The method of vocal tract normalization has been known as a successful method for improving the accuracy of speech recognition. A frequency warping procedure based low complexity and maximum likelihood has been generally applied for vocal tract normalization. In this paper, we propose a new power spectrum warping procedure that can be improve on vocal tract normalization performance than a frequency warping procedure. A mechanism for implementing this method can be simply achieved by modifying the power spectrum of filter bank in Mel-frequency cepstrum feature(MFCC) analysis. Experimental study compared our Proposal method with the well-known frequency warping method. The results have shown that the power spectrum warping is better 50% about the recognition performance than the frequency warping.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권2호
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pp.495-513
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2020
The correlation identification of the subsurface is a novel electrical prospecting method which could suppress stochastic noise. This method is increasingly being utilized by geophysicists. It achieves the frequency response of the underground media through division of the cross spectrum of the input & output signal and the auto spectrum of the input signal. This is subject to the spectral leakage when the cross spectrum and the auto spectrum are computed from cross correlation and autocorrelation function by Discrete Fourier Transformation (DFT, "To obtain an accurate frequency response of the earth system, we propose an improved correlation identification method which uses all phase Fast Fourier Transform (APFFT) to acquire the cross spectrum and the auto spectrum. Simulation and engineering application results show that compared to existing correlation identification algorithm the new approach demonstrates more precise frequency response, especially the phase response of the system under identification.
본 논문은 주파수 영역에서 과거와 현재에 센싱된 결과들의 관계를 이용한 스펙트럼 센싱기법을 제안하였다. 기존에 제안된 대부분의 스펙트럼 센싱기법은 해당 시간에 센싱된 우선사용자의 신호만을 다루고 있다. 해당 시간 이전의 우선사용자의 상태는 조건부확률을 사용하여 검출기의 신뢰성을 증가시킬 수 있다. 따라서, 본 논문은 이전 시간과 해당 시간의 스펙트럼 센싱 결과를 사용하는 cross entropy 기반의 스펙트럼 센싱기법을 제안하며 이를 통해 우선사용자 신호 검출 성능을 향상시키고 잡음에 강인한 성능을 가질 수 있다. 이전 시간에 검출된 신호가 잡음인 경우 cross entropy 기반의 스펙트럼 센싱 성능 감소는 기존의 entropy 기반의 센싱기법과 동일하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 보다 향상된 cross entropy 센싱기법을 제안하였다. 본 논문은 시뮬레이션을 통해 가장 최근에 제안된 주파수 영역에서의 entropy 기반 스펙트럼 센싱기법 보다 제안된 방법이 더 나은 성능을 보이는 것을 보였다.
This paper describes a method of parameter estimation of time series data using discrete Fourier transform(DFT). DFT have been mainly used to precisely and rapidly obtain the frequency of a signal. In a dynamic system, a real part of a mode used to learn damping characteristics is a more important factor than the frequency of the mode. The parameter estimation method of this paper can directly estimate modes and parameters, indicating the characteristics of a dynamic system, on the basis of the Fourier transform of the time series data. Real part of a mode estimates by subtracting a frequency of the Fourier spectrum corresponding to 0.707 of a magnitude of the peak spectrum from a peak frequency, or subtracting a frequency of the power spectrum corresponding to 0.5 of the peak power spectrum from a peak frequency, or comparing the Fourier(power) spectrum ratio. Also, the residue and phase of time signal calculate by simple equation with the real part of the mode and the power spectrum that have been calculated. Accordingly, the proposed algorithm is advantageous in that it can estimate parameters of the system through a single DFT without repeatedly calculating a DFT, thus shortening the time required to estimate the parameters.
This paper presents a DFT (Discrete Fourier Transform) based estimation algorithm for the parameters of a low-frequency oscillating signal. The proposed method estimates the parameters, i.e., the frequency, the damping factor, the mode amplitude, and the phase, by fitting a discrete Fourier spectrum with an exponentially damped cosine function. Parameter estimation algorithms that consider the spectrum leakage of the discrete Fourier spectrum are introduced. The multi-domain mode test functions are tested in order to verify the accuracy and efficiency of the proposed method. The results show that the proposed algorithms are highly applicable to the practical computation of low-frequency parameter estimations based on DFTs.
