• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.35 no.2
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• pp.134-142
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• 2016

In this paper, a method synthesizing speech signal using the 40 kHz ultrasonic signals reflected from the articulatory muscles was introduced and performance was evaluated. When the ultrasound signals are radiated to articulating face, the Doppler effects caused by movements of lips, jaw, and chin observed. The signals that have different frequencies from that of the transmitted signals are found in the received signals. These ADS (Acoustic-Doppler Signals) were used for estimating of the speech parameters in this study. Prior to synthesizing speech signal, a quantitative correlation analysis between ADS and speech signals was carried out on each frequency bin. According to the results, the feasibility of the ADS-based speech synthesis was validated. ADS-to-speech transformation was achieved by the joint Gaussian mixture model-based conversion rules. The experimental results from the 5 subjects showed that filter bank energy and LPC (Linear Predictive Coefficient) cepstrum coefficients are the optimal features for ADS, and speech, respectively. In the subjective evaluation where synthesized speech signals were obtained using the excitation sources extracted from original speech signals, it was confirmed that the ADS-to-speech conversion method yielded 72.2 % average recognition rates.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.43 no.4
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• pp.400-405
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• 2024

When cavitation noise occurs in ship propellers, the level of underwater radiated noise abruptly increases, which can be a critical threat factor as it increases the probability of detection, particularly in the case of naval vessels. Therefore, accurately and promptly assessing cavitation signals is crucial for improving the survivability of submarines. Traditionally, techniques for determining cavitation occurrence have mainly relied on assessing acoustic/vibration levels measured by sensors above a certain threshold, or using the Detection of Envelop Modulation On Noise (DEMON) method. However, technologies related to this rely on a physical understanding of cavitation phenomena and subjective criteria based on user experience, involving multiple procedures, thus necessitating the development of techniques for early automatic recognition of cavitation signals. In this paper, we propose an algorithm that automatically detects cavitation occurrence based on simple statistical features reflecting cavitation characteristics extracted from acoustic signals measured by sensors attached to the hull. The performance of the proposed technique is evaluated depending on the number of sensors and model test conditions. It was confirmed that by sufficiently training the characteristics of cavitation reflected in signals measured by a single sensor, the occurrence of cavitation signals can be determined.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2005.11a
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• pp.182-185
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• 2005

스테레오 영상에서 동일점을 찾는 과정은 스테레오 비전 시스템의 전체 성능에 가장 중요한 영향을 미치는 요소이다. 특히 동일점을 찾기 위해 두 화소의 유사도를 측정하는 많은 방법들이 있으나 기존의 대부분의 연구에서는 주로 화소의 밝기값이나 화소의 그레디어트 크기 등과 같이 한 두 가지의 특징값에 기초하여 유사도를 측정한다. 본 연구에서는 다수의 특징 요소를 이용하여 정합하는 다차원특징벡터 정합의 성능을 향상시키는 효과적인 정합 창틀 구현 방법을 제안한다. 깊이 불연속이 존재하는 항공영상을 실험에 사용하였으며 깊이 불연속에 강건한 정합 성능을 보임을 실험 결과를 통해 확인할 수 있었다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.17 no.1
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• pp.55-59
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• 1998

본 논문에서는 잡음에 강한 음성 인식기를 위한 음성의 특징 추출에 관해서 살펴 보았다. 지금까지의 음성 인식기는 조용한 실험실 환경하에서 학습이 이루어지나 실제 테스 트는 여러 가지 환경에서 이루어지므로, 이러한 환경 변화에 따라 음성인식 시스템의 성능 이 감소함을 보여왔다. 이를 보완하기 위해 여러 가지 연구가 진행되고 있으나 본 연구에서 는 음성의 특징 추출 부분에서 순시적인 신호대 잡음비 예측과 잡음에 강한(RASTA)처리를 하므로써 인식율을 향상시켰다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2018.05a
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• pp.342-343
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• 2018

본 논문에서는, 적층형 심화 신경망 회귀 모델을 도입하여 잡음이 포함된 입력 신호의 특징벡터로부터 깨끗한 입력 신호의 특징벡터를 추정함으로써 음성 향상 성능을 개선 시켰다. 제안된 방법은 기존의 단일 심화신경망 기법 보다 음성인식 성능 향상에 더욱 효과가 있었다.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2000.08a
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• pp.285-288
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• 2000

