본 논문에서는 비정형 단위를 사용한 음성 합성 시스템의 합성음에 대한 자연성을 향상시키기 위한 휴지 구간 추출 및 휴지 지속시간 예측 모델을 제안한다. 제안된 휴지 지속시간 예측 모델은 트리 기반 모델링 기법 중 하나인 CART (Classification And Regression Trees)방법을 이용하였다. 이를 위해 남성 단일 화자가 발성한 6,220개의 어절경계 포함하는 총 400문장의 문 음성 데이터베이스를 구축하였고, 이 데이터베이스로부터 V-fold Cross-Validation 방법에 의해 최적의 트리를 결정하였다. 이 모델을 평가한 결과, 휴지 구간 추출 정확율은 $81\%$로 휴지 구간 존재 추출 정확율은 $83\%, 휴지 구간 비존재 추출 정확율은 $80\%이었고, 실 휴지지속시간과 예측 휴지지속시간과의 다중상관 계수는 0.84로, 오차 범위 20ms 이내에서 의 정 확율은 $88\%$ 이었다. 또한, 휴지지속시간을 예측하여 적용한 합성음을 청취 실험한 결과 자연 음성과 대체적으로 유사하게 나타났다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제9권3호
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pp.809-824
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2002
we propose two methods which separate the variable selection step and the split-point selection step. We call these two algorithms as CHITES method and F&CHITES method. They adapted some of the best characteristics of CART, CHAID, and QUEST. In the first step the variable, which is most significant to predict the target class values, is selected. In the second step, the exhaustive search method is applied to find the splitting point based on the selected variable in the first step. We compared the proposed methods, CART, and QUEST in terms of variable selection bias and power, error rates, and training times. The proposed methods are not only unbiased in the null case, but also powerful for selecting correct variables in non-null cases.
Five non-stratified plant communities, Dichanthium-Artemisia-Themeda, Dichanthium- Plectranthes-Themeda, Plectranthes-Carex-Myrine, Heteropogon- Dichanthium-Dodonaea and Artemisia-Cynodon-Ber-beris were recognized in Girbanr hills, District Swat, during autumn, 1992. The indices of similarity showed that the communities were dissimilar. The percentage of leptophyllous and nanophyllous, terophytic and nanophanerophytic species were higher than other groups. These indicate dry and disturben conditions. Due to autumn season most of the species were entering in dormant stage. There was no tree layer on southern slopes while northern slopes had a poor layer of Pinus roxburghii. Deforestation, uprooting, terrace cultivation and overgrazing followed by erosion are the main ecological problems. The presence of isolated trees of Pinus roxburghii and stunted Olea ferruginea indicate that the original vegetation might have been of chirpine or Olea-Pinus type. The area having resource potential can be changed into a forest or rangeland by proper protection and management. Suggestions in favour of improvement are given.
Data mining is the method to find useful information for large amounts of data in database. It is used to find hidden knowledge by massive data, unexpectedly pattern, relation to new rule. The methods of data mining are decision tree, association rules, clustering, neural network and so on. The decision tree approach is most useful in classification problems and to divide the search space into rectangular regions. Decision tree algorithms are used extensively for data mining in many domains such as retail target marketing, fraud detection, data reduction and variable screening, category merging, etc. We analyze waste database united with local information using decision tree techniques for environmental information. We can use these decision tree outputs for environmental preservation and improvement.
There is a heavy stocked wood volume in the forest of Kang-Won Province compared with the other forests of Korean Provinces. It mainly, however, consists of non-productive and inferior hardwoods and shrubs which grows naturally. -This naturally grown hardwood forest should be cut and reforested with more economical confierous and diciduous tree species by artificial and natural regeneration under the positive government support. This study was carried out to survey the reasonable and economical utilization measures on harvesting wood products when existing hardwood forest should be cut primarily. This is the rust report on the resources and the classification of tree species by the uses of wood growing in the hardwood forest of Kang-Won Province. According to the investigation, 321 hardwood species are growing in this forest, and 141 species of them are extremely not suitable for wood production. The usable species as fuel wood was 180, and these are able to classify into the 22 groups by the uses of wood.
