시간 영역에서 만들어진 음성신호의 파라미터을 이용하여 주어진 음성신호의 구간이 유성음, 무성음, 혹은 묵음인지를 분류하는 새로운 알고리듬을 제시하였다. 이에 사용한 파라미터은 구간내에서 샘플링된 값의 절대치 합과 일정한 level 이상의 peak의 합(T-peak), T-peak와 절대치 합의 비 그리고, DPCM의 절대치 합들이다. 이를 파라미터를 이용하여 간단히 유성음/무성음/묵음 구간을 분류 할였다. This paper proposes new algorithm for classifying speech signal frame into voiced, unvoiced, silence frame, using the parameters extracted from time domain behavior of speech signal The parameters used in this paper are absolute magnitude, the sum of peaks lager than reference level (T-peak), the ratio of T-peak to absolute magnitude and the magnitude of signal outputs of DPCM. Using this parameters, speech signal is more easily classified into voiced/unvoiced/silence frame.
A thermal imaging system is implemented for the measurement and the analysis of the thermal distribution of the target objects. The main part of the system is a thermal camera in which a focal plane array typed sensor is introduced. The sensor detects the mid-range infrared spectrum of target objects and then it outputs a generic video signal which should be processed to form a frame thermal image. Here, a digital signal processor(DSP) is applied for the high speed processing of the sensor signals. The DSP controls analog-to-digital converter, performs correction algorithms and outputs the frame thermal data to frame buffers. With the frame buffers can be generated a NTSC signal and transferred the frame data to personal computer(PC) for the analysis and a monitoring of the thermal scenes. By performing the signal processing functions in the DSP the overall system achieves a simple configuration. Several experimental results indicate the performance of the overall system.
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.
In this study, a novel rotor position sensorless estimation method of an interior permanent-magnet synchronous motor is proposed. A square-wave pulsating voltage signal is injected in the estimated synchronous reference frame. This signal is interpreted in the stationary reference frame regardless of the estimated rotor position. Thus, assuming that the position error is nearly zero is unnecessary because the variables in the estimated synchronous reference frame are not used. The rotor position can be exactly calculated from two voltage references and three sampled current feedbacks in the stationary reference frame. The proposed method is easy to implement and helps enhance the bandwidth of the current controller. The validity of the proposed method is verified by simulations and experiments.
본 논문에서는 임의의 시점에서 발생하여 음성 신호의 일부분을 심하게 손상시키는 시간선택 잡음 (time-selective noise)을 보상하기 위한 프레임 신뢰도 가중 방법을 제안한다. 음성 프레임들은 서로 다른 정도의 신뢰도를 갖으며, 신뢰도는 프레임의 신호대잡음비 (signal-to-noise ratio)에 비례한다. 잡음이 일정한 경우에는 무음구간에서 획득한 잡음 정보를 이용하여 프레임의 신호대잡음비 추정이 용이하나, 시간선택 잡음은 잡음추정이 어렵다. 따라서, 본 연구에서는 프레임 신뢰도를 추정하기 위해 깨끗한 음성의 통계적 모델을 사용하였다. 제안한 MFR (model-based frame reliability) 방법은 탐조 모델의 평균 벡터열과 입력 MFCC (mel-frequency cepstral coefficient) 특징 벡터 열의 역변환에 의해 얻은 필터뱅크 에너지를 이용하여 프레임 신호대잡음비를 근사한다. 다양한 버스트 (burst) 잡음에 대한 인식 실험 결과, 제안한 방법은 프레임의 신뢰도를 효과적으로 나타낼 수 있었으며, 이 신뢰도를 우도 계산에서 가중치로 적용하여 인식 성능을 향상시킬 수 있었다.
본 논문에서는 화면 간 차이 신호에 적용하기 위한 적응적인 그레이코드 할당을 갖는 분산 비디오 코덱의 성능 분석을 수행하였다. 즉, 화면 간 차이 신호가 갖는 통계특성에 기초하여 양자화된 값에 대해 최고의 성능을 갖는 그레이코드 할당 방법과 최저의 성능을 갖는 그레이코드 할당 방법에 대해 성능을 비교 분석하였다. 모의실험을 통해 8비트 밝기 해상도를 갖는 영상에서 화면 간 차이 신호는 9비트의 데이터를 발생시키고, 양자화해서 전송되는 비트가 n비트이면, 화면 간 차이 신호에 $256+2^{9-n-1}$를 더함으로써 가상채널잡음의 효과를 최소화할 수 있음을 확인하였다. 영상시퀀스를 이용한 모의실험에서 최고의 성능과 최저의 성능을 갖는 방식간에 동일 비트율에서 약 1.5dB이상의 화질 차이가 발생함을 확인하였다. 본 논문에서 분석된 결과는 화소영역 또는 변환영역의 위너-지브 부호화기법으로 확장하여 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
A new algorithm for speech signal segmentation is proposed. This algorithm is based on finding successive similar frames belonging to a segment and represents it by an average spectrum. The speech signal is a slowly time varying signal in the sense that, when examined over a sufficiently short period of time (between 10 and 100 ms), its characteristics are fairly stationary. Generally this approach is based on finding these fairly stationary periods. Advantages of the. algorithm are accurate border decision of segments and simple computation. The automatic segmentations using frame averaging show as much as $82.20\%$ coincided with manually verified segmentation of CMU ARCTIC corpus within time range 16 ms. More than $90\%$ segment boundaries are coincided within a range of 32 ms. Also it can be combined with many types of automatic segmentations (HMM based, acoustic cues or feature based etc.).
본 연구에서는 고유의 비디오 프레임의 특징 데이터를 추출하고 추출된 특징 데이터를 1차 신호로 생성하여 유사한 비디오 프레임 데이터를 검출하는 방법에 관하여 연구하였다. 비디오 간의 유사도 검출을 위하여 유사한 프레임간의 경계를 얻어낸 후 경계 범위 내에서 대표 프레임을 얻어낸다. 생성된 대표 프레임으로부터 blurring 된 프레임을 생성하고, DOG 값을 이용하여 특징 데이터를 추출한다. 이렇게 생성된 특징 데이터를 1차원 신호로 나열하고 콘텐츠 간 유사도를 비교한다. 실험 결과 잡음 첨가, 회전 변환, 크기 변환, 프레임 절삭, 프레임 제거 공격에 대해서도 유사도 수치 0.9 이상의 매우 강인한 특성을 나타냈다.
본 논문에서는 MPEG 비디오 스트림을 분석하여 DCT DC 계수를 추출하고 이들로 구성된 DC 이미지로부터 제안하는 robust feature를 이용하여 shot 검출을 수행한 후 각 feature들의 통계적 특성을 이용하여 스트림의 특징에 따라 weight를 부가하여 구해진 characterizing value의 시간 변화량을 구한다. 추해진 변화량의 local maxima와 local minima는 비디오 스트림에서 각각 가장 특징적인 frame과 평균적인 frame을 나타낸다. 이 순간의 shot을 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. 실험결과 일반적인 방법보다 더 나은 결과를 보였고, 높은 검색율을 보였다.
EUROCOM 통신시스템에서는 전송속도에 따라 프레임 구조가 정의되어 있으며, 각각의 프레임에는 동기 신호인 Frame Alignment Signal(FAS)을 포함하고 있다. 본 논문에서는 수신 프레임에서 동기 검출을 위한 FAS 검출기를 제안하고, 프레임 안의 동기 위치를 알지 못해도 채널 변경을 통해 전체 프레임 안에서 동기 채널이 있는지를 찾아 동기획득 상태를 판정할 수 있는 새로운 동기이탈 검출 방법을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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