Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.17
no.4
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pp.775-780
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2013
This paper proposes a speaker-dependent speech recognition algorithm which can classify the gender for male and female speakers in white noise and car noise, using a neural network. The proposed speech recognition algorithm is trained by the neural network to recognize the gender for male and female speakers, using LPC (Linear Predictive Coding) cepstrum coefficients. In the experiment results, the maximal improvement of total speech recognition rate is 96% for white noise and 88% for car noise, respectively, after trained a total of six neural networks. Finally, the proposed speech recognition algorithm is compared with the results of a conventional speech recognition algorithm in the background noisy environment.
Objectives: The purpose of this study is to estimate genetic and environmental factors which can effect growth, and predict final height using this factors. Methods: Correlation analysis and regression analysis were conducted between measurements of height and Genetic & environmental factors through survey from 1352 child & adolescent patients. Results: Factors which have correlation with height percentile are MPH(Mid-Parental Height), NBW(Neonatal body weight), anorexia, dyspepsia, atopic dermatitis, frequency of breakfast and quality of sleeping time. MPH has moderate relation, NBW and anorexia have fair relation, and other factors have linear but poor relation. Regression equation from factors which have correlation and height percentile has 26.9% of predictive power. Regression equation considering only genetic factor has 20.4%. MPH has the most effect on height percentile. Anorexia has more effect than NBW. Other factors also have small and similar effect. Conclusions: Height of parents has the most effect on growth, anorexia, dyspepsia, atopic dermatitis, frequency of breakfast and quality of sleeping time also has effect.
Journal of the Korean Society of Laryngology, Phoniatrics and Logopedics
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v.13
no.1
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pp.52-58
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2002
The pitch range of the human voice is variable, extending from chest register to falsetto. Although numerous studies have investigated after laryngeal mechanism description of registers, systematic and objective studies were lack. The purpose of this study was to analyze and compare head register with chest register of singers acoustically. Fifteen healthy tenor major students were selected. Fifteen healthy untrained adults were the control group for this study. Long term average(LTA) power spectrum using the Fast Fourier transform(FFT) algorithm and Linear predictive coding (LPC) filter response were made during /a/ sustained in both head(G4, 392Hz) md chest registers (C3, 131Hz). Statistical analysis was performed using Mann-Whitney test. In the LTA power spectrum, head register of singer has increased level(energy gain) in the frequency band of 2.2-3.4kHz(p<0.01), and 7.5-8.4kHz(p<0.01, p<0.05). Chest register of singer has increased level in the frequency band of 2.2-3.1kHz(p<0.01), 7.8-8.4kHz(p<0.05) and around 9.6kHz(p<0.01). LTA power spectrum reveals a peak of acoustic energy around 2500Hz known as the singer's formant and another peak of acoustic energy around 8000Hz in singer's voice.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.21
no.6
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pp.1430-1437
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1996
A low delay code excited linear predictive speech coder(LD-CELP) at bit rates under 8kbps is considered. We try to improve the perfomance of speech coder with frame type dependent modification of synthesis filter. We first classify frames into 3 groups: voiced, unvoiced and onset. For voicedand unvoiced frame, the spectral envelope of the synthesis filter is adapted to the phonetic characteristics. For transition frame from unvoiced to voiced, the synthesis filter which has been interpolated with the bias filter is used. The proposed vocoder produced more clear sound with similar delay level than other pre-existing LD-CELP vocoders.
Despite recent innovation in treatment techniques and subsequently improved outcomes, the majority of glioblastoma (GBL) have relapses, especially in locoregional areas. Local re-irradiation (re-RT) has been established as a feasible option for recurrent GBL of all ages with safety, tolerability, and effectiveness both in survival and quality of life regardless of fractionation schedule. To keep adverse effects under acceptable range, cumulative dose limit in equivalent dose at 2 Gy fractions by the linear-quadratic model at α/β = 2 for normal brain tissue (EQD2) with narrow margin should be observed and single/hypofractionated re-RT should be undertaken very carefully to recurrent tumor with large volume or adjacent to the brainstem. Promising outcome of re-operation (re-Op) plus re-RT (re-Op/RT) need to be validated and result from re-RT with temozolomide/bevacizumab (TMZ/BV) or new strategy is expected. Development of new-concept prognostic scoring or risk group is required to select patients properly and make use of predictive biomarkers such as O(6)-methylguanine-DNA methyltransferase (MGMT) promotor methylation that influence outcomes of re-RT, re-Op/RT, or re-RT with TMZ/BV.
