Speaker verification system performance depends on the utterance of each speaker. To verify the speaker, important information has to be captured from the utterance. Nowadays under the constraints of limited data, speaker verification has become a challenging task. The testing and training data are in terms of few seconds in limited data. The feature vectors extracted from single frame size and rate (SFSR) analysis is not sufficient for training and testing speakers in speaker verification. This leads to poor speaker modeling during training and may not provide good decision during testing. The problem is to be resolved by increasing feature vectors of training and testing data to the same duration. For that we are using multiple frame size (MFS), multiple frame rate (MFR), and multiple frame size and rate (MFSR) analysis techniques for speaker verification under limited data condition. These analysis techniques relatively extract more feature vector during training and testing and develop improved modeling and testing for limited data. To demonstrate this we have used mel-frequency cepstral coefficients (MFCC) and linear prediction cepstral coefficients (LPCC) as feature. Gaussian mixture model (GMM) and GMM-universal background model (GMM-UBM) are used for modeling the speaker. The database used is NIST-2003. The experimental results indicate that, improved performance of MFS, MFR, and MFSR analysis radically better compared with SFSR analysis. The experimental results show that LPCC based MFSR analysis perform better compared to other analysis techniques and feature extraction techniques.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권9호
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pp.3396-3411
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2015
Sensors used in Wireless Sensor Networks (WSN) have mostly limited capacity which affects the performance of their applications. One of the data-gathering methods is to use mobile sinks to visit these sensors so that they can save their limited battery energies from forwarding data packages to static sinks. The main disadvantage of employing mobile sinks is the delay of data collection due to relative low speed of mobile sinks. Since sensors have very limited memory capacities, whenever a mobile sink is too late to visit a sensor, that sensor's memory would be full, which is called a 'memory overflow', and thus, needs to be purged, which causes loss of collected data. In this work, a method is proposed to generate mobile sink tours, such that the number of overflows and the amount of lost data are minimized. Moreover, the proposed method does not need either the sensor locations or sensor memory status in advance. Hence, the overhead stemmed from the information exchange of these requirements are avoided. The proposed method is compared with a previously published heuristic. The simulation experiment results show the success of the proposed method over the rival heuristic with respect to the considered metrics under various parameters.
International Journal of Knowledge Content Development & Technology
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제13권4호
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pp.81-94
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2023
Purpose - The purpose of this study was to investigate data aspects in Library and Information Science curricula at all levels in selected African Universities. Design/methodology/approach - A review of existing literature on data aspects and LIS Curricula. Secondly, the study juxtaposed web-based courses for fourteen LIS schools to establish data aspects incorporated into their curricula. Findings - The study's findings found that although many LIS schools have some form of data aspects in curricula, coverage is still very limited and basic.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제16권2호
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pp.457-465
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2005
We consider the estimation of parameter in the exponential model in the case that the number of replacements of failed items is limited. And the desirable number of replacements to give the similar effect as unlimited case in terms of the mean square errors is proposed.
Consumers want to express their original unique personality, and even are willing to endure high expenses in order to do this. One noticeable strategy in the market, used by companies to suit for this consumer sentiment, is that of employing limited edition marketing and limited free gifts. This study investigated the effects of limited free gifts on consumer response. Specifically, the present study examined how the need for uniqueness moderated the effects of limited free gifts on brand commitment and attitudes. The online survey method was used to gather the data and a total of 224 data were used to analyze data. The results of the research were as follows. The findings revealed four dimensions of limited free gifts: scarcity/specialty, not for sale, complementarity, and risk. Complementarity positively affected brand commitment, while all four dimensions of limited free gifts positively influenced brand attitude. In addition, the need for uniqueness was proven to be the strongest variable which positively influenced brand commitment and attitudes. Also, when the need for uniqueness was applied as a moderating variable, depending on the levels of the need for uniqueness, the effects of riskiness on the consumer's response were shown to be different. The findings of this study infer various academic and practical applications.
