Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.10
no.8
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pp.2110-2116
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2009
The culture industry very have interested in modern society so that it is a field to be provided opportunity to can benefits of life with health, medical industry. Especially, music industry to have based on popular support has acknowledged as artistic value to can easily approach that expresses a feeling to exist together with popularity, originality. In this paper, we will want to design indicators to evaluate a singer's musical talent to can speak a key part in these music industry. From this, we applied analysis elements of spectrogram to perform in change of vocal tract shape in singer's voice and public voice about identical music, and performed comparison, analysis of two groups to experiment pattern analysis of result waveform. Therefore, we analyzed pattern in change of vocal tract shape choice a popular music using of experiment to collect singer and public voice about identical part with time so that we designed indicator to can evaluate musicality.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.24
no.7
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pp.842-848
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2020
Music markets have entered the era of streaming. In order to select and propose music that suits the taste of music consumers, there is an active demand and research on an automatic music genre classification system. We propose a method to improve the accuracy of genre unclassified songs, which was a lack of the previous system, by using a generative adversarial network (GAN) to further develop the automatic voting system for deep learning music genre using Softmax proposed in the previous paper. In the previous study, if the spectrogram of the song was ambiguous to grasp the genre of the song, it was forced to leave it as an unclassified song. In this paper, we proposed a system that increases the accuracy of genre classification of unclassified songs by converting the spectrogram of unclassified songs into an easy-to-read spectrogram using GAN. And the result of the experiment was able to derive an excellent result compared to the existing method.
In this paper, we propose a method for classifying environmental sound for selective noise cancellation in industrial sites. Noise in industrial sites causes hearing loss in workers, and researches on noise cancellation have been widely conducted. However, the conventional methods have a problem of blocking all sounds and cannot provide the optimal operation per noise type because of common cancellation method for all types of noise. In order to perform selective noise cancellation, therefore, we propose a method for environmental sound classification based on deep learning. The proposed method uses new sets of acoustic features consisting of temporal and statistical properties of Mel-spectrogram, which can overcome the limitation of Mel-spectrogram features, and uses convolutional neural network as a classifier. We apply the proposed method to five-class sound classification with three noise classes and two non-noise classes. We confirm that the proposed method provides improved classification accuracy by 6.6% point, compared with that using conventional Mel-spectrogram features.
Due to COVID-19, the importance of non-face-to-face counseling is increasing as the face-to-face counseling method has progressed to non-face-to-face counseling. The advantage of non-face-to-face counseling is that it can be consulted online anytime, anywhere and is safe from COVID-19. However, it is difficult to understand the client's mind because it is difficult to communicate with non-verbal expressions. Therefore, it is important to recognize emotions by accurately analyzing text and voice in order to understand the client's mind well during non-face-to-face counseling. Therefore, in this paper, text data is vectorized using FastText after separating consonants, and voice data is vectorized by extracting features using Log Mel Spectrogram and MFCC respectively. We propose a multi-emotion recognition model that recognizes five emotions using vectorized data using an LSTM model. Multi-emotion recognition is calculated using RMSE. As a result of the experiment, the RMSE of the proposed model was 0.2174, which was the lowest error compared to the model using text and voice data, respectively.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.32
no.5
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pp.881-890
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2022
As individual and group users actively use drones, the risks (Intrusion, Information leakage, and Sircraft crashes and so on) in no-fly zones are also increasing. Therefore, it is necessary to build a system that can detect drones intruding into the no-fly zone. General acoustic drone detection researches do not derive location-independent performance by directly learning drone sound including environmental noise in a deep learning model to overcome environmental noise. In this paper, we propose a drone detection system that collects sounds including environmental noise, and detects drones by removing noise from target sound. After removing environmental noise from the collected sound, the proposed system predicts the drone sound using Mel spectrogram and CNN deep learning. As a result, It is confirmed that the drone detection performance, which was weak due to unstudied environmental noises, can be improved by more than 7%.
