Passive cavitation imaging method is used to observe the ultrasonic waves generated when a group of bubbles collapses. A problem with passive cavitation imaging is a low resolution and large side lobe levels. Since ultrasound signals generated by passive cavitation take the form of a pulse, the amplitude distribution of signals received across the receive channels varies depending on the direction of incidence. Both the centroid and flatness were calculated to determine weights at imaging points in order to discriminate between the main and side lobe signals from the signal amplitude distribution of the received channel data and to reduce the side lobe levels. The centroid quantifies how the channel data are distributed across the receive channel, and the flatness measures the variance of the channel data. We applied the centroid weight and the flatness to the passive cavitation image constructed using the delay-and-sum focusing and minimum variance beamforming methods to improve the image quality. Using computer simulation and experiment, we show that the application of weighting in delay-and-sum and minimum variance beamforming reduces side lobe levels.
Seo, Jun-Pyo;Kim, Ki-Dae;Woo, Choong-Shik;Lee, Chang-Woo;Lee, Heon-Ho
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.21
no.12
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pp.807-818
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2020
In this study, hydrophones using acoustic sensors were used to estimate the amount of bedload discharge in a forested watershed. The reaction characteristics were analyzed through hydrophone flume tests and field tests, and the quantitative bedload discharge was calculated and compared with that measured by a pit sampler. The hydrophone reaction changed the pulse according to the flow rate change, but did not react to standard sand. The pulse was different depending on the particle size and weight, and accordingly, there was a specific channel showing a suitable response. For a hydrophone installed in the field, by using an automatic impact device, the reaction characteristics of each channel were analyzed to confirm normal operation of the sensor and the suitability of the output value of each channel. In addition, a suitable channel was selected for the estimation of bedload discharge. The bedload discharge formula was developed using a hydrophone pulse and the average flow rate, and was compared with the measured data in the pit sampler in the study site. As a result of the study, if a hydrophone is used for monitoring the bedload in forested watersheds, it is considered effective in quantitatively estimating the weight of bedload discharge.
Ultrasound brain stimulation is spot-lighted by its capability of inducing brain cell activation in a localized deep brain region and ultimately treating impaired brain function while the efficiency and directivity of neural modulation are highly dependent on types of stimulus waveforms. Therefore, to optimize the types of stimulation parameters, we propose a cell-cultivable ultrasonic transducer having a series stack of a spin-coated polymer piezoelectric element (Poly-vinylidene fluoride-trifluorethylene, PVDF-TrFE) and a parylene insulating layer enhancing output acoustic pressure on a glass-coverslip which is commonly used in culturing cells. Due to the uniformity and high accuracy of stimulus waveform, tens of neuronal cell responses located on the transducer surface can be recorded simultaneously with fluorescence microscopy. By averaging the cell response traces from tens of cells, small changes to the low intensity ultrasound stimulations can be identified. In addition, the reduction of stimulus distortions made by standing wave generated from reflections between the transducers and other strong reflectors can be achieved by placing acoustic absorbers. Through the proposed ultrasound transducer, we could successfully observe the calcium responses induced by low-intensity ultrasound stimulation of 6 MHz, 0.2 MPa in astrocytes cultured on the transducer surface.
In this study, we comprehensively analyze the generalization performance of various deep learning-based active sonar target classifiers when applied to small and imbalanced active sonar datasets. To generate the active sonar datasets, we use data from two different oceanic experiments conducted at different times and ocean. Each sample in the active sonar datasets is a time-frequency domain image, which is extracted from audio signal of contact after the detection process. For the comprehensive analysis, we utilize 22 Convolutional Neural Networks (CNN) models. Two datasets are used as train/validation datasets and test datasets, alternatively. To calculate the variance in the output of the target classifiers, the train/validation/test datasets are repeated 10 times. Hyperparameters for training are optimized using Bayesian optimization. The results demonstrate that shallow CNN models show superior robustness and generalization performance compared to most of deep CNN models. The results from this paper can serve as a valuable reference for future research directions in deep learning-based active sonar target classification.
Speaker diarization, which labels for "who spoken when?" in speech with multiple speakers, has been studied on a deep neural network-based end-to-end method for labeling on speech overlap and optimization of speaker diarization models. Most deep neural network-based end-to-end speaker diarization systems perform multi-label classification problem that predicts the labels of all speakers spoken in each frame of speech. However, the performance of the multi-label-based model varies greatly depending on what the threshold is set to. In this paper, it is studied a speaker diarization system using single-label classification so that speaker diarization can be performed without thresholds. The proposed model estimate labels from the output of the model by converting speaker labels into a single label. To consider speaker label permutations in the training, the proposed model is used a combination of Permutation Invariant Training (PIT) loss and cross-entropy loss. In addition, how to add the residual connection structures to model is studied for effective learning of speaker diarization models with deep structures. The experiment used the Librispech database to generate and use simulated noise data for two speakers. When compared with the proposed method and baseline model using the Diarization Error Rate (DER) performance the proposed method can be labeling without threshold, and it has improved performance by about 20.7 %.