Purpose: This study was undertaken to identify factors related to quit-smoking intention based on the planned behavior theory among out-of-school youths. Methods: This study was a quantitative research, data were collected during Nov. 1. 2018 to Feb. 28, 2019, study subjects were 189 out-of-school youths in Youth support Center located in A, B, C area city. The data were analyzed using independent sample t-test and one-way ANOVA, Pearson's correlation coefficient, and multiple linear regression. Results: There was a significant differences of quit smoking intention according to age, weekly allowance, participate of antismoking program. There were positive correlations between quit smoking intention and attitude to non-smoking and perceived behavior control. In smoking cessation intention influenced by predictive variable, age, weekly allowance, attitude to non-smoking, and perceived behavior control explain 26.8% smoking cessation intention. Conclusion: We believe that findings from this study will help to develop the specific smoking cessation education program for out-of-school youth's health behaviors.
Currently, The HMI system is being used on the network is limited in the ability. In this paper, an Industrial HMI applied the transformed state splitting algorithm. this study suggests by applying a transformed the Successive state splitting algorithm, for the modeling in the questions of the expected data. So, you can save time and reliable and precise as high as 98.15 percent repregented recognition rate. HMI system applied to the voice of industrial equipment the man can not act directly in the industry environment was able to drive devices. Optimize the performance of the engine was the voice of HMI system.
Wind resource data of short-term period has to be corrected a long-term period by using MCP method that Is a statistical method to predict the long-term wind resource at target site data with a reference site data. Because the field measurement for wind assessment is limited to a short period by various constraints. In this study, 2 different MCP methods such as Linear regression and Matrix method were chosen to compare the predictive accuracy between the methods. Finally long-term wind speed, wind power density and capacity factor at the target site for 20 years were estimated for the variability of wind and wind energy. As a result, for 20 years annual average wind speed, Yellow sea off shore wind farm was estimated to have 4.29% for coefficient of variation, CV, and -9.57%~9.53% for range of variation, RV. It was predicted that the annual wind speed at Yellow sea offshore wind farm varied within ${\pm}10%$.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TE
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v.39
no.2
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pp.60-65
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2002
In this paper, we propose GFCC(gammatone filter frequency cepstrum coefficient) parameter which was based on the auditory characteristic for accomplishing better speech recognition rate. And it is performed the experiment of speech recognition for isolated word acquired from telephone network. For the purpose of comparing GFCC parameter with other parameter, the experiment of speech recognition are carried out using MFCC and LPCC parameter. Also, for each parameter, we are implemented CMS(cepstral mean subtraction)which was applied or not in order to compensate channel distortion in telephone network. Accordingly, we found that the recognition rate using GFCC parameter is better than other parameter in the experimental result.
The development of a variety of methods like AM1, PM3, PM5 and DFT now allows the calculation of atomic and molecular properties with high precision as well as the treatment of large molecules with predictive power. In this paper, these methods have been used to calculate a number of quantum chemical descriptors (like Klopman atomic softness in terms of $E_n^{\ddag}\;and\;E_m^{\ddag}$, chemical hardness, global softness, electronegativity, chemical potential, electrophilicity index, heat of formation, total energy etc.) for 75 alkanes to predict their boiling point values. The 3D modeling, geometry optimization and semiempirical & DFT calculations of all the alkanes have been made with the help of CAChe software. The calculated quantum chemical descriptors have been correlated with observed boiling point by using multiple linear regression (MLR) analysis. The predicted values of boiling point are very close to the observed values. The values of correlation coefficient ($r^2$) and cross validation coefficient ($r_{cv}^2$) also indicates the generated QSPR models are valuable and the comparison of all the methods indicate that the DFT method is most reliable while the addition of Klopman atomic softness $E_n^{\ddag}$ in DFT method improves the result and provides best correlation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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