As a solution to spectrum under-utilization problem, Cognitive radio (CR) introduces a dynamic spectrum access technology. In the area, one of the most important problems is how secondary users (SUs) should choose between the available channels, which means how to achieve load balancing between channels. We consider spectrum load balancing problem for CR system in frequency domain and especially in time domain. Our objective is to balance the load among the channels and balance the occupied time length of slots for a fixed channel dynamically in order to obtain a user-optimal solution. In frequency domain, we refer to Dynamic Noncooperative Scheme with Communication (DNCOOPC) used in distributed system and a distributed Dynamic Spectrum Load Balancing algorithm (DSLB) is formed based on DNCOOPC. In time domain, Spectrum Load Balancing method with QoS support is proposed based on Dynamic Feed Back theory and Hash Table (SLBDH). The performance of DSLB and SLBDH are evaluated. In frequency domain, DSLB is more efficient compared with existing Compare_And_Balance (CAB) algorithm and gets more throughput compared with Spectrum Load Balancing (SLB) algorithm. Also, DSLB is a fair scheme for all devices. In time domain, SLBDH is an efficient and precise solution compared with Spectrum Load Smoothing (SLS) method.
주파수 자원 가치는 무선통신의 발전과 함께 더욱 커지고 있다. 하지만 앞으로 정보화 사회에서는 주파수 자원의 수요가 공급에 비하여 매우 많기 때문에 주파수 부족 현상이 심각하게 대두된다. 따라서 사용되지 않고 있는 주파수 자원을 효율적으로 이용하기 위한 기술로서 최근 각광을 받고 있는 Cognitive Radio 기술이 필요한 시점이다. 본 논문에서는 CR 기반의IEEE 802.22 WRAN 환경에서 효율적인 Dynamic Spectrum Allocation 기법을 제안한다. Spectrum을 좀 더 효율적으로 공유하기 위해 Variable bandwidth, Mobility의 변수를 적용한 Dynamic Spectrum Allocation 기법을 제시하고 시뮬레이션 결과들을 통해 이를 검증하였다.
본 논문에서는 ATSC 지상파 DTV 시스템에서 스펙트럼 상관관계를 이용한 주파수 동기 방법을 제안한다. 파일럿 신호를 이용하는 기존 알고리즘은 다중경로와 이동수신 환경에 의해 파일럿 주변의 스펙트럼 왜곡이 심하면 주파수 옵셋 추정 오류가 발생한다. 제안하는 알고리즘은 파일럿을 사용하지 않고 기준 스펙트럼과 수신된 스펙트럼 사이의 상관관계를 이용하여 주파수 동기를 획득하기 때문에 기존의 동기 방식에 비해 빠르고 정확하게 주파수 동기를 획득할 수 있다. 또한 파일럿을 사용하지 않는 새로운 ATSC 주파수 동기 방식을 제시한다.
이 논문에서는 오디오 신호의 스펙트럼 가시광선 스펙트럼으로 매핑하는 감성 조명 방식을 제안한다. 인간의 청각이 인지하는 오디오 스펙트럼의 전 대역을 시각이 인지하는 가시광 스펙트럼의 전 대역으로 매핑하는 조명 알고리즘을 제안하며 특히 기본적인 선행 매핑 방식과 특정 주파수 대역을 가조하는 비선형 스펙트럼 매핑 방식에 대하여 논한다. 알고리즘의 효과를 실험하기 위하여 DSP 보드로 구현함으로써 제안된 조명 방식의 응용 가능성을 보였다. 따라서 제안된 조명 방식은 스탠드 LED 조명, 화병 LED 조명, 분수용 LED 조명, 건축물용 LED 조명, 노래방용 LED 조명, 청각 장애인용 LED 음악조명 등의 분야에 응용될 수 있을 것이다.
화자 정규화 방법은 화자 독립 음성인식 시스템에서 음성 인식의 정확성을 높이기 위한 성공적인 방법으로 알려져 왔다. 널리 사용되는 화자 정규화 방법은 maximum likelihood 반의 주파수 warping 방법이다. 본 논문은 주파수 warping 보다 더 좋은 화자 정규화의 성능 개선을 위해 새로운 파워 스펙트럼 warping 방법을 제안한다. 파워 스펙트럼 warping은 멜 주파수 켑스트럼 분석(MFCC) 방법을 이용하며, MFCC 처리 단계에서 필터 뱅크의 파워 스펙트럼을 조절함으로써 화자 정규화를 수행하는 간단한 메커니즘으로 갖는다. 또한 본 논문은 파워 스펙트럼 warping과 주파수 warping 방법을 서로 결합한 hybrid VTN 방법을 제안한다. 본 논문의 실험은 baseline 시스템에 각 화자 정규화 방법을 적용하여 SKKU PBW DB에서 인식 성능을 비교 분석하였다. 실험 결과를 보면 baseline 시스템의 단어 인식 성능을 기준으로 주파수 warping은 2.06%, 파워 스펙트럼 warping은 3.05%, 그리고 hybrid VTN은 4.07%의 단어 에러 율의 감소를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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