In general, speech coding methods are classified into the following three categories: the waveform coding, the source coding and the hybrid coding. Fast speaking is possible to encode with a few information compared with slow speaking rate. In case of speaking rate, low frequency band is more important than high frequency band while listening. Speech vocoding technique is developing to way with low bit rate and complexity and high sound quality. the CELP type of vocoder support very good sound quality with low bit rate but these vocoders don't consider about the speaking rate. When we consider speaking rate and encode the frame depending on the speaking rate, the bit rate is able to reduce the bit rate than the conventional vocoder. We propose the technique to estimate the speaking rate and applied PSOLA technique in case of the frame of slow speaking rate. As a result of simulation bit rate can be reduced about 300 bps.
General-purpose MPEG-2 video transcoders must be able to achieve any conversion between 18 ATSC (Advanced television system committee) video formats for DTV (digital television), e.g., scan format, size format, and frame rate format conversion. Especially, scan format conversion is hard to implement because frame rate and size format conversion often happen together. This paper proposes a fast motion estimation(ME) algorithm for MPEG-2 video transcoding supporting scan format conversion. Firstly, we extract and compose a set of candidate motion vectors (MV's) from the input bit-stream to comply with the re-encoding format. Secondly, the best MV is chosen among several candidate MV's by using a weighted median selector. Simulation results show that the proposed ME algorithm reduces significantly transcoding complexity with a minor PSNR degradation.
In this paper, efficient quantization methods of line spectrum pairs (LSP) which has good performances and low complexity and memory are proosed for vocoder of mobile communication system. The adaptive quantization method utilizing the ordering property of LSP parameters is used in a scalar quantizer and a vector-scalar hybrid quantizer. The proposed scalar quantization algorithm needs 31 bits/frame to maintain the transparent quality of speech. The improved vector-scalar quantizer achieves an average spectral distortion of 1dB using 26 bits/frame. The proposed methods are evaluated in the channel errors and changed the predictor structure to maintain the robustness to channel errors.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권8호
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pp.3749-3768
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2018
As one of the most potential types of low-density parity-check (LDPC) codes, CPM-QC-LDPC code has considerable advantages but there still exist some limitations in practical application, for example, the existing decoding algorithm has a low convergence rate and a high decoding complexity. According to the structural property of this code, we propose a new method based on a CPM-RID decoding algorithm that decodes block-by-block with weights, which are obtained by neural network training. From the simulation results, we can conclude that our proposed method not only improves the bit error rate and frame error rate performance but also increases the convergence rate, when compared with the original CPM-RID decoding algorithm and scaled MSA algorithm.
In this paper, we review the basic concept of Evolvable Hardware first. And we examine genetic algorithm processor and hardware reconfiguration method and implementation. By considering complexity and performance of hardware at the same time, we design genetic algorithm processor using modularization and parallel processing method. And we design frame that has connection structure and logic block on FPGA, and embody reconfigurable hardware that do so that this frame may be reconstructed by RAM. Also we implemented ECANS that information processing system such as living creatures'brain using this hardware reconfiguration method. And we apply ECANS which is implemented using the concept of Evolvable Hardware to time-series prediction problem in order to verify the effectiveness.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제14권3호
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pp.209-215
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2014
Sequence tagging is the task of predicting frame-wise labels for a given input sequence and has important applications to diverse domains. Conventional methods such as maximum likelihood (ML) learning matches global features in empirical and model distributions, rather than local features, which directly translates into frame-wise prediction errors. Recent probabilistic sequence models such as conditional random fields (CRFs) have achieved great success in a variety of situations. In this paper, we introduce a novel discriminative CRF learning algorithm to minimize local feature mismatches. Unlike overall data fitting originating from global feature matching in ML learning, our approach reduces the total error over all frames in a sequence. We also provide an efficient gradient-based learning method via gradient forward-backward recursion, which requires the same computational complexity as ML learning. For several real-world sequence tagging problems, we empirically demonstrate that the proposed learning algorithm achieves significantly more accurate prediction performance than standard estimators.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권9호
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pp.3196-3210
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2014
This paper presents a novel video metrology approach based on robust tracking. From videos acquired by an uncalibrated stationary camera, the foreground likelihood map is obtained by using the Codebook background modeling algorithm, and the multiple moving objects are tracked by a combined tracking algorithm. Then, we compute vanishing line of the ground plane and the vertical vanishing point of the scene, and extract the head feature points and the feet feature points in each frame of video sequences. Finally, we apply a single view mensuration algorithm to each of the frames to obtain height measurements and fuse the multi-frame measurements using RANSAC algorithm. Compared with other popular methods, our proposed algorithm does not require calibrating the camera, and can track the multiple moving objects when occlusion occurs. Therefore, it reduces the complexity of calculation and improves the accuracy of measurement simultaneously. The experimental results demonstrate that our method is effective and robust to occlusion.
