This paper proposes robust feature extraction for accurate voice activity detection (VAD). VAD is one of the principal modules for speech signal processing such as speech codec, speech enhancement, and speech recognition. Noisy environments contain nonstationary noises causing the accuracy of the VAD to drastically decline because the fluctuation of features in the noise intervals results in increased false alarm rates. In this paper, in order to improve the VAD performance, harmonic-weighted energy is proposed. This feature extraction method focuses on voiced speech intervals and weighted harmonic-to-noise ratios to determine the amount of the harmonicity to frame energy. For performance evaluation, the receiver operating characteristic curves and equal error rate are measured.
Drone, which refers to unmanned aerial vehicles (UAV), industries are improving rapidly and exceeding existing level of remote controlled aircraft models. Also, they are applying automation and cloud network technology. Recently, the ability of drones can bring serious threats to public safety such as explosives and unmanned aircraft carrying hazardous materials. On the purpose of reducing these kinds of threats, it is necessary to detect these illegal drones, using acoustic feature extraction and classifying technology. In this paper, we introduce sound feature vector extraction method by harmonic feature extraction method (HLA). Feature vector extraction method based on HLA make it possible to distinguish drone sound, extracting features of sound data. In order to assess the performance of distinguishing sounds which exists in outdoor environment, we analyzed various sounds of things and real drones, and classified sounds of drone and others as simulation of each sound source.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.47
no.5
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pp.109-116
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2010
In this paper, we propose a method for extracting predominant melody of polyphonic music based on harmonic structure. Since polyphonic music contains multiple sound sources, the process of melody detection consists of extraction of multiple fundamental frequencies and determination of predominant melody using those fundamental frequencies. Harmonic structure is an important feature parameter of monophonic signal that has spectral peaks at the integer multiples of its fundamental frequency. We extract all fundamental frequency candidates contained in the polyphonic signal by verifying the required condition of harmonic structure. Then, we combine those harmonic peaks corresponding to each extracted fundamental frequency and assign a rank to each after calculating its harmonic average energy. We finally run pitch tracking based on the rank of extracted fundamental frequency and continuity of fundamental frequency, and determine the predominant melody. We measure the performance of proposed method using ADC 2004 DB and 100 Korean pop songs in terms of MIREX 2005 evaluation metrics, and pitch accuracy of 90.42% is obtained.
The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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v.19
no.4
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pp.312-319
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2014
When distributed generation such as a wind power system is connected to the grid, it should meet grid requirements like IEEE Std. 1547, which regulates the anti-islanding method. Since the islanding may cause damage on electrical equipments or safety hazards for utility line worker, a distributed generation should detect it as soon as possible. This paper proposes a hybrid anti-islanding method coupled with the active and passive detection methods. To enhance the harmonic extraction capability for an active harmonic injection method, cascaded second-order band-pass filter and signal processing scheme are employed. Simulation and experiments are carried out under the islanding test condition specified in IEEE Std. 1547. Passive over/under voltage and over/under frequency methods are combined with the active method to improve the detection speed under certain condition. The simulation and experimental results are presented to verify that the proposed hybrid anti-islanding method can effectively detect the islanding.
We propose a rotation invariant fingerprint identification system based on the circular harmonic filter(CHF) and binary phase extraction joint transform correlator(BPEJTC) for validation and security verification. It is shown that this system has the shift and rotation robust properties and can recognize the fingerprint in real-time. The complex circular harmonic filter, which is used to obtain the rotation invariance, is converted into the real-valued filter for real-time implementation. Experimental results show that this system has a good performance in the rotated fingerprints.