Breiman, Friedman, Olshen and Stone(1984)의 전체탐색법에 의한 회귀나무는 상대적으로 많은 분리가 가능한 변수로 분리기준이 정해지는 편의 현상을 갖고 있다. 본 연구에서는 이런 문제점을 해결할 수 있는 알고리즘을 제안하여 변수선택편의가 없는 회귀나무를 만들고자 한다. 제안하는 알고리즘은 노드의 분리변수를 선택하는 단계와 그 선택된 변수에 의해 이진분리를 위한 분리점을 찾는 단계로 구성되어 있다. 예측변수 중에서 목표변수와 가장 밀접하게 연관된 예측변수는 예측변수의 자료의 종류에 따라 스피어만의 순위상관계수에 의한 검정 혹은 크루스칼-왈리스의 통계량에 의한 검정을 수행하여 가장 통계적으로 유의한 변수로 선택하였고, 선택된 변수에만 Breiman et al.(1984)의 전체선택법을 적용하여 분리점을 결정하였다. 모의실험을 통해 변수선택편의, 변수선택력 , 그리고 평균제곱오차 측면에서 Breiman et al. (1984)의 CART(Classification and Regression Trees)와 제안한 알고리즘을 서로 비교하였다. 또한, 두 알고리즘을 실제 자료에 적용하여 효율을 서로 비교하였다.
시스템 이벤트들로부터 그 파급효과를 최소화하기 위해서는 실시간 조건에 기반한 규칙기반 전문가 시스템이 매우 효과적인데, 그 이벤트가 다양하고 부하조건이 매우 가변적이기 때문에 규칙 기반 전문가 시스템을 구축하기가 쉽지 않다. 따라서 본 연구에서는 CART 알고리즘 기반의 의사결정 트리 기법을 적용하여 상정사고 사례들로부터 규칙기반 전문가 시스템을 구축하는 방법론에 대해서 연구하고자 한다.
This paper proposes a variable break that can offset prediction error as well as a pre-selection methods, based on the variable break, for enhanced unit selection. In Japanese, a sentence consists of several APs (Accentual phrases) and MPs (Major phrases), and the breaks between these phrases must predicted to realize text-to-speech systems. An MP also consists of several APs and plays a decisive role in making synthetic speech natural and understandable because short pauses appear at its boundary. The variable break is defined as a break that is able to change easily from an AP to an MP boundary, or from an MP to an AP boundary. Using CART (Classification and Regression Trees), the variable break is modeled stochastically, and then we pre-select candidate units in the unit-selection process. As the experimental results show, it was possible to complement a break prediction error and improve the naturalness of synthetic speech.
Knowledge classification and expression of constructed knowledge have been main research issues in the field of knowledge representation. Constructed design knowledge of the former product loses its utility when new products with different structures are introduced to the market. In order to construct the design knowledge for a new product. designers need to reconstruct the design knowledge with new relationships. The design knowledge has been constructed with level trees, but it is difficult to rearrange the relations. Design DNA is proposed in this work in order to facilitate the rearrangement of design knowledge and give flexibility to knowledge structure. Design DNA is based on Layout-oriented domain knowledge and Function-oriented domain knowledge, which enables to generate new design knowledge that will result in new part geometries for given constraints on the part functions. Design DNA is applied to the design knowledge of lever system of the automatic transmission of passenger cars as an example.
The decision tree approach is most useful in classification problems and to divide the search space into rectangular regions. Decision tree algorithms are used extensively for data mining in many domains such as retail target marketing, fraud dection, data reduction and variable screening, category merging, etc. CHAID(Chi-square Automatic Interaction Detector) uses the chi-squired statistic to determine splitting and is an exploratory method used to study the relationship between a dependent variable and a series of predictor variables. In this paper we propose CHAID algorithm by cube-based proportional sampling and explore CHAID algorithm in view of accuracy and speed by the number of variables.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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