음성 신호의 피치주기 검출 알고리즘은 음성 인식, 화자 식별 등의 다양한 음성 신호 처리 분야에 적용되고 있으며, 시간영역과 주파수영역에서 많은 연구가 진행되고 있다. 피치주기 검출 알고리즘의 하나인 AMDF(average magnitude difference function)는 연산속도가 빠른 장점이 있지만, 피치주기 검출을 위한 valley점 선정에 있어서 알고리즘이 복잡해지는 문제점이 발생한다. 또한 이러한 피치주기 검출 알고리즘이 실생활에 응용되기 위해서는 다양한 환경에서 발생하는 소음으로부터 강인한 특성을 가져야 한다. 따라서, 본 논문에서는 변형된 AMDF 알고리즘을 이용하여 피치주기 검출을 위한 전체 최소 valley점 선정을 보다 용이하게 하였으며, 테스트 신호로써 지하철 등과 같은 소음환경에서의 음성신호를 사용하였다.
In this paper, we propose an adaptive encoding method of fixed codebook in CELP coders and implement an adaptive fixed code exited linear prediction(AF-CELP) speech coder. AF-CELP exploits the fact that the fixed codebook contribution to speech signal is also periodic like the adaptive codebook (or pitch filter) contribution. By modeling the fixed code book with the pitch lag and the gain from the adaptive codebook, AF-CELP can be implemented at low bit rates as well as low complexity. Listening tests show that a 6.4 kbit/s AF-CELP has a comparable quality to the 8 kbit/s CS-ACELP in background noise conditions.
Cogged belts get unpleasant noise when the speed is up and down. This paper investigates optimum condition for reducing a belt noise that is caused by a belt shape and properties of the material. Order tracking is used analyze belt noise. First step, the pitch length exerts an important influence on the order noise. Second step, material of belt is also important for reducing noise level. The experimental results showed the modified form and material of belts to reduce the noise.
This paper describes the emotion recognition algorithm using HMM(Hidden Markov Model) method. The relation between the mechanic system and the human has just been unilateral so far. This is the why people don't want to get familiar with multi-service robots of today. If the function of the emotion recognition is granted to the robot system, the concept of the mechanic part will be changed a lot. Pitch and Energy extracted from the human speech are good and important factors to classify the each emotion (neutral, happy, sad and angry etc.), which are called prosodic features. HMM is the powerful and effective theory among several methods to construct the statistical model with characteristic vector which is made up with the mixture of prosodic features
Fetal monitoring is a routine procedure to obtain a record of physiologic functions during pregnancy and labor. It is required to determine fetal heart frequency accurately. There are various types of fetal heart rate(FHR) determination and the most frequently applied method is transabdominal Doppler ultrasound. However, in the case of weak or noise corrupted Doppler ultrasound signals, conventional peak detections and the autocorrelation function method have many difficulties to determine FHR precisely. Also the autocorrelation function is effected by threshold level and window size. To solve these problems, the high resolution pitch determination algorinthm is introduced to detect FHR from Doppler ultrasound signals. This scheme digitally processes Doppler ultrasound signal for digital rectification, envelope detection, decimation and correlation calculation of two interconnected segments and then FHR is determined by its maximal value. Even in the case of a greatly smeared noise signal, this algorithm is able to search FHR more accurately than autocorrelation function by means of compensating FHR with a constant correlation threshold. This algorithm is simulated by 386-MATLAB on PC 486/DX and verified that it is superior to the autocorrelation function method.
Rotor system is a very important part which produces lift, thrust and control force in helicopter. Component of rotor system must endure various flight load for the required life. In helicopter rotor system, bearingless rotor system is the highest technology rotor system compare with articulated and hingeless rotor system. Baaringless rotor system is not include mechanical flap hinge, lag hinge and pitch bearing. Bearingless rotor component flexbeam which made by composite material has conduct hinge and bearing role instead of mechanical flap hinge, lag hinge and pitch bearing. These characteristics has less part number and lass weight than others. In this paper, conduct safe life analysis of bearingless composite component flexbeam and torque tube applying to utility helicopter load condition.
Despite the simplicity of processing, conventional autocorrelation function (ACF) method for the precise determination of fetal heart rate (FHR) has many problems. In the case of weak or noise corrupted Doppler ultrasound singnals, the ACF method is very sensitive to the threshold level and data window length. It is real troublesome to extract FHR when there is a data loss. To overcome these problems, the high resolution pitch detection algorithm is adapted to estimate the FHR. The FHR is determined from the correlation of two interconnected segments by its maximum correlation value. FHR is compensated with a constant correlation threshold in a greatly smeared noise signal. This method yields more accurate, robust and reliable than the ACF method.
본 논문은 연속음성인식을 위한 음성구간과 피치를 검출하는 알고리즘을 제안한다. 이것은 연속음성을 입력받아 프레임 단위로 자/모음을 구분하며, 구분된 유성음에서 피치를 검출하는 방법이다 실제 잡음 환경에서 음성을 입력받아 적당한 문턱치 에너지를 사용함으로써 잡음환경에서 강인한 음성구간 추출이 가능하였고 추출한 음성구간에서 프레임단위로 영교차율과 단구간에너지를 이용한 알고리즘으로 유성음의 피치를 검출함과 동시에 자/모음을 구분하는 개선된 방식이다.
피치 (pitch)는 주파수와 관련된 인간이 실제 느끼는 음의 높이로 라우드니스 (loudness), 음색 (timbre)과 함께 소리의 음질을 결정하는 중요한 요소로 알려져 있다. 이러한 피치는 음성 해석 및 분리를 위해 많은 연구가 이루어진 반면 소음 분석 및 음질 향상을 위한 방향으로의 연구는 부족한 상황이다. 본 연구에서는 기저막 (basilar membrane)의 위치에 따른 주파수 분리 이론인 위치이론 (place theory)을 기본으로 한 기존의 가상 피치 (virtual pitch) 분석 알고리즘을 소음에 적용하기 위해서 수정하고, 절러가지 소음에 적용하였다. 본 연구에서의 알고리즘은 소음의 주파수 특성에 의존한 방법이기 때문에, 토널 (tonal) 성분이 존재하는 소음의 적용에는 적합한 결과를 나타냈지만, 그 이외의 소음에 대해서는 정확한 분석이 어렵다. 따라서 기본 주파수 (fundamental frequency)와 이와 관련된 고조파음(harmonics)이 음질에 중요한 영향을 미치는 소음의 음질 해석 린 음질 향상을 위해 본 연구의 알고리즘에 의한 피치 분석과 기존의 음질 인자를 적용하면 보다 효율적인 결과를 얻을 수 있을 것이다. 이런 소음의 예로는 엔진의 부밍 소음이나 기어 whine 소음 등이다.
Slot field harmonics exist in air gap due to inevitable slot constructure of induction motors. They give rise to noise by the electromagnetic vibration and mechanical pulsation. We calculate the slot field harmonics for varying the ratio of slot width vs teeth pitch using the carter's coefficent. We computate the flux density in air gap by FEM(Finite Element Method) and analyze it in frequency domain using DFT(Discrete Fourier Transform). We develop the new algorithm mixing FEM with DFT.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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