Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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제18권2호
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pp.143-156
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2014
This paper aims to give a quick view on denoising without comprehensive details. Denoising can be understood as removing unwanted parts in signals and images. Noise incorporates intrinsic random fluctuations in the data. Since noise is ubiquitous, denoising methods and models are diverse. Starting from what noise means, we briefly discuss a denoising model as maximum a posteriori estimation and relate it with a variational form or energy model. After that we present a few major branches in image and signal processing; filtering, shrinkage or thresholding, regularization and data adapted methods, although it may not be a general way of classifying denoising methods.
When we make a speaker adapted model using MAPE (maximum a posteriori estimation), the adapted model has one mixture in each state. This is because we cannot estimate a number of a priori distribution from a speaker-independent model in each state. If the model is represented by one mixture in each state, it is not well adadpted to specific speaker because it is difficult to represent various speech informationof the speaker with one mixture. In this paper, we suggest the method using several mixtures to well represent various speech information of the speaker in each state. But, because speaker-specific training dat is not sufficient, this method can't be used in every state. So, we make the number of mixtures in each state variable in proportion to the number of frames and to the determinant ofthe variance matrix in the state. Using the proposed method, we reduced the error rate than methods using one branch in each state.
본 연구에서는 음절 단위의 HMM을 이용하여 발성한 문장에 대해 화자 적응화 할 수 있는 방법을 제안하였다. 문장에 대한 음절 단위의 추출은 음절HMM의 연결과 viterbi세그멘테이션으로 자동화하였고, 화자 적응화는 소량의 문장과 문장의 추가에서도 시켄셜적으로 적응화할 수 있는 MAPE(최대 사후 확률 추정)를 이용한 학습으로 수행하였다. 신문 사설에서 취한 문장에 대하여 화자 적응화한 경우의 인식을 71.8%로 적응화 전의 결과보다 37% 향상되었다.
본 논문은 유럽의 디지털 방송 규격인 DVB(Digital Video Broadcast)의 업 링크 채널 규격인 DVB-RCS에서 사용되는 터보부호의 특성을 이용하여 반송파의 위상을 추정하는 기법을 제안한다. 위상 추정기는 위치에 따라 크게 외부 단일 추정기와 내부 복수 추정기로 나누었고, 외부 추정 방식은 ML(Maximum Likelihood)과 LMS(Least Mean Square)을 이용하였으며 복수 추정기의 경우에는 LMS(Least Mean Square)와 PSP(Per Survivor Processing)방식 적용하였다. 단일 추정기의 경우 3가지 다른 APP(A Posteriori Probability)알고리즘의 성능을 비교하였으며 단일 추정기와 복수 추정기사이의 성능을 AWGN채널에서 위상오차와 위상잡음(Winner process)이 더해진 모델에서 비교하였다. 복수 추정기의 경우 향상된 2가지 알고리즘을 제안한다. 첫째는 Forward-Backward(Bi-directional)방식의 채널추정기법이고 둘째는 Forward 채널추정 값과 Backward 채널추정 값의 차이의 정보를 이용하는 Binding기법이다.
본 연구에서는 소량의 음성 데이터만으로 적응화가 가능한 MAPE(최대사후확률추정)을 이용한 연속음성 인식시스템 개발에 대해 연구하였다. 음절단위 모델을 구축한 후 적응화 하고자 하는 화자의 데이터를 연결학습법과 Viterbi 알고리즘으로 음절단위의 추출을 자동화 한 후 MAPE로 적응화하였다. 자동차 제어문에 대해 화자 적응화한 경우의 인식률(O(n)DP인 경우)은 77.18%로 적응화 전의 결과보다 약 6%향상되었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권3호
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pp.1131-1143
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2016
Differential detection schemes do not require any channel estimation, which can be employed under user mobility with low computational complexity. In this work, a soft-input soft-output (SISO) differential detection algorithm is proposed for amplify-and-forward (AF) over time-varying relaying channels based cooperative communications system. Furthermore, maximum-likelihood (ML) detector for M-ary differential Phase-shift keying (DPSK) is derived to calculate a posteriori probabilities (APP) of information bits. In addition, when the SISO is exploited in conjunction with channel decoding, iterative detection and decoding approach by exchanging extrinsic information with outer code is obtained. Finally, simulation results show that the proposed non-coherent approach improves detection performance significantly. In particular, the system can obtain greater performance gain under fast-fading channels.
Super resolution using stochastic approach which based on the Bayesian approach is to easy modeling for a priori knowledge. Generally, the Bayesian estimation is used when the posterior probability density function of the original image can be established. In this paper, we introduced the improved MAP algorithm based on Bayesian which is stochastic approach in spatial domain. And we presented the observation model between the HR images and LR images applied with MAP reconstruction method which is one of the major in the SR grid construction. Its test results, which are operation speed, chip size and output high resolution image Quality. are significantly improved.
본 논문은 MR 영상의 비지도 분할을 위하여 MDL원리를 이용한 통계적 모델기반의 적응적 방법을 제안한다. 이 방법에서 조직 영역을 MRF로 모델링함으로써 잡음에 대응하고, 창으로 정의되는 국소영역 내의 밝기값을 가우스 혼합으로 모델링함으로써 영상의 비균일성을 흡수한다. 분할 알고리즘은 ICM을 기반으로 하며 MAP를 근사적으로 추정하고, 모델 파라미터를 국소영역으로부터 구한다. 파라미터 추정과 분할을 위한 창의 크기는 MDL원리를 이용하여 영상으로부터 추정한다. 실험에서 제안한 방법이 특히 비균일성이 있는 MR영상의 분할에서 국소영역의 영상특성을 잘 반영하였으며, 기존의 방법보다 더 좋은 결과를 보여주었다.
본 논문은 화자 적응 방법 제안과 그 방법들의 성능을 검토한 것이다. 본 논문에서 제안 검토한 방법들은 최대사후확률추정(MAPE)방법, 음성 선형 특성을 이용한 방법, 다층 퍼셉트론(MLP)을 이용한 방법과 ARTMAP을 이용한 방법들이다. 각 방법들의 성능 평가를 위하여 한국어 숫자음으로 실험한 결과, 최대사후확률추정 방법과 반연속 HMM의 출력 확률적응, 음성 선형 특성 등 3방법을 결합한 방법이 가장 우수한 결과를 보였으며, 이와 비슷한 실험 결과를 ARTMAP을 이용한 화자 적응 방법에서 보였다.
This paper presents two kinds of new approaches, one of which is concerned with recognition of emotional speech such as anger, happiness, normal, sadness, or surprise. The other is concerned with emotion recognition in speech. For the proposed speech recognition system handling human speech with emotional states, total nine kinds of prosodic features were first extracted and then given to prosodic identifier. In evaluation, the recognition results on emotional speech showed that the rates using proposed method increased more greatly than the existing speech recognizer. For recognition of emotion, on the other hands, four kinds of prosodic parameters such as pitch, energy, and their derivatives were proposed, that were then trained by discrete duration continuous hidden Markov models(DDCHMM) for recognition. In this approach, the emotional models were adapted by specific speaker's speech, using maximum a posteriori(MAP) estimation. In evaluation, the recognition results on emotional states showed that the rates on the vocal emotions gradually increased with an increase of adaptation sample number.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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