In this research, we seek the beginning of the speech and detect the stationary speech region using lip information. Performing running average of the estimated speech signal in the stationary region, we reduce the effect of musical noise which is inherent to the conventional MlMSE (Minimum Mean Square Error) speech enhancement algorithm. In addition to it, SFM (Spectral Flatness Measure) is incorporated to reduce the speech signal estimation error due to speaking habit and some lacking lip information. The proposed algorithm with Wiener filtering shows the superior performance to the conventional methods according to MOS (Mean Opinion Score) test.
We propose a speech waveform forgery detection algorithm based on the flatness of frequency distribution. We devise a new measure of flatness which emphasizes the local change of the frequency distribution. Our measure calculates the sum of the differences between the energies of neighboring frequency bands. We compare the proposed measure with conventional flatness measures using a set of a large amount of test sounds. We also compare- the proposed method with conventional detection algorithms based on spectral distances. The results show that the proposed method gives lower equal error rate for the test set compared to the conventional methods.
Heart sounds generated by the beating heart and blood flow reflect the turbulence created when the heart valves snap shut. Cardiac diagnosis is typically started by an auscultation using a stethoscope, from which a medical doctor, depending on his hearing capabilities and training, listens and interprets the acoustic signal. This method of diagnostic is uncertain, mostly due to the fact that human ear loses the acoustic frequency sensitivity through the years. Even though an auscultation has some weaknesses like uncertainty, it is considered as a primary tool due to its simplicity. In this paper, heart murmur detection algorithm is proposed using time and frequency characteristics of heart sound. The propose heart murmur detection method adapted conventional primary heart sound detection method in time domain and modified spectral flatness method in frequency domain for detecting heart murmurs. From experimental results, it is confirmed that the proposed algorithm detect the heart murmurs efficiently.
본 논문에서는 다양한 잡음 환경에서 음성의 통계적 모델에 기반한 음성 검출기의 성능향상을 위해 PSFM (Power Spectral Flatness Measure)을 이용하여 실시간으로 변별적 가중치 학습 (Discriminative Weight Training) 기반의 최적화된 우도비 테스트 (Likelihood Ratio Test, LRT)를 제안한다. 먼저, 기존의 통계모델기반의 음성 검출기를 분석하고, 이를 기반으로 MCE (Minimum Classification Error)방법을 도입하여 도출한 각 주파수 채널별 가중치를 PSFM 값에 기반하여 실시간 매 프레임마다 다른 가중치를 적용한 우도비 기반의 음성 검출 결정법을 제시한다. 제안된 알고리즘은 다양한 잡음 환경에서 기존에 제시된 음성 검출기와 비교하였으며, 우수한 성능을 보인다.
In real environment, background noise exists everywhere and degrades the performance of system. To reduce this distortion, a speech enhancement algorithm can be very useful and variety methods have been proposed. In this paper, we propose a postfilter to improve the performance of optimally modified log-spectral amplitude (OM-LSA) estimator. Proposed algorithm uses the formant postfilter to minimize perceptual distortion caused by background noise. We adjust an emphasizing parameter which is varied by spectral flatness and first reflection coefficient. The performance of the proposed algorithm is evaluated by measuring the log-spectral distance (LSD) and the perceptual evaluation of speech quality (PESQ) score. The test results show the improvement of proposed algorithm compared to conventional OM-LSA.
We demonstrated experimentally a variable optical frequency comb source using a cascaded dual parallel Mach Zehnder modulator (DPMZM) and a phase modulator (PM). With this simple configuration and applying low drive voltages, we generated variable comb source composed of spectral lines 3, 5, 7, 9 and 11 with 10-GHz frequency spacing, also generated 2 and 3 spectral lines with 20 GHz frequency spacing. The generated comb source maintains high spectral coherence across the entire bandwidth with good spectral flatness (within 1-dB for 2, 3, 5, 7 comb lines, within 2-dB for 9-comb lines and within 3-dB for 11 comb lines). The flat and variable comb source is mainly achieved by manipulating 6 operating parameters of DPMZM, setting RF amplifier gain, connected at phase modulator and phase shifters. Hence the method is simple and offers great flexibility in achieving flat and variable comb spectrum, which is experimentally demonstrated. This brings advantages of power efficiency due to low driving voltages, simplicity and cost effectiveness to the system.
Recently, several noise-robust adaptive multichannel LMS algorithms have been proposed based on the spectral flatness of the estimated channel coefficients in the presence of additive noise. In this work, we propose a general form for the algorithms that integrates the existing algorithms into a common framework. Computer simulation results are presented and demonstrate that a new proposed algorithm gives better performance compared to existing algorithms in noisy environments.
사진측량법(Photogrammetry)는 서로 다른 촬영각을 가지는 다수의 2차원 이미지로부터 대상물의 정밀한 3차원 형상을 얻어내는 기법이다. 본 연구에서는 사진측량법을 활용하여 다목적 실용위성 2호 비행모델 하부 탑재체 플랫폼(Low Payload Platform)의 고해상도 카메라 접합면에 대한 편평도(Flatness) 측정 작업을 수행하였으며, 정밀하게 교정된 2개의 스케일바(Scale Bar)를 사용하여 절대적인 길이 값을 3차원 모델에 부과함과 동시에 측정정확도를 계산하여 내었다. 또한 측정된 편평도 결과는 고해상도 카메라 납품 업체에서 제시한 편평도 요구조건과 비교되었다.
Moattar, Mohammad Hossein;Homayounpour, Mohammad Mehdi
ETRI Journal
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제33권1호
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pp.99-109
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2011
This paper concerns a robust real-time voice activity detection (VAD) approach which is easy to understand and implement. The proposed approach employs several short-term speech/nonspeech discriminating features in a voting paradigm to achieve a reliable performance in different environments. This paper mainly focuses on the performance improvement of a recently proposed approach which uses spectral peak valley difference (SPVD) as a feature for silence detection. The main issue of this paper is to apply a set of features with SPVD to improve the VAD robustness. The proposed approach uses a weighted voting scheme in order to take the discriminative power of the employed feature set into account. The experiments show that the proposed approach is more robust than the baseline approach from different points of view, including channel distortion and threshold selection. The proposed approach is also compared with some other VAD techniques for better confirmation of its achievements. Using the proposed weighted voting approach, the average VAD performance is increased to 89.29% for 5 different noise types and 8 SNR levels. The resulting performance is 13.79% higher than the approach based only on SPVD and even 2.25% higher than the not-weighted voting scheme.
Kim, Hyang-Kyun;Park, Seo-Yeon;Lee, Dong-Ho;Park, Chang-Soo
ETRI Journal
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제20권1호
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pp.28-36
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1998
A simple experimental method to design gain-flattened erbium-doped fiber amplifier is proposed and demonstrated based on the two linear relations between the output power and the pump power, and between the gain and the length of the eribium-doped fiber at the gain flattened state. The spectral gain variation of the eribium-doped fiber amplifiber constructed by this method was less than 0.4 dB over 12 nm (1,545~1,557nm) wavelength region. The gain flatness is also controlled within 0.4 dB over the input power range of -30~-15dBm/ch through the feedback control utilizing the amplified spontaneous emission power in the 1,530 nm region.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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