Voice activity detectors (VADs) are important in wireless communication and speech signal processing. In the conventional VAD methods. an expression for the likelihood ratio test (LRT) based on statistical models is derived. Then, speech or noise is decided by comparing the value of the expression with a threshold. We propose a new method with the modified decision rule based on the Gaussian distribution and the uniformly most power (UMP) test. This method requires the distribution of the absolute value of the incoming speech signal. Then we can obtain the final decision through the relation between the Rayleigh distributions. This VAD method can detect speech without a priori signal-to-noise ratio (SNR) which is required in the conventional VAD algorithms. Additionally, in the various VAD performance tests, the proposed VAD method is shown to be more effective than the traditional scheme.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.23
no.7
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pp.779-785
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2019
By applying an ergonomically developed Bismuth shield to the endovascular treatment of cerebral aneurysm the radiation dose of the scalp and lens from the medical radiation exposure was reduced. The enrtance surface dose was analyzed by measuring the occipital parts, bilateral temporal parts, bilateral quadriceps, and nasal tip of the developed bismuth shield using a photostimulable fluorescence dosimeter before (Group A) before use (Group B). Signal to noise ratio (SNR) and contrast to noise ratio (CNR) analysis were used to evaluate the image quality when Bismuth shielding was used. The mean entrance surface dose of A group and B group was 26.92% lower than that of A group. The analysis of CNR and SNR was the same for both Roadmap and DSA. The use of Bismuth shielding is an alternative that can reduce the radiation impairment due to temporary hair loss and other stochastic effects that may occur after cerebrovascular intervention.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.12
no.2
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pp.251-256
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2001
An error probability analysis is performed far a hybrid DS/SFH spread-spectrum system using minimum shift keying(MSK) modulation. The channel is assumed to be a Rayleigh fading channel with partial-band noise interference. Expressions are derived for the bit error rate(BER) in the context of Rician and Rayleigh fading channels, as a function of the average signal-to-noise ratio(SNR) $E_b/N_0$, the average signal-to- interference ratio(SJR) $E_b/N_J$, and channel parameters. As a result, in the fading channel with large Rician factor, K, which denotes the ratio of power of the direct and the diffused components, the partial-band interference is the worst case. On the other hand, in Rayleigh fading channel(K=0), the full-band interference($\rho$=1) brings the system to the worst case. Performance comparisons among various channels show that the factor K has much large effect on overall performance. For example, in conditions of $\rho$=0.1 and BER=$10^-2$, the system in Rician channel with K=10 requires more 1.9 dB SNR than that in AWGN channel, whereas it is less 5 dB SNR than that in the Rayleigh channel with K=0.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.63
no.3
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pp.395-403
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2014
This paper presents a new approach to improve the signal to noise ratio (SNR) for local seismic disaster preventing system in densely populated area. The seismic data measured in the local site includes various sensing noises (offset or measurement noise) and man-made/natural noises (road and rail traffic noise, rotating or hammering machinery noise, human activity noise such as walking and running, wind/atmospheric pressure-generated noise, etc.). These additive noises are different in time and frequency characters. The proposed method uses 3-stages processing to reduce these different additive noises. In the first stage, misalignment offset noise are diminished by time average processing, and then the second and third stages, coherent/incoherent noises such as man-made/natural noises are suppressed by array stacking. In addition, we derived the theoretical equation of the SNR gain improved by the proposed method. To evaluate the performance of the proposed method, computer simulations were performed with real seismic data and test equipment generated data as the input.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.6
no.1
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pp.33-38
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2005
Degradation is generated by several causes in the process of digitalization or transmission of data. And its essential cause is noise. Therefore, researches for wavelet-based methods which reconstruct signal degraded by noise have continued. In AWGN(addtive white gaussian noise) environment, the general trend for denoising is to use the thresholding method. Reconstructed signal includes a lot of noise because these methods only consider statistical characteristic regarding noise. In this paper, we present a new method which uses the cumulation of wavelet detail coefficients. As a result, reconstruction of edges and denoising performance are improved. Also we compare existing methods using SNR(signal-to-noise ratio) as the standard of judgement of improvemental effect.
Recently, the multi-model based speech recognizer has been used quite successfully for noisy speech recognition. For the selection of the reference HMM (hidden Markov model) which best matches the noise type and SNR (signal to noise ratio) of the input testing speech, the estimation of the SNR value using the VAD (voice activity detection) algorithm and the classification of the noise type based on the GMM (Gaussian mixture model) have been done separately in the multi-model framework. As the SNR estimation process is vulnerable to errors, we propose an efficient method which can classify simultaneously the SNR values and noise types. The KL (Kullback-Leibler) distance between the single Gaussian distributions for the noise signal during the training and testing is utilized for the classification. The recognition experiments have been done on the Aurora 2 database showing the usefulness of the model compensation method in the multi-model based speech recognizer. We could also see that further performance improvement was achievable by combining the probability density function of the MCT (multi-condition training) with that of the reference HMM compensated by the D-JA (data-driven Jacobian adaptation) in the multi-model based speech recognizer.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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v.21
no.6
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pp.105-114
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1984
A fast pseudo-noise (PN) sequence acquisition algorithm for the direct-sequence (DS) spread spectrum system is proposed. The basic concept of the algorithm has been adopted from that of the classical sliding correlator. Mathematical modeling, analysis and computer simulation of the proposed system have been done. The results of analysis and computer simulation show that the acquisition system yields a significant performance improvement over the sliding correlator. Its acquisition time takes only 45 ms when signal-to-noise ratio(SNR) is -18dB. The algorithm developed has been implemented in hardware and its experimental result is also given.
The purpose of this study is to reduce the dose to the patient by different application of ASIR according to the Body Mass Index (BMI). In particular, we wanted to find out the application values of ASIR that are most appropriate for the standard weight. Studies have shown that increasing the application of ASIR to 50% in patients with a body mass index of 25 or less reduces CTDIvol 58.17% and DLP 60.49% compared to using only FBP. A comparative analysis of the noise by the BMI and the SNR values found that the noise increased as the BMI increased, but the application of ASIR resulted in less noise than the FBP alone. In addition, it was found that the more ASIR is applied, the more SNR is increased.
We propose a multi-band multi-scale DenseNet with dilated convolution that separates background music signals from broadcast content. Dilated convolution can learn the multi-scale context information represented by spectrogram. In computer simulation experiments, the proposed architecture is shown to improve Signal to Distortion Ratio (SDR) by 0.15 dB and 0.27 dB in 0dB and -10 dB Signal to Noise Ratio (SNR) environments, respectively.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.11
no.6
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pp.42-47
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2012
Followed by a paper on the Pig and Bone orthopedic prosthetic, this experiment using Phantom and Bone MRI imaging I, II of orthopedic prosthetic metal effect combines magnetic resonance imaging on metal signal-to-noise ratio(Signal to noise : SNR) and CNR(Contrast to noise: CNR), fat signal suppression(Fat-suppression) images was compared. Specimen trees to measure the reliability of the experimental reproducibility tests and statistical analysis using the SPSS statistical package was applied program SPSS(IBM SPSS Statistice 19) by * P = 0.000 < significance level $({\alpha})$ = 0.01 as a significant there was a correlation(** P < 0.01). SNR and CNR results did not directly proportional to the Titanium, Stainless, Clip CNR and fat signal suppression of the order of images of blood specimens was found to be close to the image. The impact of orthopedic prosthetic metals on magnetic resonance imaging in the diagnostic value of Titanium is relatively high and are meant more.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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