본 논문에서는 사람의 노랫소리를 자동으로 채보할 수 있는 시스템을 제안한다. 먼저 입력된 음성으로부터 추출된 피치 정보를 안정화된 역확산 방정식(Stabilized Inverse Diffusion Equation : SIDE)을 이용하여 음절 단위로 분할한다. 이를 바탕으로 유전자 알고리즘에 기반한 클러스터링을 통해 음길이 인식을 수행하였다. 또한 시창자의 음 높이에 강인한 음정 인식을 위하여 상대 음정이라는 개념을 도입하였다. 그리고 휴지기 정보를 이용한 마디 추출 알고리즘을 적용하여 보다 정확한 노래의 채보를 가능하게 하였다. 제안된 시스템을 통하여 동요 16곡을 채보한 결과 마디 인식률은 91.5%였으며, DMOS 방법으로 측정한 악곡 전체 유사도는 3.82로써 시스템 성능의 유효성을 확인할 수 있었다.
360VR 콘텐츠는 시청자의 시점변화에 따른 즉각적인 반응이 필요하고 고화질의 영상이 제공되어야 한다. 따라서 한정된 대역폭에서 360VR 시청자의 만족도를 보장하는 효율적인 전송기술이 필요하다. 그 일환으로 사용자의 시점을 예측하고 시점에 해당하는 영역과 해당하지 않는 영역에 다른 비트율을 할당하여 전체 대역폭 소모를 감소시키는 연구들이 소개되고 있다. 본 논문에서는 시점 예측의 정확도 향상을 목표로 기존 시각인지 정보만 활용했던 방식에 추가적으로 청각인지 정보인 360VR 콘텐츠의 음원위치정보를 활용한 시점 예측을 제안한다. 또한, 향상된 시점예측 방식을 이용하여 비트율을 효율적으로 할당함으로써 개선된 성능을 제공하는 전송 방식을 제안한다. 성능 분석 결과 제안한 시점 예측방식은 기존 방식 대비 시점 예측의 정확도가 향상되었으며, 이를 바탕으로 제안한 전송 방식은 제한된 대역폭 내에서 사용자의 시점에 해당하는 타일에 고품질의 영상을 제공할 수 있음을 확인하였다.
Speaking rate represents how many phonemes in speech signal have in limited time. It is various and changeable depending on the speakers and the characters of each phoneme. The preprocessing to remove the effect of variety of speaking rate is necessary before recognizing the speech in the present speech recognition systems. So if it is possible to estimate the speaking rate in advance, the performance of speech recognition can be higher. However, the conventional speech vocoder decides the transmission rate for analyzing the fixed period no regardless of the variety rate of phoneme but if the speaking rate can be estimated in advance, it is very important information of speech to use in speech coding part as well. It increases the quality of sound in vocoder as well as applies the variable transmission rate. In this paper, we propose the method for presenting the speaking rate as parameter in speech vocoder. To estimate the speaking rate, the variety of phoneme is estimated and the Line Spectrum Pairs is used to estimate it. As a result of comparing the speaking rate performance with the proposed algorithm and passivity method worked by eye, error between two methods is 5.38% about fast utterance and 1.78% about slow utterance and the accuracy between two methods is 98% about slow utterance and 94% about fast utterances in 30 dB SNR and 10 dB SNR respectively.
For the accurate inspection of the resources and space in the ocean, the method of locating the measurement equipments in the seafloor and retrieving these equipments later after a certain period of time. is generally used. In this method, the reliability of retrieving measurement equipments is very important. In our proposed remotely-controlled acoustic release system, an underwater ultrasonic wave recognition algorithm by which we can recognize the sound signal without the influence of disturbances due to underwater environment changes is developed, and a battery is used for the reduction of electric power consumption. we show the effectiveness of our proposed system through experimental results.
이 연구는 시각장애인을 위한 길안내 서비스 시스템의 설계와 구현에 관한 연구이다. 시각장애인을 고려한 사용자 인터페이스로써 음성인식을 통한 스마트폰을 입력도구로 사용하였고, 출력도구는 방향 및 음성안내를 하면서도 주변 환경음을 인식할 수 있는 골전도 헤드셋을 사용하였다. 개발된 시스템은 기존의 길안내용 스마트폰 앱과 달리 보행해야할 방향 정보를 착용한 헤드셋의 좌우 스테레오 음의 크기로 전달하며, 갈림길이나 휘어진 길에 대한 음성안내는 수 미터 전에 안내하여 시각장애인의 보행 속도에 적합하게 안내가 이루어지며, 역방향 보행이나 경로이탈을 즉시 경고하는 장점이 있다. 방향센서로 진행방향에 대한 동적 정밀도가 1.5도인 모션 트랙커를 사용하여 안정적이고 신뢰성 있는 방향 정보를 취득할 수 있었다. GPS의 위치오차를 극복하기 위하여 위치오차에 견고한 경로계획 알고리즘을 제안하였다. 구현된 시스템을 실험한 결과 실험 경로에서 평균 방향각 오차가 6.82도(표준 편차 5.98)로 비교적 안정하게 방향을 유도하여 목적지에 도달하였다.
