This paper describes a speech enhancement scheme that leads to significant improvements in recognition performance when used in the ASR front-end. The proposed approach is based on adaptive comb filtering and an MMSE-related parameter estimator. While adaptive comb filtering reduces noise components remarkably, it is rarely effective in reducing non-stationary noises. Furthermore, due to the uniformly distributed frequency response of the comb-filter, it can cause serious distortion to clean speech signals. This paper proposes an improved comb-filter that adjusts its spectral magnitude to the original speech, based on the speech absence probability and the gain modification function. In addition, we introduce the modified comb filtering-based speech enhancement scheme for ASR in mobile environments. Evaluation experiments carried out using the Aurora 2 database demonstrate that the proposed method outperforms conventional adaptive comb filtering techniques in both clean and noisy environments.
Jeong, Woon-Hae;Kim, Se-Jun;Park, Doo-Soon;Kwak, Jin
Journal of Information Processing Systems
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v.9
no.1
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pp.157-172
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2013
There are many recommendation systems available to provide users with personalized services. Among them, the most frequently used in electronic commerce is 'collaborative filtering', which is a technique that provides a process of filtering customer information for the preparation of profiles and making recommendations of products that are expected to be preferred by other users, based on such information profiles. Collaborative filtering systems, however, have in their nature both technical issues such as sparsity, scalability, and transparency, as well as security issues in the collection of the information that becomes the basis for preparation of the profiles. In this paper, we suggest a movie recommendation system, based on the selection of optimal personal propensity variables and the utilization of a secure collaborating filtering system, in order to provide a solution to such sparsity and scalability issues. At the same time, we adopt 'push attack' principles to deal with the security vulnerability of collaborative filtering systems. Furthermore, we assess the system's applicability by using the open database MovieLens, and present a personal propensity framework for improvement in the performance of recommender systems. We successfully come up with a movie recommendation system through the selection of optimal personalization factors and the embodiment of a safe collaborative filtering system.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.12
no.2
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pp.167-172
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2012
In biology the advent of the high-throughput technology for sequencing, probing, or screening has produced huge volume of data which could not be manually handled. Biologists have resorted to software tools in order to effectively handle them. This paper introduces a bioinformatics tool to help biologists find potentially interesting pathway maps from a transcriptome data set in which the expression levels of genes are described for both case and control samples. The tool accepts a transcriptome data set, and then selects and categorizes some of genes into four classes using a fuzzy filtering technique where classes are defined by membership functions. It collects and edits the pathway maps related to those selected genes without analyst' intervention. It invokes a sequence of web service functions from KEGG, which an online pathway database system, in order to retrieve related information, locate pathway maps, and manipulate them. It maintains all retrieved pathway maps in a local database and presents them to the analysts with graphical user interface. The tool has been successfully used in identifying target genes for further analysis in transcriptome study of human cytomegalovirous. The tool is very helpful in that it can considerably save analysts' time and efforts by collecting and presenting the pathway maps that contain some interesting genes, once a transcriptome data set is just given.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.10
no.9
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pp.1612-1616
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2006
For map services in the mobile environment, it should be considered that resource restriction or the mobile device. on, if a map database dedicated to mobile services may not be developed, the spatial data extracted from general map databases should be simplified before transmitting. % is paper suggests the filtering methods to manipulate the spatial data, which are changed to be able to displayed on the mobile devices. The suggested methods are evaluated by experiments. This method is based on the map generalization operator 'selection' and is refined to adapt on mobile phone environments.
Ethernet ring protection is a new technology introduced in ITU-T Recommendation G.8032, which utilizes the generic Ethernet MAC functions. We introduce an alternative enhanced protection switching scheme to suppress penalty in the switching transient, in which the Ethernet MAC filtering database (FDB) is actively and directly modified by information disseminated from the nodes adjacent to failure. The modified FDB at all nodes are guaranteed to be consistent to form a complete new ring network topology immediately. This scheme can reduce the capacity requirement of the G.8032 by several times. This proposed scheme can be also applied in IP protection rings.
Harmful contents on a mobile platform are becoming serious problems to young people due to the prevalence of smart phones with the fast development of mobile technology. Mobile applications and contents are so much optimized on the mobile environment that young men are exposed to many harmful contents. A system for blocking harmful contents is suggested in this study. The system includes a local proxy function, filtering module, and local database in order to increase the blocking efficiency. The local proxy function and the filtering module are implemented on an Android platform, and the local database are running on a PC-based server. The suggested system perfectly blocks harmful contents, and shows relatively high speed.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.2
no.11
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pp.475-482
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2013
Several approaches to recommendation systems have been studied. One of the most successful technologies for building personalization and recommendation systems is collaborative filtering, which is a technique that provides a process of filtering customer information based on such information profiles. Collaborative filtering systems, however, have a sparsity if there is not enough data to recommend. In this paper, we suggest a movie recommendation system, based on the weighted personal propensity and the collaborating filtering system, in order to provide a solution to such sparsity. Furthermore, we assess the system's applicability by using the open database MovieLens, and present a weighted personal propensity framework for improvement in the performance of recommender systems. We successfully come up with a movie recommendation system through the optimal personalization factors.
Journal of International Society for Simulation Surgery
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v.2
no.2
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pp.64-66
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2015
Purpose : In this paper we proposed cascade feature filter and projection method for rapid human face recognition for the large-scale high-dimensional face database. Materials and Methods : The relevant features are selected from the large feature set using Fast Correlation-Based Filter method. After feature selection, project them into discriminant using Principal Component Analysis or Linear Discriminant Analysis. Their cascade method reduces the time-complexity without significant degradation of the performance. Results : In our experiments, the ORL database and the extended Yale face database b were used for evaluation. On the ORL database, the processing time was approximately 30-times faster than typical approach with recognition rate 94.22% and on the extended Yale face database b, the processing time was approximately 300-times faster than typical approach with recognition rate 98.74 %. Conclusion : The recognition rate and time-complexity of the proposed method is suitable for real-time face recognition system on the large-scale high-dimensional face database.
As the application domains of rule-based systems become larger and more complicated, the integration of rule-based systems within the database systems has become the topic of many research works. This paper suggests a simulation modeling using expert system and database. The integration methods employed in this research are as follows. First, we defined new states and state transition functions to interrelate simulation model and expert system. Second, we designed and implemented FCL(Fact Class Library) as a interface of expert system and database. FCL has facilities of filtering data from database, and assigning a meaning to the filtered data. Also, FCL detects the violation of the integrity rules in database, as the result of inference is reflected. Some implementation problems are pointed out and the methods to solve these problems are discussed in this paper, We developed a simulation model of the grating production line and executed it to validate the functions of the proposed method.
Park, Daeseung;Kim, Soomin;Yoo, Hanseob;Moon, Songchul
Journal of Service Research and Studies
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v.5
no.1
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pp.57-70
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2015
This paper develop curnel based high speed packet filtering imbedded gateway and firewall using cloud database. This study develop equipment include of predict function through bigdata analysis using cloud system. This equipment include intrusion prevention for network attack, and include system security function of L7 switch based contents. This study can improve security level of little company and general family. This study can pioneer a new market. This study can develop high perfomance switch and replacement of existing security equipment. This study proposed new next generation algorithm for constuction of high performance system from low specifications.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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