The purpose of this paper is to examine how Chinese speakers realize Korean intonation phrase (IP) boundary tones in the reading of a Korean text. Korean IP boundary tones play various roles in speech communication. They indicate prosodic constituents' boundaries while simultaneously performing pragmatic and grammatical functions. In order to express and understand Korean utterances correctly, it is necessary to understand the Korean IP boundary tone system. To investigate the IP boundary tone produced by Chinese speakers, we have specifically examined the type of boundary tones, the degree of internal pitch modulation of boundary tones, and the pitch difference between penultimate syllables and boundary tones. The results of each analysis were compared to the IP boundary tones produced by Korean native speakers. The results show that IP boundary tones were realized higher than penultimate syllables.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.7
no.9
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pp.2312-2325
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2013
In this paper, we propose a preprocessing method that it is to correct the distortion of text area in Korean signboard images as a preprocessing step to improve character recognition. Distorted perspective in recognizing of Korean signboard text may cause of the low recognition rate. The proposed method consists of four main steps and eight sub-steps: main step consists of potential vertical components detection, vertical components detection, text-boundary estimation and distortion correction. First, potential vertical line components detection consists of four steps, including edge detection for each connected component, pixel distance normalization in the edge, dominant-point detection in the edge and removal of horizontal components. Second, vertical line components detection is composed of removal of diagonal components and extraction of vertical line components. Third, the outline estimation step is composed of the left and right boundary line detection. Finally, distortion of the text image is corrected by bilinear transformation based on the estimated outline. We compared the changes in recognition rates of OCR before and after applying the proposed algorithm. The recognition rate of the distortion corrected signboard images is 29.63% and 21.9% higher at the character and the text unit than those of the original images.
We investigate the uniqueness and multiplicity of solutions for the nonlinear elliptic system with Dirichlet boundary condition $$\{-{\Delta}u+g_1(u,v)=f_1(x){\text{ in }}{\Omega},\\-{\Delta}v+g_2(u,v)=f_2(x){\text{ in }}{\Omega},$$ where ${\Omega}$ is a bounded set in $R^n$ with smooth boundary ${\partial}{\Omega}$. Here $g_1$, $g_2$ are nonlinear functions of u, v and $f_1$, $f_2$ are source terms.
Automatic segmentation of foreground text from the background in degraded document images is very much essential for the smooth reading of the document content and recognition tasks by machine. In this paper, we present a novel approach to the binarization of degraded document images. The proposed method uses a new local contrast feature extracted based on the stroke width of text. First, a pre-processing method is carried out for noise removal. Text boundary detection is then performed on the image constructed from the contrast feature. Then local estimation follows to extract text from the background. Finally, a refinement procedure is applied to the binarized image as a post-processing step to improve the quality of the final results. Experiments and comparisons of extracting text from degraded handwriting and machine-printed document image against some well-known binarization algorithms demonstrate the effectiveness of the proposed method.
In text-to-speech systems, the conversion of text into prosodic parameters is necessarily composed of three steps. These are the placement of prosodic boundaries. the determination of segmental durations, and the specification of fundamental frequency contours. Prosodic boundaries. as the most important and basic parameter. affect the estimation of durations and fundamental frequency. Break prediction is an important step in text-to-speech systems as break indices (BIs) have a great influence on how to correctly represent prosodic phrase boundaries, However. an accurate prediction is difficult since BIs are often chosen according to the meaning of a sentence or the reading style of the speaker. In Japanese, the prediction of an accentual phrase boundary (APB) and major phrase boundary (MPB) is particularly difficult. Thus, this paper presents a method to complement the prediction errors of an APB and MPB. First, we define a subtle BI in which it is difficult to decide between an APB and MPB clearly as a variable break (VB), and an explicit BI as a fixed break (FB). The VB is chosen using the classification and regression tree, and multiple prosodic targets in relation to the pith and duration are then generated. Finally. unit-selection is conducted using multiple prosodic targets. In the MOS test result. the original speech scored a 4,99. while proposed method scored a 4.25 and conventional method scored a 4.01. The experimental results show that the proposed method improves the naturalness of synthesized speech.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.58
no.4
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pp.806-816
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2009
Character recognition system consists of four step; text localization, text segmentation, character segmentation, and recognition. The character segmentation is very important and difficult because of noise, illumination, and so on. For high recognition rates of the system, it is necessary to take good performance of character segmentation algorithm. Many algorithms for character segmentation have been developed up to now, and many people have been recently making researches in segmentation of touching or overlapping character. Most of algorithms cannot apply to the text regions of management number marked on the slab in steel image, because the text regions are irregular such as touching character by strong illumination and by trouble of nozzle in marking machine, and loss of character. It is difficult to gain high success rate in various cases. This paper describes a new algorithm of character segmentation to recognize slab management number marked on the slab in the steel image. It is very important that pre-processing step is to convert gray image to binary image without loss of character and touching character. In this binary image, non-touching characters are simply separated by using vertical projection profile. For separating touching characters, after we use combined profile to find candidate points of boundary, decide real character boundary by using method based on recognition. In recognition step, we remove noise of character images, then recognize respective character images. In this paper, the proposed algorithm is effective for character segmentation and recognition of various text regions on the slab in steel image.
Natural images often contain useful information about the scene such as text or company logos placed on a rectangular shaped plane. The 2D images captured from such objects by a camera are often distorted, because of the effects of the perspective projection camera model. This distortion makes the acquisition of the text information difficult. In this study, we detect the rectangular object on which the text is written, then the image is restored by removing the perspective distortion. The Hough transform is used to detect the boundary lines of the rectangular object and a bilinear transformation is applied to restore the original image.
We prove the existence of the positive solution for the nonlinear system of suspension bridge equations with Dirichlet boundary condition and periodic condition $$\{u_{tt}+u_{xxxx}+av^+=1+{\epsilon}_1h_1(x,t)\text{ in }(-\frac{\pi}{2},\frac{\pi}{2}){\times}R,\\v_{tt}+v_{xxxx}+bu^+=1+{\epsilon}_2h_2(x,t)\text{ in }(-\frac{\pi}{2},\frac{\pi}{2}){\times}R,$$ where $u^+={\max}\{u,0\},\;{\epsilon}_1,\;{\epsilon}_2$ are small numbers and $h_1(x,t)$, $h_2(x,t)$ are bounded, ${\pi}$-periodic in t and even in x and t and ${\parallel}h_1{\parallel}={\parallel}h_2{\parallel}=1$.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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