본 논문에서는 노이즈에 강인한 음악 시작점 검출 알고리즘을 제안한다. 음악의 시작점 검출은 음악을 이용한 신호처리 시스템에 있어서 일관되지 않은 입력데이터를 통한 계산낭비, 비교검색 등의 문제 해결을 위해 필요한 것이다. 특히 신호처리를 이용한 내용기반 음악검색 시스템에서 시간의 순서로 데이터를 비교하는 시간순차적 검색방법에서는 더욱 필요시 된다. 시간순차적 검색 방법은 시간의 순서로 단순 비교를 수행하기 때문에 검색의 속도가 빠르다는 장점이 있는 반면 비교하는 데이터의 시작 시간이 동일해야 하는 단점이 있다. 하지만 디지털화된 음악은 비트레이트 변환에 의한 시작 시간의 동일함을 보장할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 검색의 전처리 단계에서 음악의 시작점을 검출함으로써 시간순차적 검색 방법을 적용하여 고속의 검색을 수행하면서도 인식률이 낮아지지 않게 하였다. 시작점 검출은 소리를 검출할 수 있는 최소 파형모형을 이용하였으며 노이즈에 강인하기 위하여 묵음에 존재하는 노이즈는 스킵핑을 하였다. 제안한 알고리즘은 실험을 통해 시작점 검출을 미적용한 결과보다 약 38% 성능이 향상됨을 확인하였으며 노이즈에 강인함을 검증하였다.
한화 지폐는 그 크기들이 비슷하고 지폐가 오래되면 점자 부분이 마모된다. 이로 인해 촉각만을 이용해 지폐를 구분하는 시각장애인들은 한화 지폐를 인식하는데 어려움을 느끼며, 잘못된 인식으로 인해 경제적 손실을 입을 수도 있다. 지폐를 인식하는 유사 시스템은 이미 존재하나 기존 시스템은 한화 지폐를 인식하지 못하며, 모바일 애플리케이션으로 구현되어 있어 사실상 시각장애인들이 사용하기에 어렵다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 한화 지폐를 인식할 수 있으며, 시각장애인들이 사용하기에 편리한 라즈베리 파이 기반 지폐 인식기를 개발한다. 본 지폐 인식기는 간단한 동작만으로 인식을 시작하며 시각장애인들에게 음성으로 인식 결과를 알려준다. 특히 성능에 직접적인 영향을 미치는 특징 추출 알고리즘을 선택하기 위해 본 연구에서는 대표적인 특징 추출 알고리즘인 SIFT, SURF, ORB의 성능을 실제 비교하였다. 다양한 실제 환경에서의 실험을 통해, 본 논문에서는 95%의 인식률로 가장 좋은 정확도를 보이는 SIFT를 시스템 구현에 채택하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권9호
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pp.2927-2941
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2022
The primary task of machine fault diagnosis is to judge whether the current state is normal or damaged, so it is a typical binary classification problem with mutual exclusion. Mutually exclusive events and out-of-domain detection have one thing in common: there are two types of data and no intersection. We proposed a fusion model method to improve the accuracy of machine fault diagnosis, which is based on the mutual exclusivity of events and the commonality of out-of-distribution detection, and finally generalized to all binary classification problems. It is reported that the performance of a convolutional neural network (CNN) will decrease as the recognition type increases, so the variational auto-encoder (VAE) is used as the primary model. Two VAE models are used to train the machine's normal and fault sound data. Two reconstruction probabilities will be obtained during the test. The smaller value is transformed into a correction value of another value according to the mutually exclusive characteristics. Finally, the classification result is obtained according to the fusion algorithm. Filtering normal data features from fault data features is proposed, which shields the interference and makes the fault features more prominent. We confirm that good performance improvements have been achieved in the machine fault detection data set, and the results are better than most mainstream models.
Background and Objectives: Although many studies have evaluated the effect of the digital noise reduction (DNR) algorithm of hearing aids (HAs) on speech recognition, there are few studies on the effect of DNR on music perception. Therefore, we aimed to evaluate the effect of DNR on music, in addition to speech perception, using objective and subjective measurements. Subjects and Methods: Sixteen HA users participated in this study (58.00±10.44 years; 3 males and 13 females). The objective assessment of speech and music perception was based on the Korean version of the Clinical Assessment of Music Perception test and word and sentence recognition scores. Meanwhile, for the subjective assessment, the quality rating of speech and music as well as self-reported HA benefits were evaluated. Results: There was no improvement conferred with DNR of HAs on the objective assessment tests of speech and music perception. The pitch discrimination at 262 Hz in the DNR-off condition was better than that in the unaided condition (p=0.024); however, the unaided condition and the DNR-on conditions did not differ. In the Korean music background questionnaire, responses regarding ease of communication were better in the DNR-on condition than in the DNR-off condition (p=0.029). Conclusions: Speech and music perception or sound quality did not improve with the activation of DNR. However, DNR positively influenced the listener's subjective listening comfort. The DNR-off condition in HAs may be beneficial for pitch discrimination at some frequencies.
Background and Objectives: Although many studies have evaluated the effect of the digital noise reduction (DNR) algorithm of hearing aids (HAs) on speech recognition, there are few studies on the effect of DNR on music perception. Therefore, we aimed to evaluate the effect of DNR on music, in addition to speech perception, using objective and subjective measurements. Subjects and Methods: Sixteen HA users participated in this study (58.00±10.44 years; 3 males and 13 females). The objective assessment of speech and music perception was based on the Korean version of the Clinical Assessment of Music Perception test and word and sentence recognition scores. Meanwhile, for the subjective assessment, the quality rating of speech and music as well as self-reported HA benefits were evaluated. Results: There was no improvement conferred with DNR of HAs on the objective assessment tests of speech and music perception. The pitch discrimination at 262 Hz in the DNR-off condition was better than that in the unaided condition (p=0.024); however, the unaided condition and the DNR-on conditions did not differ. In the Korean music background questionnaire, responses regarding ease of communication were better in the DNR-on condition than in the DNR-off condition (p=0.029). Conclusions: Speech and music perception or sound quality did not improve with the activation of DNR. However, DNR positively influenced the listener's subjective listening comfort. The DNR-off condition in HAs may be beneficial for pitch discrimination at some frequencies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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