The purpose of this paper was to examine acoustical characteristics of phonatory offset-onset mechanism in the connected speech of female adults with stuttering and normal nonfluency. The phonatory offset-onset mechanism refers to the laryngeal articulatory gestures. Those gestures are required to mark word boundaries in phonetic contexts of the connected speech. This mechanism included 7 patterns based on the speech spectrogram. This study showed the acoustic features in the connected speech in the production of female adults with stuttering (n=1) and normal nonfluency (n=3). Speech tokens in V_V, V_H, and V_S contexts were selected for the analysis. Speech samples were recorded by Sound Forge, and the spectrographic analysis was conducted using Praat. Results revealed a stuttering (with a type of block) female exhibited more laryngealization gestures in the V_V context. Laryngealization gesture was more characterized by a complete glottal stop or glottal fry both in V_H and in V_S contexts. The results were discussed from theoretical and clinical perspectives.
This study is concerned with the reduction of noise radiation by an industrial fan unit. First, spectral decomposition method is used to decompose the spectrogram obtained in experiments into source function and noise transfer function, and then major noise generation sources are investigated. Among the noise sources involved in the fan unit. this article is focused on the noise source due to vibration of panels of the unit housing. It is shown here that noise radiation associated with the panel vibration can be as significant in some frequency ranges as that associated with other noise sources such as aeroacoustic fan noise.
The purpose of this study is to develop an automatic algorithm to detect the arousal events. The proposed method is based on time-frequency analysis and the support vector machine classifier using single channel electroencephalogram. To extract features, first we computed 6 indices to find out the information of sleep states. Next powers of each of 4 frequency bands were computed using spectrogram of arousal region. And finally we computed variations of power of EEG frequency to detect arousals. The performance has been assessed using polysomnographic recordings of twenty patients with sleep apnea, snoring and excessive daytime sleepiness. We have shown that proposed method was effective for detecting the arousal events.
관성 측정 센서는 사람 행동 인식 시스템에 주로 사용되는 센서들에 비해 크기가 작고 가벼우며 낮은 비용으로 시스템의 경량화를 달성할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 관성 측정 센서를 이용한 이진 신경망 기반 걸음걸이 패턴 분석 시스템을 제안하고, 연산 가속을 위한 FPGA 기반 가속기 설계 및 구현 결과를 제시한다. 관성 측정 센서를 통해 걸음걸이에 대한 6가지 신호를 측정하고, 단시간 푸리에 변환을 이용하여 스펙트로그램을 추출한다. 높은 정확도를 가지는 경량화 시스템을 갖추기 위해 걸음걸이 패턴 분류에 BNN (binarized neural network) 기반 구조를 사용하였고, 검증 결과 97.5%의 높은 정확도와 메모리 사용량이 합성곱 신경망에 비해 96.7% 감소한 것을 확인하였다. 이진 신경망의 연산 가속을 위해 FPGA를 이용한 하드웨어 가속기 구조로 설계하였다. 제안된 걸음걸이 패턴 분석 시스템은 24,158개의 logic, 14,669개의 register, 13.687 KB의 block memory를 사용하여 구현되어 62.35 MHz의 최대 동작 주파수에서 1.5ms 내에 연산이 완료되어 실시간 동작이 가능함을 확인하였다.
Frequency spectrum using the conventional Fourier analysis gives adequate information about the dynamic characteristics of the slider air bearing for the linear and stationary cases. The intermittent contacts for the extremely low flying height, however, generate nonlinear and nonstationary vibration at the instant of contact. Nonlinear dynamic model should be developed to simulate the impulse response of the air bearing during slider-disk contact. Time-frequency analysis is widely used to investigate the nonstationary signal. Several time-frequency analysis methods are employed and compared for the slider vibration signal caused by the impact against an artificially induced scratch on the disk. The representative Wigner-Ville distribution leads to the severe interference problem by cross terms even though it gives good resolution both in time and frequency. The smoothing process improves the interference problem at the expense of resolution. In order to get the results with good resolution and little interference, the reassignment method is proposed. Among others the reassigned Gabor spectrogram shows the best resolution and readability with negligible interference.