In order to consider the modified seismic response of framed structures in the presence of masonry infills, proper models have to be formulated. Because of the complexity of the problem, a careful definition of a diagonal pin-jointed strut, able to represent the horizontal force-interstorey displacement cyclic law of the actual infill, may be a solution. In this connection the present paper shows a generalized criterion for the determination of the ideal cross-section of the strut mentioned before. The procedure is based on the equivalence between the lateral stiffness of the actual infilled frame scheme during the conventional elastic stage of the response and the lateral stiffness of the same frame stiffened by a strut at the same stage. Unlike the usual empirical approaches available in the literature, the proposed technique involves the axial stiffness of the columns of the frame more than their flexural stiffness. Further, the influence of the bidimensional behaviour of the infill is stressed and, consequently, the dependence of the dimensions of the equivalent pin-jointed strut on the Poisson ratio of the material constituting the infill is also shown. The proposed approach is extended to the case of infills with openings, which is very common in practical applications.
고속도로의 교통사고는 차량의 빠른 속도로 연쇄 추돌 사고를 발생시킨다. 이를 예방하기 위해 사고 차량은 주변 차량에게 안전 메시지를 브로드캐스트 해야 한다. 여기서 이웃 노드의 개수가 많으면, 프레임 충돌 확률이 높아진다. 이를 해결하기 위해, 선행 연구로 채널을 분리하여 충돌 없이 안전 메시지를 전달하는 시스템이 제안되었다. 하지만, 여러 채널의 분리는 하드웨어의 개발 비용의 증가로 실현가능성이 낮아진다. 그래서 본 논문에서는 하나의 채널로 통신할 수 있는 수퍼프레임을 적용한 TDMA 기반 MAC 프로토콜을 제안한다. 결과적으로, 제안된 프로토콜이 기존 프로토콜과 거의 같은 프레임 수신율을 보여주었다.
서로 다른 프레임 율을 가진 영상매체 사이의 프레임 호환을 위해, 움직임 추정 (motion estimation, ME)과 움직임 보상을 이용한 중간 영상 삽입 (합성) 기법 (motion compensated interpolation, MCI)이 활용되는데, 본 논문에서는 MCI에 적합한 움직임 추정기법을 제안하고, 제안한 움직임 추정 기법을 종래의 MCI에 적용한다. 종래의 방법에선 움직임 추정 블록과 MCI 블록의 크기가 동일하나, 본 논문에서 사용된 움직임 추정 블록은 MCI 블록과 같은 중심 축을 가지고, MCI 블록보다 더 크기 때문에 인접 블록과 중첩된 특성을 가진다. 제안한 움직임 추정 블록에 의한 계산량 증가를 줄이기 위해, 제안한 움직임 추정 블록내의 화소를 샘플링 하여 움직임 추정을 실행하였다. 제안한 방식을 검증하기 위해, 움직임 추정 블록을 다양한 샘플 계수로 샘플링 한 후 움직임 추정을 실행하였다. 제안한 방식으로 추정된 움직임 벡터 (motion vector, MV)를 활용하여 MCI를 수행하였으며, 수행된 결과를 종래의 방식에 의한 결과와 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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