Channel distortion and coarticulation effect in the Korean connected digit telephone speech make it difficult to achieve high performance of connected digit recognition in the telephone environment. In this paper, as a basic research to improve the recognition performance of Korean connected digit telephone speech, recognition error patterns are investigated and analyzed. Korean connected digit telephone speech database released by SiTEC and HTK system are used for recognition experiments. Both DWFBA and MRTCN methods are used for feature extraction and channel compensation, respectively. Experimental results are discussed with our findings.
In this paper, data-driven temporal filter methods[1] are investigated for robust feature extraction. A principal component analysis technique is applied to the time trajectories of feature sequences of training speech data to get appropriate temporal filters. We did recognition experiments on the Korean connected digit telephone speech database released by SITEC, with data-driven temporal filters. Experimental results are discussed with our findings.
The performance of a speech recognition system is generally degraded in telephone environment because of distortions caused by background noise and various channel characteristics. In this paper, data-driven temporal filters are investigated to improve the performance of a specific recognition task such as telephone speech. Three different temporal filtering methods are presented with recognition results for Korean connected-digit telephone speech. Filter coefficients are derived from the cepstral domain feature vectors using the principal component analysis. According to experimental results, the proposed temporal filtering method has shown slightly better performance than the previous ones.
To improve the recognition performance of Korean connected digit telephone speech, in this paper, both Aurora feature extraction method that employs noise reduction 2-state Wiener filter and DWFBA method are investigated and used. CMN and MRTCN are applied to static features for channel compensation. Telephone digit speech database released by SITEC is used for recognition experiments with HTK system. Experimental results has shown that Aurora feature is slightly better than MFCC and DWFBA without channel compensation. And when channel compensation is included, Aurora feature is slightly better than DWFBA with MRTCN.
The final purpose of this paper is the enhancement of speech recognition rate under the matched telephone environment between training data and test data. To analyze the effect by the distortion of the changing telephone channel on every call, MFCC is used as the feature parameter and CMN, RTCN, and RASTA are used as channel compensation techniques. For each case, the variation of feature parameters of all phones is analyzed. And, we find recognition rates according to each compensation method using the continuous HMM recognizer, and examine the relationship between variation and recognition rate.
Channel distortion and coarticulation effect in the connected digit telephone speech make it difficult to recognize, and degrade recognition performance in the telephone environment. In this paper, as a basic research to improve the recognition performance of Korean connected digit telephone, error patterns are investigated and analyzed. Telephone digit speech database released by SITEC with HTK system is used for recognition experiments. Both DWFBA and MRTCN methods are used for feature extraction and channel compensation, respectively. Experimental results are discussed with our findings.
In general, triangular shape filters are used in the filter bank when we get the MFCCs from the spectrum of speech signal. In [1], a new feature extraction approach is proposed, which uses specific filter shapes in the filter bank that are obtained from the spectrum of training speech data. In this approach, principal component analysis technique is applied to the spectrum of the training data to get the filter coefficients. In this paper, we carry out speech recognition experiments, using the new approach given in [1], for a large amount of telephone speech data, that is, the telephone speech database of Korean connected digit released by SITEC. Experimental results are discussed with our findings.
Denial of Service (DoS) 공격은 현재 심각한 국가적 보안 문제로 떠오르고 있다. DoS 란, 많은양의 네트워크 트래픽을 발생시켜 속도를 매우 느리게 만들거나, 가용 자원을 고갈시켜 사용자에게 서비스를 정상적으로 제공하지 못하도록 만드는 공격이다. 그 중에서 Distributed Denial of Service (DDoS)는 네트워크에 분산된 컴퓨터들을 감염시켜 공격에 사용하기 때문에 더 위험하다. DDoS 종류 중 한가지인 Smurf Attack 은 ICMP ECHO 와 IP 브로드캐스트를 이용하여 많은 양의 트래픽을 발생시킨다. 본 논문에서는 Smurf Attack 에 쓰이는 ICMP ECHO REQUEST 패킷을 조각화시켜서 전송할 시, 피해자에게 전송되는 패킷의 숫자가 기존 방법보다 증가하고 피해자 컴퓨터의 IP 스택에서 발생하는 취약점을 도출하고 그로 인한 피해를 분석하였다. 끝으로 ICMP ECHO 패킷의 조각화를 방지하기 위한 방안을 제시하였다.
지하에 매설되어 있는 도시가스배관은 부식성 없는 유체이기 때문에 화학플랜트배관보다는 상대적으로 안전하다. 그러나, 도시가스는 일반적으로 도심지역에 공급됨으로 공급지역의 여러 간섭시설물과 환경에 의한 부식과 시설물의 굴착공사로 야기되는 제 3자 사고등으로 큰 사고를 야기할 수 있다. 특히 지하매설된 배관이므로, 배관의 손상여부를 파악하고 검사하는 것이 상당히 난해하다. 따라서, 본 고에서는 지하매설배관의 위험성 개념을 도입하여, 위험지역 배관을 선정하여 관리하는 것으로 접근하였다. 여기서 위험성은 부식요인, 설계 및 시공요인, 유지관리요인으로 파악하여 나타내었고, 배관의 정성적인 위험성을 점수로 표현하여, 정량적인 숫자로 표현하였다. 또한 Key 인자 개념과 비용에 대한 손상보완대책 개념을 프로그램에 도입하여, 신뢰성과 안전경영에 도움이 되리라 생각된다. 본 위험성 평가 프로그램은 비쥬얼 베이직을 사용하여 개발하였고, GIS와 연계하였다.
뇌 기능 연구 분야에서는 MRI, PET, MEG 영상 시스템 등을 이용한 인지기능에 대한 정량적 평가 연구가 계속적으로 이루어 지고 있다. 최근에는 컴퓨터 기술을 응용하여 인지 기능의 정량적 분석을 효과적으로 하고자 시도되고 있다. 본 연구에서는 터치 스크린을 이용하여 인지 기능의 정량적 평가를 할 수 있는 소프트웨어 패키지를 구현하였다. 여기서 구현된 내용은 집중력, 숫자 기억력, 조합 기억력, 위상 기억력, 시각 및 근육 반응, 청각 반응 등으로 되어 있다. 우리는 구현된 소프트웨어에 대하여 실험적 검증과정을 거치고자 20~59세까지의 연령 및 성별에 따른 80명을 대상으로 실험을 수행하였다. 남녀 모두 40세 이후의 연령에서 인지기능의 감쇄가 일어나는 결과를 정량적 획득하였다. 본 연구에서는 고가 장비인 영상 시스템뿐만 아니라 상대적으로 간소화된 소프트웨어를 이용하여서도 인지기능의 정량적 평가가 가능함을 보여주고 있다. 이러한 방법을 적용하여 다양한 그룹의 인지 기능의 정량적 평가 및 비교를 수행하는 데 비용과 시간을 줄일 수 있을 것으로 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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