This study numerically investigates the unsteady flow and acoustic characteristics of a flapping wing using a hydrodynamic/acoustic splitting method. The Reynolds number based on the maximum translation velocity of the wing is Re=8800 and Mach number is M=0.0485. The flow around the flapping wing is predicted by solving the two-dimensional incompressible Navier-Stokes equations (INS) and the acoustic field is calculated by the linearized perturbed compressible equations (LPCE), both solved in moving coordinates. Numerical results show that the hovering sound is largely generated by wing translation (transverse and tangential), which have different dipole sources with different mechanisms. As a distinctive feature of the flapping sound, it is also shown that the dominant frequency varies around the wing.
Beamforming for underwater acoustic communication is affected by the broadband feature of underwater acoustic communication signal, which has the low center frequency compared to the signal bandwidth. In this paper, the baseband equivalent array signal model is derived and we present computer simulation results for the broadband finite impulse response (FIR) beamformer performance according to the FIR filter order and the tap spacing. If the FIR filter order is increased above the optimum value, the beamformer performance is degraded. Also the tap spacing is related to the optimum FIR filter order.
Although deep neural network-based acoustic models have greatly improved the performance of automatic speech recognition (ASR), reverberation still degrades the performance of distant speech recognition in indoor environments. In this paper, we adopt the DenseNet, which has shown great performance results in image classification tasks, to improve the performance of reverberant speech recognition. The DenseNet enables the deep convolutional neural network (CNN) to be effectively trained by concatenating feature maps in each convolutional layer. In addition, we extend the concept of multi-resolution CNN to multi-resolution DenseNet for robust speech recognition in reverberant environments. We evaluate the performance of reverberant speech recognition on the single-channel ASR task in reverberant voice enhancement and recognition benchmark (REVERB) challenge 2014. According to the experimental results, the DenseNet-based acoustic models show better performance than do the conventional CNN-based ones, and the multi-resolution DenseNet provides additional performance improvement.
When constructing subsurface structures and/or wells, the precise estimates of hydraulic parameters must be obtained for operating safety and/or for developing necessary quantity of groundwater. Hydraulic conductivity is mainly subjected to the characteristics of fracture network in the fractured media such as fracture orientation and angle, fracture aperture and frequency, fracture length, interconnectivity of fractures, and filling material, feature of fracture plane. In this study we conducted water injection test at afferent depths on six boreholes drilled in granite of Mt. Geumjeong. hydraulic conductivity was calculated using Moye and Hvorslev methods. The relation between hydraulic conductivity and fracture frequency data obtained from acoustic televiewer and core log were analyzed. The result shows that the correlation between the hydraulic conductivity and the fracture frequency data obtained from acoustic televiewer is better than that with the core log.
Sentiment analysis incorporates natural language processing and artificial intelligence and has evolved as an important research area. Sentiment analysis on product reviews has been used in widespread applications to improve customer retention and business processes. In this paper, we propose a method for performing an intensified sentiment analysis on customer product reviews. The method involves the extraction of two feature sets from each of the given customer product reviews, a set of acoustic features (representing emotions) and a set of lexical features (representing sentiments). These sets are then combined and used in a supervised classifier to predict the sentiments of customers. We use an audio speech dataset prepared from Amazon product reviews and downloaded from the YouTube portal for the purposes of our experimental evaluations.
The distilled water is used for the ultrasonic wave propagating material in the measurements of broadband ultrasonic attenuation (BUA) that is applied in industrial and medical applications, The acoustic impedance of water is significantly changed with its temperature. Therefore, the quantitative evaluation of BUA with temperature and the ultrasonic wave propagating distance is highly needed. In this study, we evaluated the variation of attenuation with change in temperature. To measure the variation of BUA in the low frequency region at the temperatures, 27$^{\circ}C$, 29$^{\circ}C$, and 31$^{\circ}C$, we tested the Plyethylene, Teflon, MC-Nylon, Urethane specimens and analyzed the center frequency, frequency bandwidth, spectral peak amplitude. The results showed that BUA value appeared to be lower with increasing temperature. This may be due to the fact that the frequency feature of ultrasonic wave is affected by not only the specific gravity, acoustic impedence, but material crystalline, porosity, the distance of ultrasonic wave propagation in water.
The effects of fiber orientation on acoustic emission(AE) characteristics have been studied for various composite laminates. Reflection and transmission optical microscopy were used to investigate the damage zone of specimens. AE signals were classified through short time Fourier transform(STFT) as different types: AE signals with a high intensity and high frequency band were due to fiber fracture, while weak AE signals with a low frequency band were due to matrix cracking and/or interfacial cracking. Characteristic feature in the rate of hit-events having high amplitudes showed a procedure of fiber breakages, which expressed the characteristic fracture processes of notched fiber-reinforced plastics with different fiber orientations. As a consequence, the behavior of fracture in the continuous composite laminates could be monitored through nondestructive evaluation(NDE) using the AE technique.
The NDIF method is developed for eigenvalue analysis of arbitrarily shaped two-dimensional acoustic cavity with a mixed boundary, which consists of rigid-wall and open boundaries. The NDIF method, which was developed by the author in 2000, has the feature that it yields highly accurate eigenvalues compared with other analytical methods or numerical methods (FEM and BEM). The validity of the proposed method is shown in a case study, which indicate that eigenvalues obtained by the proposed method are more accurate compared to the exact method or FEM(ANSYS).
This paper describes the implementation of recognition of speaker - dependent Korean spoken continuous digits. The recognition system can be divided into two parts, acoustic - phonetic processor and lexical decoder. Acoustic - phonetic processor calculates the feature vectors from input speech signal and the performs frame labelling and phone labelling. Frame labelling is performed by Bayesian classification method and phone labelling is performed using labelled frame and posteriori probability. The lexical decoder accepts segments (phones) from acoustic - phonetic processor and decodes its lexical structure through phone network which is constructed from phonetic representation of ten digits. The experiment carried out with two sets of 4continuous digits, each set is composed of 35 patterns. An evaluation of the system yielded a pattern accuracy of about 80 percent resulting from a word accuracy of about 95 percent.
The MPEG/audio standard results from three years of co-work by an international committe of high-fidelity audio compression experts in the Moving Picture Experts Group (MPEG/audio). The MPEG standard is rigid only where necessary to ensure interoperability. In this paper, a new approach of training and classification of acoustic signal is addressed. This is some what a fields of application aspects rather than technonical problems such as MPEG/codec, MIDI. In preprocessing, acoustic signal is transformmed using DWT so as to extract a feature parameters of sound such as loudness, pitch, bandwidth and harmonicity. these accoustic parameters are exploited to the input vector of neural perceptron. Experimental results showed that proposed approach can be used for tunning the dissonance chord.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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