This paper presents a method for the automatic recognition of pitch accents over syllables. The method that we propose is based on the time-delay recursive neural network (TDRNN). which is a neural network classifier with two different representation of dynamic context: the delayed input nodes allow the representation of an explicit trajectory F0(t) along time. while the recursive nodes provide long-term context information that reflects the characteristics of pitch accentuation in spoken English. We apply the TDRNN to pitch accent recognition in two forms: in the normal TDRNN. all of the prosodic features (pitch. energy, duration) are used as an entire set in a single TDRNN. while in the distributed TDRNN. the network consists of several TDRNNs each taking a single prosodic feature as the input. The final output of the distributed TDRNN is weighted sum of the output of individual TDRNN. We used the Boston Radio News Corpus (BRNC) for the experiments on the speaker-independent pitch accent recognition. π 1e experimental results show that the distributed TDRNN exhibits an average recognition accuracy of 83.64% over both pitch events and non-events.
This paper describes the non-stringed guitar composed of laser strings, frets, sound synthesis algorithm and a processor. The laser strings that can depict stroke and playing arpeggios comprise laser modules and photo diodes. Frets are implemented by voltage divider. The guitar body does not need to implement physically because commuted waveguide synthesis is used. The proposed frets enable; players to represent all of chords by the chord glove as well as guitar solo. Sliding, hammering-on and pulling-off sounds are synthesized by using parameters from the voltage divider. Because the pitch shifting corresponds to the time-varying propagation speed in the digital waveguide model, the proposed model can synthesize vibrato as well. After transformation of signals from the laser strings and frets into parameters for synthesis algorithm, the digital signal processor, TMS320F2812, performs the real-time synthesis algorithm and communicates with the DAC. The demonstration movieclip available via the Internet shows one to play a song, 'Arirang', synthesized by proposed algorithm and interfaces in real-time. Consequently, we can conclude that the proposed synthesis algorithm is efficient in guitar solo and there is no problem to play the non-stringed guitar in real-time.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.22
no.1
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pp.89-103
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2009
This study investigates the applicability of the time reversal concept in modem acoustics to the Lamb waves, which have been widely studied for defect detection in plate-like structures. According to conventional time reversal acoustics, an input signal can be reconstructed at an excitation point if an output signal recorded at another point is reversed in the time domain and emitted back to the original source point. However, the application of a time reversal process(TRP) to Lamb wave propagations is complicated due to velocity and amplitude dispersion characteristics of Lamb waves and reflections from the boundaries of a structure. In this study, theoretical investigations are presented to better understand the time reversibility of Lamb waves. In particular, the effects of within-mode dispersion, multimode dispersion, amplitude dispersion, and reflections from boundaries on the TRP are theoretically formulated. Simple numerical case studies are conducted to validate the theoretical findings of this study.
In this paper, we evaluated the performance of vocoders for three-way conferencing using signal summation technique in digital mobile communication network. The signal summation technique yields natural mode of three-way conferencing, in shich the mixed voice signal from two speakers are transmitted to a third person, though there has been no useful speech coding technique for the mixed voice signal yet. We established Qualcomm code term prediction (RPE-LTP) vocoders to provide three-way conferencing using signal summation techinique. In addition, as the conventional speech quality measures are not applicable to the vocoders for mixed voice signals, we proposed two kinds of subjective quality measures. These are the sentence discrimination (SD) test and the modified degraded mean opinion score (MDMOS) test. The experimental results show that the output speech quality of the VSELP vocoder is superior to other two.
Development of digital media and computer graphics related research had changed the overall stream of cultural art and our daily life, as well as its development also had an effect on a fresh and exciting area of cultural arts such as the new media art, interactive art and real-time performing. In this paper, we used emotional expression techniques that they lead audiences on the process of natural communication by combining the particle system of computer graphics with performance based screen art. In this paper, we used emotional expression techniques that they lead audiences on the process of natural communication by combining the particle system of computer graphics with performance based screen art. Namely, by capturing the creation and location speed of particle which is synchronized between the sound, behavior and particles, performance based screen art as the form of the experimental structure in which is combined with scientific technology and art is therefore proposed.
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