This paper presents the analysis of series active power filter for reactive power compensation, load balancing, harmonic elimination, and neutral current eradication in three-phase four-wire power systems. Generally, the three-phase four-wire system is widely employed in distributing electric energy to several office building and manufacturing plants. In such systems, the third harmonic and its 3rd harmonics are termed as triple and zero sequence components that do not cancel each other in the system neutral. Consequently, the triple harmonics add together creating a primary source of excessive neutral current. Regarding this concern, this paper presents a new control algorithm for a series hybrid active system, whereas the control approach it adopts directly influence its compensation characteristics. Hence, the advantage of this control algorithm is the direct extraction of compensation voltage reference without phase transformations and multiplying harmonic current value by gain and the required rating of the series active filter is much smaller than that of a conventional shunt active power filter. In order to show the effectiveness of the proposed control algorithm, experiments have been carried out.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
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v.49
no.2
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pp.50-55
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2000
This paper presents the feature extraction of fault currents related to the multi-shot reclosing scheme in the power distribution system. In order to get the fault current waveform, we have measured the fault currents by the fault recorders which have been installed at the secondary side of 154/22.9[kV] substation transformer. These waveforms are classified into temporary and permanent fault. For the classified waveforms, Fourier transform is used to extract the feature of the fault current waveforms. After the waveforms are analyzed by using Fourier transform, the magnitude spectrum and the relative variation of THD (Total Harmonic Distortion) are calculated. And then the relative variation of THD is great in the temporary faults, and is small in the permanent faults.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.10
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pp.5078-5094
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2019
In recent years, the development of drone technologies has promoted the widespread commercial application of drones. However, the ability of drone to carry explosives and other destructive materials may bring serious threats to public safety. In order to reduce these threats from illegal drones, acoustic feature extraction and classification technologies are introduced for drone sound identification. In this paper, we introduce the acoustic feature vector extraction method of harmonic line association (HLA), and subband power feature extraction based on wavelet packet transform (WPT). We propose a feature vector extraction method based on combined HLA and WPT to extract more sophisticated characteristics of sound. Moreover, to identify drone sounds, support vector machine (SVM) classification with the optimized parameter by genetic algorithm (GA) is employed based on the extracted feature vector. Four drones' sounds and other kinds of sounds existing in outdoor environment are used to evaluate the performance of the proposed method. The experimental results show that with the proposed method, identification probability can achieve up to 100 % in trials, and robustness against noise is also significantly improved.
The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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v.15
no.4
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pp.266-273
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2010
The main function of the power conditioning system (PCS) is grid-connection with renewable system. The level of total harmonic distortion(THD) caused by the PCS should be maintained less than 5% according to the IEEE-1547 regulation. The THD is measured by the dedicated instrument, not by the PCS in the domestic products. There should be the necessity for harmonic measurement by the PCS in order to cope with degradation or fault condition. In this paper, the real-time harmonic measurement technique using highperformance DSP controller is presented. The proto-system is manufactured using 32-bit floating DSP processor and tested with 256-point DFT(Discrete Fourier Transform) algorithm. The test result shows that the harmonic calculation time is less than 1 [ms]. It can be used as a auxiliary method for predicting the fault in the PCS system.
Thermal conductivities (TC) of 57 Jurassic muscovitic granite samples (KIGAM) and 149 porphyritic granite samples (Yeonki: BE-2, BE-3) were measured with LFA-447. Ranges of TC values are $2.429{\sim}3.878$ W/mK (KIGAM), $2.220{\sim}3.767$ W/mK (Yeonki, BE-2) and $2.019{\sim}3.990$ W/mK (Yeonki, BE-3); arithmetic means are 2.924 W/mK (KIGAM), 2.907 W/mK (Yeonki, BE-2), and 2.881 W/mK (Yeonki, BE-3), respectively. In this study, harmonic mean values were calculated to estimate the average value of TC. Harmonic mean values are 2.883 W/mK (KIGAM), 2.886 W/mK (Yeonki, BE-2), and 2.866 W/mK (Yeonki, BE-3), respectively. Heat extraction rates of a borehole heat exchanger strongly depend on TC values. Heat-extraction rates from re values are expected to be a little lower than 84 W/m in all sites. However, considering ground water flow, it is expected that actual heat extraction rate would be higher than the expected value.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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