A conventional environment adaptation for robust speech recognition is usually conducted using transform-based techniques. Here, we present a discriminative adaptation strategy based on a multi-condition-trained model, and propose a new method to provide universal application to a new environment using the environment's specific conditions. Experimental results show that a speech recognition system adapted using the proposed method works successfully for other conditions as well as for those of the new environment.
Maximum likelihood linear regression (MLLR) adaptation experiences severe performance degradation with very tiny amount of adaptation data. Eigenspace- based MLLR, as an alternative to MLLR for fast speaker adaptation, also has a weak point that it cannot deal with the mismatch between training and testing environments. In this paper, we propose a simultaneous fast speaker and environment adaptation based on eigenspace-based MLLR. We also extend the sub-stream based eigenspace-based MLLR to generalize the eigenspace-based MLLR with bias compensation. A vocabulary-independent word recognition experiment shows the proposed algorithm is superior to eigenspace-based MLLR regardless of the amount of adaptation data in diverse noisy environments. Especially, proposed sub-stream eigenspace-based MLLR with bias compensation yields 67% relative improvement with 10 adaptation words in 10 dB SNR environment, in comparison with the conventional eigenspace-based MLLR.
Proceeding of Spring/Autumn Annual Conference of KHA
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2009.11a
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pp.151-155
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2009
With the recent increase in the number of foreign settlers in our country, we need a societal system which they can adapt well in. In order to successfully settle in our society, the marriage immigrants who especially plan a life in a new environment should be supported with support programs, especially to help them adapt to their very basic housing environment as their daily environment. From this research, through a program analysis of multi-cultural family support centre, the societal support helping to adapt to the residential environment for marriage immigrants in each nation was examined, and grasp an understanding on their adaptation to the housing environment by conducting interviews about housing environment adaptation examples. From the result of analyzing the 100 programs of the multi-cultural family support system, it could be seen that for the marriage immigrants to adapt, various programs are needed. In other words, there are effective programs for the early settlement of the marriage immigrants such as Korean education, tradition culture education, provision of district daily information, but it could be seen that heavier education was needed for, than for the sake of the marriage immigrants who took such education. Through adaptation case examples of 8 marriage immigrants from 5 different countries, it was realizable that the housing problems the marriage immigrants go through, are not limited to themselves, but also are related to the safety of their family and adaptation problems with their children. Therefore, by developing an adaptation program to help with housing environmental adaptation, the lives of the marriage immigrants' families will be supported, and will support early settlement, which then basic preparation for human resources as district societal use will be needed. By developing a program with a housing environmental professional, and if there is a positive effect and achievement, it is expected that there will be a standard program system available for all marriage immigrants.
A self-adaptation with context-awareness is needed within network to meet costumed services according a user's changing constraints. But the existing network has many difficulty in adding new functions because of slow standardization of network and slow deployment of new services. To solve this problem, an active network can support the suitable environment to add new function such as self- adaptation. Therefore, this Paper suggests Self Adaptation Service(SAS) using agent-based active network and the constraint-based Service Creation Environment(SCE) to support self-adaptation with context-awareness. SAS provides benefits to support the context-aware service and the fast deployment of new services.
This paper proposes noise-robust fast speaker adaptation method based on the eigenvoice framework in various noisy environments. The proposed method is focused on de-noising and environment clustering. Since the de-noised adaptation DB still has residual noise in itself, environment clustering divides the noisy adaptation data into similar environments by a clustering method using the cepstral mean of non-speech segments as a feature vector. Then each adaptation data in the same cluster is used to build an environment-clustered speaker adapted (SA) model. After selecting multiple environmentally clustered SA models which are similar to test environment, the speaker adaptation based on an appropriate linear combination of clustered SA models is conducted. According to our experiments, we observe that the proposed method provides error rate reduction of $40{\sim}59%$ over baseline with speaker independent model.
The Korea Adaptation Center for Climate Change (KACCC) located in Korea Environment Institute has serviced a climate change vulnerability assessment support tool (VESTAP) since 2014 in order to help local governments to establish their own adaptation plans. Owing to its easy usage, the VESTAP has been utilized by not only local governments but also academia for examination of climate change vulnerability in various fields. However, the KACCC has not suggested a standard usage how to compose indices for climate exposure, sensitivity, and adaptation capacity which are main components of vulnerability although the KACCC manages operation and application of the VESTAP. Many users had no choice but to compose indices based on their own interpretation on the components of vulnerability. This technical note suggests the standard usage of VESTAP by reevaluating some vulnerability assessments previously developed. This may help users to correctly compose indices for climate change vulnerability assessment, and may minimize possibility of inter-user inconsistency in definition of vulnerability assessments.
In this paper, we investigate a fast speaker adaptation method based on eigenvoice in several noisy environments. In order to overcome its weakness against noise, we propose a noisy environment clustering method which divides the noisy adaptation utterances into utterance groups with similar environments by the vector quantization based clustering using a cepstral mean as a feature vector. Then each utterance group is used for adaptation to make an environment dependent model. According to our experiment, we obtained 19-37 % relative improvement in error rate compared with the simultaneous speaker adaptation and environmental compensation method
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.30
no.3
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pp.270-280
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2014
The objective of this research is to quantitatively valuate the economic value of analysis model related to climate change mitigation and adaptation. Due to the fact that the subject of this research, which is the Korean climate change mitigation and adaptation model, has not been actualized, a conjoint analysis applying stated preference data has utilized. As results, among the many attributes considered in this research, the value of the attribute related to reflecting Korea's current situation is analyzed to be largest in both greenhouse gas (GHG) mitigation model and climate change adaptation model. Additionally, if all the considered functional aspects are assumed to be feasible, the economic value of the Korean GHG mitigation model is assumed to be 60.3 billion Korean won(KRW) and the Korean climate change adaptation model is assumed to be 51 billion KRW.
This paper proposes fast speaker adaptation method using artificially distorted speech in telematics terminal under the car noise environment based on eigenspace-based maximum likelihood linear regression (ES-MLLR). The artificially distorted speech is built from adding the various car noise signals collected from a driving car to the speech signal collected from an idling car. Then, in every environment, the transformation matrix is estimated by ES-MLLR using the artificially distorted speech corresponding to the specific noise environment. In test mode, an online model is built by weighted sum of the environment transformation matrices depending on the driving condition. In 3k-word recognition task in the telematics terminal, we achieve a performance superior to ES-MLLR even using the adaptation data collected from the driving condition.
The purpose of this study is to investigate personality adaptation factors related to life satisfaction of the aged. Personality adaptation factors were classified into four factors(The active-intergration, The dependent-passivity, The failing-overaboundance, The self-negativity). The hypothesises of this study are as follow : (1) Personality adaptation factors can be predited by demographic variables and family environmental variables. (2) Life Satisfaction can be predited by demogaphic variables and family environmental variables. (3) Each personality adaptation factors will be correlated with life satisfaction. For the test of hypothesises, Questionnaries were given to the randomly selected 332 persons over age 60 in Pusan. Questionnaries consist of 4 parts. These are demographic part, family environment part, personality adaptation factor part, and life satisfaction part. The data collected were analyzed by satistical methods such as Case, Percentage Factor Analysis, Multiple Regression Analysis, and Pearson's Correlation. According to the results of the analysis of this study, primary, personality adaptation factor is decided by personal problem. But, this personality adaptation factor of the aged is affected by family environment. Particulary, in the results of the study, frequent communication with their family is more important than physical solidary.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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