC algorithm employed in the G.729 decoder by means of perceptual evaluation of speech quality (PESQ). It is shown from the experiments under different burstiness of packet loss rates of 3% and 5% that the proposed PLC algorithm provides higher PESQ scores than the G.729 PLC algorithm.
Active control of acoustic noise is an application area of adaptive digital signal processing with increasingly interest along the last year. This work studies the implementation of the multichannel LMS filter and the application of this algorithm for the reduction of the noise inside a vechicle cabin using a number of 'secondary sources' drived by adaptive filtering of a reference noise source. Firstly, we propose the use of an adaptive method for the time-varient optimal convergence factor. Secondly, we propose the use of adaptive delayed inverse model to estimate the elastic-acoustic transfer function presented in vechicle cabin. The original, primary source is often periodic, with a known fundamental frequency. A suitably filtered reference signal can thus be used to drive the secondary sources. An algorithm is presented for adapting the coefficients of an FIR filter feeding such a secondary source in such a way as to minimize the output of a suitably placed microphone. In this algorithm, the coefficients of adaptive filter driving an array of secondary sources can be adapted to minimize the sum of the squares of the outputs of a number of error microphones. The multichannel LMS algorithm displays that such an algorithm is considered suitable to used for the global suppression of noise in vehicle cabin.
Adaptive active attenuation of noise in a duct is considered. A duct is modelled when the acoustic feedback exists. The secondary path transfer function is estimated using multiple model approaches. An IIR structure is assumed for the control filter, and the recursive least mean squares algorithm is used to adjust the filter coefficients.
Manoj Khaniya;Yasuto Tachikawa;Kodai Yamamoto;Takahiro Sayama;Sunmin Kim
한국수자원학회:학술대회논문집
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한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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pp.25-25
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2023
The ensemble optimal interpolation (EnOI) scheme is a sub-optimal alternative to the ensemble Kalman filter (EnKF) with a reduced computational demand making it potentially more suitable for operational applications. Since only one model is integrated forward instead of an ensemble of model realizations, online estimation of the background error covariance matrix is not possible in the EnOI scheme. In this study, we investigate two Gaussian noise based ensemble generation strategies to produce dynamic covariance matrices for assimilation of water level observations into a distributed hydrological model. In the first approach, spatially correlated noise, sampled from a normal distribution with a fixed fractional error parameter (which controls its standard deviation), is added to the model forecast state vector to prepare the ensembles. In the second method, we use an adaptive error estimation technique based on the innovation diagnostics to estimate this error parameter within the assimilation framework. The results from a real and a set of synthetic experiments indicate that the EnOI scheme can provide better results when an optimal EnKF is not identified, but performs worse than the ensemble filter when the true error characteristics are known. Furthermore, while the adaptive approach is able to reduce the sensitivity to the fractional error parameter affecting the first (non-adaptive) approach, results are usually worse at ungauged locations with the former.
광대역 능동소음제거는 수 백개의 적응필터 텝 수를 갖는다. 탭 수가 긴 적응필터는 많은 계산량이 요구된다. 본 논문에서는 적응 계수벡터가 서브밴드로 계산되는 M-채널 QMF 펼터뱅크를 이용한 능동소음제거 시스템올 제안한다. 분해 필터뱅크와 합성 펼터뱅크는 cosine-modulated pseudo QMF 펼터를 사용한다. 오차경로의 전달특성을 온라인 인식하기 위한 기준신호는 적응필터의 출력신호와 저주파 대역의 서브 밴드 출력신호와의 차신호를 사용한다. 따라서 본 논문의 능동소음제거기는 계산량이 적고, 수렴속도가 빠른 견실한 시스템이 되도록 제안한다.
In this paper, an iterative MAP approach using a Bayesian model based on the lognormal distribution for image intensity and a GRF for image texture is proposed for despeckling the SAR images that are corrupted by multiplicative speckle noise. When the image intensity is logarithmically transformed, the speckle noise is approximately Gaussian additive noise, and it tends to a normal probability much faster than the intensity distribution. The MRF is incorporated into digital image analysis by viewing pixel type s as states of molecules in a lattice-like physical system defined on a GRF. Because of the MRFGRF equivalence, the assignment of an energy function to the physical system determines its Gibbs measure, which is used to model molecular mteractions. The proposed adaptive iterative method was evaluated using simulation data generated by the Monte Carlo method. In the extensive experiments of this study, the proposed method demonstrated the capability to relax speckle noise and estimate noise-free intensity.
A new adaptive filter is proposed for an aided strapdown inertial navigation system(SDINS). The proposed filter can be used to effectively estimate the time-varying variance of the measurement noise. Then, the in-flight alignment for the radar aided SDINS is designed using the additive quatermion error model. Simulation results show that the proposed adaptive filter effectively improves the performance of the radar aided SDINS.
The adaptive filter is proposed for the INS/GPS. The proposed filter can estimate the variance of the process noise using the residual of the filter. To verify the efficiency of the adaptive filter, it is applied to the loosely-coupled INS/CPS that employs the additive quaternion error model. Simulation results demonstrate that the proposed filter is more effective in estimating the attitude error than EKF.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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