본 논문에서는 카메라 플랫홈의 흔들림 등으로 인한 외부 영향으로 출렁이는 비디오를 전자적으로 안정화시키는 방법을 제안한다. LOG operator〔1〕을 이용하여 특징점을 잡고 그 특징점을 중심으로 일정크기의 subblock에 대해서만 correlation을 구한다. Least Square를 이용하여 모션 파라메타를 측정하고 모션 보상을 행하는데 현재의 영상을 기준 좌표계로 변환하고 명암값 보간을 하게된다. 이 때 기존 연구에서 많이 사용한 bilinear 보간법의 단점인 대비가 첨예한 곳에서의 averaging 효과를 없애기 위해 본 연구에서는 대비가 첨예한 곳에서는 nearest neighbor 보간을 사용하고 그렇지 않은 곳에서는 bilinear 보간을 사용하는 hybrid한 방법을 채택하였다. 그 결과 사람이 카메라를 손에 들고 움직일 때 생기는 출렁이는 비디오에 대해 대부분의 카메라 움직임을 안정화시킬 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2000.08a
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• pp.297-300
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• 2000

본 논문에서는 MPEG 비디오 스트림을 분석하여 DCT DC 계수를 추출하고 이들로 구성된 DC 이미지로부터 제안하는 robust feature를 이용하여 shot을 구하고 각 feature들의 통계적 특성을 이용하여 스트림의 특징에 따라 weight를 부가하여 구해진 characterizing value의 시간변화량을 구한다. 구해진 변화량의 local maxima와 local minima는 MPEG 비디오 스트림에서 각각 가장 특징적인 frame과 평균적인 frame을 나타낸다. 이 순간의 frame을 구함으로서 효과적이고 빠른 시간 내에 key frame을 추출한다. 추출되어진 key frame에 대하여 원영상을 복원한 후, 색인을 위하여 다수의 parameter를 구하고 사용자가 질의한 영상에 대해서 이들 파라메터를 구하여 key frame들과 가장 유사한 대표영상들을 검색한다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.10 no.4
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• pp.758-763
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• 2006

In various fields of basic science and engineering, in order to present signals and systems exactly and acquire useful information from spatial and timely changes, many researches have been processed. In these methods, the Fourier transform which represents signal as the combination of the frequency component has been applied to the most fields. But as transform not to consider time information, the Fourier transform has its limitations of application. To overcome this problem, a variety of methods including the wavelet transform have been proposed. As transform to represent signal by using the changing window, according to scale parameter in time-scale domain, the wavelet transform is capable of multiresolution analysis and defines various functions according to the application environments. In this paper, to detect features of signal we analyzed wavelet the spectrum by using the basis function of the fourier transform.

• Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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• v.24 no.6
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• pp.590-596
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• 2004

Neural network-based signal classification systems are increasingly used in the analysis of large volumes of data obtained in NDE applications. Ultrasonic inspection methods on the other hand are commonly used in the nondestructive evaluation of welds to detect flaws. An important characteristic of ultrasonic inspection is the ability to identify the type of discontinuity that gives rise to a peculiar signal. Standard techniques rely on differences in individual A-scans to classify the signals. This paper proposes an ultrasonic signal classification technique based on the information tying in the neighboring signals. The approach is based on a 2-dimensional Fourier transform and the principal component analysis to generate a reduced dimensional feature vector for classification. Results of applying the technique to data obtained from the inspection of actual steel welds are presented.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2009.10a
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• pp.81-86
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• 2009

비수지 신호는 수화를 통한 의사소통을 하는 과정에 수지 신호 못지않게 중요한 정보를 제공한다. 그럼에도 불구하고 비수지 신호에 대한 연구는 수지 신호에 대한 연구에 비해 아직까지 매우 부족하다. 본 연구에서는 이러한 비수지 신호의 특징에 대해 분석하였다. 비수지 신호를 수지 신호와 함께 재현하는 과정에는 정확도 문제와 동기화 문제가 있는데, 본 연구에서는 동기화 문제를 해결하는 시스템을 제안한다. 구현된 시스템은 입력된 문장을 구문 분석하여 수지 신호와 비수지 신호를 결정하는 부분과 구문 분석된 결과를 바탕으로 수화 애니메이션을 위한 액션 스크립트를 생성하는 부분으로 나뉜다. 수지 신호와 비수지 신호의 연결 순서와 방식에 따라 수화의 뜻이 달라질 수 있기 때문에, 본 연구에서 다루는 비수지 신호의 동기화 문제는 수화 자동 생성에 있어서 매우 중요한 문제이다.