The aim of the paper is to introduce the statistical definition of the specified compressive strength of the concrete to be used for safety evaluation of the existing structure in domestic practice and to present the practical method to obtain the specified strength by utilizing the non-destructive test data as well as the limited number of core test data. The statistical definition of the specified compressive strength of concrete in the design codes is reviewed and the consistent formulations to statistically estimate the specified strength for assessment are described. In order to prevent estimating an unrealistically small value of the specified strength due to limited number of data, it is proposed that the information from the non-destructive test data is combined to that of the minimum core test data. The the sample mean, standard deviation and total number of concrete test are obtained from combined test data. The proposed procedures are applied to an example test data composed of the artificial numerical values and the actual evaluation data collected from the bridge assessment reports. The calculation results show that the proposed statistical estimation procedures yield reasonable values of the specified strength for assessment by applying the non-destructive test data in addition to the limited number of core test data.
Group method of data handling neural networks model (GMDH-NNM) is used to estimate daily pan evaporation (PE) using limited climatic variables such as max temperature ($T_{max}$), min temperature ($T_{min}$), mean wind speed ($W_{mean}$), mean relative humidity ($RH_{mean}$) and sunshine duration (SD). And, for the performances of GMDH-NNM, it is composed of training and test performances, respectively. The training and test performances are carried out using daily time series data, respectively. From this research, we evaluate the impact of GMDH-NNM for the modeling of the nonlinear time series data. We should, thus, construct the credible data of the daily PE data using GMDH-NNM, and can suggest the methodology for the irrigation and drainage networks system. Furthermore, this research represents that the strong nonlinear relationship such as pan evaporation modeling can be generalized using GMDH-NNM.
In this paper, we propose new data association method called the Highest Probability Data Association with Limited Measurement Numbers(HPDA-LIMN) using a Signal Itensity Ordering method applied to tracking in clutter environment. The performance of HPDA-LIMN algorithm is tested in a series of Monte Carlo simulations runs and is compared with the exiting data association method in cluttered environment.
멀티미디어 응용의 발달과 통합형 인터넷 서비스가 등장함에 따라, 광 가입자 망에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히, Ethernet Passive Optical Network(EPON)은 경제성과 더불어 높은 대역폭 제공으로 인해 많은 관심을 받고 있다. EPON 시스템에서의 데이터 전송은 OLT(Optical Line Terminal) 가 ONU(Optical Networks Units)에게 데이터를 전송하는 하향 전송과 ONU가 OLT에게 데이터를 전송하는 상향 전송, 두 가지 방식으로 이루어져 있다. 하향 전송의 경우 모든 ONU들에게 데이터를 브로드캐스트 방식으로 전송한다. 반면 상향 전송의 경우 OLT와 ONU가 점대점 형식으로 연결되어 데이터를 전송하는데, 이때 하나의 상향 링크를 다수의 ONU가 TDMA 기반으로 공유하여 사용한다. 이러한 상향 전송에서의 대역 할당 알고리즘은 효율적인 대역폭 관리를 위해 반드시 필요하다. Limited 방식은 상향 전송에 있어서 효율적인 대역폭 할당을 위해 제안되었다. 본 논문에서는 기존 Limited 방식의 단점을 보완한 적응적 Limited 방식을 제안한다. 적응적 Limited 방식은 보다 탄력적인 대역할당이 가능하고, 패킷 지연 기반의 공평성을 제공한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 적응적 Limited 방식이 기존 Limited 방식보다 더욱 탄력적인 대역폭 할당이 가능함을 확인할 수 있었으며, 패킷 지연 기반의 공평성 유지 및 요구 기반의 대역폭 할당 공평성이 우수하게 유지됨을 확인할 수 있었다.
kDomestic studies on meteorologicaldata have been carried out, however they were mostly not constant but limited to fragment compilation. The studies on solar energy, among others, have been relatively active but the measurement of solar irradiance is also limited to some extent. This study, in an effort to identify the difference in data between solar radiance and cloud cover, was intended to compare and analyze the typical meteorological data developed by Korean Solar Energy Society with the solar irradiance calculated using the typical meteorological data and cloud cover data provided by current simulation program. Monthly average solar irradiance from the meteorological data (ISO TRY) of Korea's typical meteorological data which was actuallymeasured appeared to be far below the monthly solar irradiance from the American Department of Energy. The solar irradiance calculated based on cloud cover indicates very limited difference between the two data, so the solar irradiance measured by Korean typical metrologicaldata (ISO TRY) indicated the similar value, which demonstrates the solar irradiance data from Korean Meteorological Administration is more accurate than those US National Weather Center.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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