본 논문에서는 시간-주파수 분석 기법을 이용하여 IR-UWB(Impulse Radio UWB) 안테나의 임펄스 분산 특성 분석에 대해 제시하였다. 최적 임펄스 신호 전송이 가능한 테이퍼 슬롯 안테나와 이동성을 고려한 무지향성 IRUWB 안테나 4종(마이크로스트립 선로 급전 구조 2종, CPW(Coplanar Waveguide) 급전 구조 2종)을 설계하였으며, 3.1~5.1 GHz UWB 대역에서 각 안테나 링크에 대해 시간-주파수 분석 기법인 STFT(Short Time Fourier Transform)을 이용하여 안테나의 분산 특성을 분석하였다. 따라서 제안된 STFT 기법을 이용할 경우, IR-UWB 안테나의 분산 특성 추출을 위한 시간 영역 임펄스 응답 측정 대안으로 사용이 가능하다.
Structural health monitoring (SHM) has been related to damage identification with either operational loads or other environmental loading playing a significant complimentary role in terms of structural safety. In this study, a non-parametric method of time frequency analysis on the measurement is used to address the time-frequency representation for modal parameter estimation and system damage identification of structure. The method employs the wavelet decomposition of dynamic data by using the modified complex Morlet wavelet with variable central frequency (MCMW+VCF). Through detail discussion on the selection of model parameter in wavelet analysis, the method is applied to study the dynamic response of both steel structure and reinforced concrete frame under white noise excitation as well as earthquake excitation from shaking table test. Application of the method to building earthquake response measurement is also examined. It is shown that by using the spectrogram generated from MCMW+VCF method, with suitable selected model parameter, one can clearly identify the time-varying modal frequency of the reinforced concrete structure under earthquake excitation. Discussions on the advantages and disadvantages of the method through field experiments are also presented.
In a pop song, the creator's intention is communicated to the user through music and lyrics. Lyric meaning is as important as music, but in most cases lyrics are delivered to users in a static form without non-verbal cues. Providing lyrics in a static text format is inefficient in conveying the emotions of a music. Recently, lyrics video with kinetic typography are increasingly provided, but producing them requires expertise and a lot of time. Therefore, in this system, the emotions of the lyrics are found through the analysis of the text of the lyrics, and the deep learning model is trained with the data obtained by converting the melody into a Mel-spectrogram format to find the appropriate emotions for the music. It sets properties such as motion, font, and color using the emotions found in the music, and automatically creates a kinetic typography video. In this study, we tried to enhance the effect of conveying the meaning of music through this system.
In this paper, we make a study of classification normal from abnormal - normal, asthma through analysis of thoracic sound to take use thoracic sound detection system. Thoracic sound detection system has a function to store thoracic sound and analyze the data. The wave shape of thoracic sound is similar to noise and is systematically generated by inhalation and exhalation breathing, therefore, in this paper, to classify asthma sound in thoracic sound, we could discriminate between normal and abnormal case using level crossing rate(LCR) and spectrogram energy rate.
In this paper, we propose the computation reduction methods of LSP(Line spectrum pairs) transformation that is mainly used in CELP vocoders. In order to decrease the computational time in real root method the characteristic of four proposed algorithms is as the following. First, scheme to reduce the LSP transformation time uses met scale. Developed the second scheme is the control of searching order by the distribution characteristic of LSP parameters. Third, scheme to reduce the LSP transformation time uses voice characteristics. Developed the fourth scheme is the control of searching interval and order by the distribution characteristic of LSP parameters. As a result of searching time, computational amount, transformed LSP parameters, SNR, MOS test, waveform of synthesized speech, speech, spectrogram analysis, searching time reduced about 37.5%, 46.21%, 46.3%, 51.29% in average, computational amount is reduced about 44.76%, 49.44%, 47.03%, 57.40%. But the transformed LSP parameters of the proposed methods were the same as those of real root method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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