Alfaidi, Aseel;Alshahrani, Abdullah;Aljohani, Maha
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.9
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pp.195-207
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2022
COVID-19 has remained one of the most serious health crises in recent history, resulting in the tragic loss of lives and significant economic impacts on the entire world. The difficulty of controlling COVID-19 poses a threat to the global health sector. Considering that Artificial Intelligence (AI) has contributed to improving research methods and solving problems facing diverse fields of study, AI algorithms have also proven effective in disease detection and early diagnosis. Specifically, acoustic features offer a promising prospect for the early detection of respiratory diseases. Motivated by these observations, this study conceptualized a speech-based diagnostic model to aid in COVID-19 diagnosis. The proposed methodology uses speech signals from confirmed positive and negative cases of COVID-19 to extract features through the pre-trained Visual Geometry Group (VGG-16) model based on Mel spectrogram images. This is used in addition to the K-means algorithm that determines effective features, followed by a Genetic Algorithm-Support Vector Machine (GA-SVM) classifier to classify cases. The experimental findings indicate the proposed methodology's capability to classify COVID-19 and NOT COVID-19 of varying ages and speaking different languages, as demonstrated in the simulations. The proposed methodology depends on deep features, followed by the dimension reduction technique for features to detect COVID-19. As a result, it produces better and more consistent performance than handcrafted features used in previous studies.
Many voice recognition systems use methods such as MFCC, HMM to acknowledge human voice. This recognition method is designed to analyze only a targeted sound which normally appears between a human and a device one. However, the recognition capability is limited when there is a group sound formed with diversity in wider frequency range such as dog barking and indoor sounds. The frequency of overlapped sound resides in a wide range, up to 20KHz, which is higher than a voice. This paper proposes the new recognition method which provides wider frequency range by conjugating the Wideband Sound Spectrogram and the Keras Sequential Model based on DNN. The wideband sound spectrogram is adopted to analyze and verify diverse sounds from wide frequency range as it is designed to extract features and also classify as explained. The KSM is employed for the pattern recognition using extracted features from the WSS to improve sound recognition quality. The experiment verified that the proposed WSS and KSM excellently classified the targeted sound among noisy environment; overlapped sounds such as dog barking and indoor sounds. Furthermore, the paper shows a stage by stage analyzation and comparison of the factors' influences on the recognition and its characteristics according to various levels of noise.
3-D Spectrograms for 22 events are drawn to discern about whether those are earthquakes or explosions. Generally, in case of explosions relative to the case of earthquakes, amplitude of P phase is more dominantly shown. According to the results on logarithm of spectral ratio of P (Pn, Pg)/Lg after removing free-surface effects from 3-D (U-D, N-S, E-W) seismogram, $-1.2{\sim}-0.9$ is shown for earthquakes and $-0.7{\sim}-0.1$ if shown for explosions. This result is consistent with previous researches (Kim Park, 1997) that -0.6 of spectral ratio between P and Lg after taking logarithm may be the criterion for the discrimination between earthquakes and explosions in Korea. In addition, Complexity is applied to two events as another discrimination method. The value of Complexity of explosion is much smaller than that of earthquake. This may be due to well-developed P-wave in explosion compared to that in earthquake. This result is in accordance with that of 3-D Spectrogram.
Journal of international Conference on Electrical Machines and Systems
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v.3
no.2
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pp.190-199
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2014
In the last years, fault problem in power electronics has been more and more investigated both from theoretical and practical point of view. The fault problem can cause equipment failure, data and economical losses. And the analyze system require to ensure fault problem and also rectify failures. The current errors on these faults are applied for identified type of faults. This paper presents technique to detection and identification faults in three-phase voltage source inverter (VSI) by using time-frequency distribution (TFD). TFD capable represent time frequency representation (TFR) in temporal and spectral information. Based on TFR, signal parameters are calculated such as instantaneous average current, instantaneous root mean square current, instantaneous fundamental root mean square current and, instantaneous total current waveform distortion. From on results, the detection of VSI faults could be determined based on characteristic of parameter estimation. And also concluded that the fault detection is capable of identifying the type of inverter fault and can reduce cost maintenance.
In this paper, we were carried out experiments to apply parameter of voice analysis to measure changing characteristic articulator according to inhale the helium gas. The helium gas was used to overcome air embolism nitrogen gas to deal a fatal blow in body nitrogen gas by diver. However, the helium gas has been much trouble interpretation about abnormal voice of diver to cause squeaky voice of low articulation. Therefor, we was carried out experiments about pitch and spectrogram measurement, analysis based on to influence in acoustic organs before and after of inhaled helium gas.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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