IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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v.2
no.4
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pp.197-202
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2013
Large gains in speech intelligibility can be obtained using the SNR-based binary mask approach. This approach retains the time-frequency (T-F) units of the mixture signal, where the target signal is stronger than the interference noise (masker) (e.g., SNR > 0 dB), and removes the T-F units, where the interfering noise is dominant. This paper introduces two alternative binary masks based on the distortion constraints to improve the speech intelligibility. The distortion constraints are induced by a gain function for estimating the short-time spectral amplitude. One binary mask is designed to retain the speech underestimated (T-F) units while removing the speech overestimated (T-F)units. The other binary mask is designed to retain the noise overestimated (T-F) units while removing noise underestimated (T-F) units. Listening tests with oracle binary masks were conducted to assess the potential of the two binary masks in improving the intelligibility. The results suggested that the two binary masks based on distortion constraints can provide large gains in intelligibility when applied to noise-corrupted speech.
Transactions of the Society of Information Storage Systems
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v.1
no.2
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pp.143-149
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2005
In this paper we propose a novel volume hologram encryption system with binary amplitude masks rather than phase masks, in which volume holograms can be securely recorded against the attacks by a third party. In our system, the encryption is done by multiplexing two volume holograms in such a way that an original binary data page is first stored as a volume hologram by interference with a binary amplitude mask and then the complementary data page is stored as another volume hologram by interference with the complementary binary amplitude mask over the first hologram. The operation principle of our system is explained with the well-known theory of recording and reading a volume hologram in a photorefractive material and the experimental results are presented. Experimental data show that our encryption system is protected from blind decryptions by randomly-generated incorrect amplitude masks.
In this paper, double encryption technique of binary image using random phase mask and 2-step phase-shifting digital holography is proposed. After phase modulating of binary image, firstly, random phase mask to be used as key image is generated through the XOR operation with the binary phase image. And the first encrypted image is encrypted again through the fresnel transform and 2-step phase-shifting digital holography. In the decryption, simple arithmetic operation and inverse Fresnel transform are used to get the first decryption image, and second decryption image is generated through XOR operation between first decryption image and key image. Finally, the original binary image is recovered through phase modulation.
This paper deals with the adaptation of classification model in the binary mask approach to suppress noise in the noisy environment. The binary mask estimation approach is known to improve speech intelligibility of noisy speech. However, the same type of noisy data for the test data should be included in the training data for building the classification model of binary mask estimation. The eigenvoice adaptation is applied to the noise-independent classification model and the adapted model is used as noise-dependent model. The results are reported in Hit rates and False alarm rates. The experimental results confirmed that the accuracy of classification is improved as the number of adaptation sentences increases.
Proceedings of the Optical Society of Korea Conference
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2001.02a
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pp.62-63
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2001
We studied a method to use a variable discrete random phase mask in 2-D binary data representation for efficient holographic data storage. The variable phase mask is realized by use of a liquid crystal display.
Journal of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers
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v.13
no.11
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pp.901-907
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2000
As the minimum feature size for making ULSI approaches the wavelength of light source in optical lithography, the aerial image is so hardly distorted because of the optical proximity effect that the accurate mask image reconstruction on wafer surface is almost impossible. We applied the Optical Proximity Correction(OPC) on isolated patterns assuming Attenuated Phase Shift Mask(APSM) as well as binary mask, to correct the widening of isolated patterns. In this study, we found that applying OPC to APSM shows much better improvement not only in enhancing the resolution and fidelity of t도 images but also in enhancing the process margin than applying OPC to the binary mask. Also, we propose the OPC method of APSM for isolated patterns, the size of which is less than the wavelength of the ArF excimer laser. Finally, we predicted the resolution limit of optical lithography through the aerial image simulation.
Two-microphone binary mask speech enhancement (2mBMSE) has been of particular interest in recent literature and has shown promising results. Current 2mBMSE systems rely on spatial cues of speech and noise sources. Although these cues are helpful for directional noise sources, they lose their efficiency in diffuse noise fields. We propose a new system that is effective in both directional and diffuse noise conditions. The system exploits two features. The first determines whether a given time-frequency (T-F) unit of the input spectrum is dominated by a diffuse or directional source. A diffuse signal is certainly a noise signal, but a directional signal could correspond to a noise or speech source. The second feature discriminates between T-F units dominated by speech or directional noise signals. Speech enhancement is performed using a binary mask, calculated based on the proposed features. In both directional and diffuse noise fields, the proposed system segregates speech T-F units with hit rates above 85%. It outperforms previous solutions in terms of signal-to-noise ratio and perceptual evaluation of speech quality improvement, especially in diffuse noise conditions.
This paper deals with improving speech intelligibility by applying binary mask to time-frequency units of speech in noise. The binary mask is set to "0" or "1" according to whether speech is dominant or noise is dominant by comparing signal-to-noise ratio with pre-defined threshold. Bayesian classifier trained with Gaussian mixture model is used to estimate the binary mask of each time-frequency signal. The binary mask based noise suppressor improves speech intelligibility only in noise condition which is included in the training data. In this paper, speaker adaptation techniques for speech recognition are applied to adapt the Gaussian mixture model to a new noise environment. Experiments with noise-corrupted speech are conducted to demonstrate the improvement of speech intelligibility by employing adaption techniques in a new noise environment.
It is difficult to analyse geomorphic landscape changes effectively by a field survey. A satellite image interpretation may play an important role to overcome such a problem. The purpose of this study is to assess the accuracy of different method to identify geomorphic landscape change by using satellite imagery. The study area is the Yongjong coastal wetland in which a huge man-made environmental change occured to build a new international airport in the past decade. These changes may be summarized that a coastal landscape has been changed to a terrestrial landscape, and also a natural landscape to a man-made landscape. In order to detect these changes, we applied three different satellite interpreting methods, including a binary change mask using band difference. a binary change mask using normalized band difference. and a binary change mask using NDVI. We concluded that a binary change mask using NDVI is the best method among three different methods analysing the coastal geomorphic-landscape changes.
This paper deals with a noise reduction algorithm which uses the binary masking approach in the time-frequency domain to improve speech intelligibility. In the binary masking approach, the noise-corrupted speech is decomposed into time-frequency units. Noise-dominant time-frequency units are removed by setting the corresponding binary masks as "0"s and target-dominant units are retained untouched by assigning mask "1"s. We propose a binary mask estimation by comparing the local signal-to-noise ratio (SNR) to a threshold. The local SNR is estimated by a training-based approach. An optimal threshold is proposed, which is obtained from observing the distribution of the training database. The proposed method is evaluated by normal-hearing subjects and the intelligibility scores are computed by counting the number of words correctly recognized.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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