The Lombard effect is an involuntary increase in the speaker’s pitch, intensity, and duration in the presence of noise. It makes it possible to communicate in noisy environments more effectively. This study aims to investigate an efficient method for detecting the Lombard effect in uttered speech. The influence of interfering noise, room type, and the gender of the person on the detection process is examined. First, acoustic parameters related to speech changes produced by the Lombard effect are extracted. Mid-term statistics are built upon the parameters and used for the self-similarity matrix construction. They constitute input data for a convolutional neural network (CNN). The self-similarity-based approach is then compared with two other methods, i.e., spectrograms used as input to the CNN and speech acoustic parameters combined with the k-nearest neighbors algorithm. The experimental investigations show the superiority of the self-similarity approach applied to Lombard effect detection over the other two methods utilized. Moreover, small standard deviation values for the self-similarity approach prove the resulting high accuracies.
2
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
W ostatnich latach wiele badań i publikacji poświęcono analizie, występujących w różnych środowiskach, sygnałów szumowych. Efektywne przetwarzanie tych szerokopasmowych zakłóceń wymaga jednak znacznej mocy obliczeniowej, którą dysponują współczesne procesory o architekturze masowo-równoległej. W artykule przedstawiono implementację algorytmu EM, wykorzystywanego do estymacji i generacji sygnałów szumowych, zrealizowaną na procesorze graficznym (GPU - graphics processing unit).
EN
A large number of researchers have been studied the characteristics of noise processes encountered in different environments. Efficient processing of the wideband disturbances demands the computational performance, which can be delivered by the massively parallel processors. The paper presents an implementation of the EM algorithm for estimating and generating signals with an arbitrary probability density function on a graphics processing unit (GPU).
3
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
W artykule przedstawiono rozwiązanie radaru szumowego bliskiego zasięgu z cyfrową linią opóźniająca i cyfrowym układem detektora korelacyjnego. Radar ten składa się z trzech podstawowych układów: nadajnika sygnału szumowego, odbiornika Front-End z zerową wartością częstotliwości pośredniej oraz cyfrowego układu detektora korelacyjnego zrealizowanego w strukturze FPGA. Przedstawione zastosowanie rozwiązania praktycznego radaru szumowego jest zastosowaniem nowatorskim. Pokazuje ono, że pewne cechy radarów szumowych uchodzące w klasycznym zastosowaniu radarów za wady, w innym zastosowaniu mogą stać się zaletami. Takim zastosowaniem jest na przykład zaproponowana przez autorów metoda radarowego monitorowania stref ochronnych za pomocą radaru szumowego o bardzo niskim potencjale energetycznym w systemie obrony aktywnej obiektów mobilnych. Możliwość jednoczesnego wystawienia wielu barier ochronnych znajdujących się na różnej odległości od radaru, oraz możliwość wyznaczenia prędkości radialnej obiektu, który przekracza daną barierę powodują, że proces podjęcia decyzji o uruchomieniu obrony aktywnej obarczony jest bardzo małym ryzykiem.
EN
The solution to the noise short-range radar with digital delay line detector and a digital correlation system is presented. Radar is composed of three main systems: the noise signal transmitter, front-end zero intermediate frequency receiver and digital correlation detector circuit implemented in FPGA structure. The use of the noise of the radar practical solution is the use of the novel. It shows that some of the features of radar noise escaping in a classic use of radar for defects in another application may become advantages. Such use is, for example, the method proposed by the authors of the radar monitoring of protection zones the noise radar with a very low energy potential of active defense system of mobile objects. The ability to simultaneously issue multiple safety barriers located at different distances from the radar, and the ability to determine the radial velocity of the object exceeds the particular barrier to make the process of deciding to launch active defense poses a very low risk of making a wrong decision.
4
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
W artykule przedstawiono zasadę kwadraturowej detekcji korelacyjnej sygnałów szumowych za pomocą analogowego szerokopasmowego korelatora mikrofalowego. Zaprezentowano wyniki pomiarów funkcji korelacji sygnałów szumowych oraz pokazano zastosowanie takiego rozwiązania w radarze szumowym do precyzyjnego określania zmian odległości a także szybkości tych zmian. Przedstawiono wyniki działania radaru szumowego bliskiego zasięgu w odniesieniu do obiektów stałych i ruchomych. Artykuł zakończono wnioskami i planami zastosowania prezentowanej techniki detekcji w szerokopasmowych radarach szumowych.
EN
A principle of quadrature correlation detection of noise signals using an analog broadband microwave correlator is presented in the paper. Measurement results for the correlation function of noise signals are shown and application of such solution in the noise radar for precise determination of distance changes and velocity of these changes is also presented. Results for short range noise radar operation are presented both for static and moving objects. Conclusions and future plans for applications of presented detection technique in broadband noise radars bring the paper to an end (Demo of Noise radar with analog X-band correlator)
The implementation of the chi-square preprocessing algorithm for further track-before-detect (TBD) algorithm processing is considered in this paper. It allows real-time processing of noise objects that are disturbed by the other noise. The pipeline processing is proposed for optimization of local chi-square value computation using vertical movement of windows. The performance of CUDA based implementation for 2D tracking scenarios is shown for TBD and chi-square processing kernels
PL
W artykule przedstawiono implementację algorytmu śledzenia przed detekcją na GPGPU z wykorzystaniem technologii CUDA. Śledzenie obiektów będących szumem na pomiar których oddziałuje szum tła wymaga zastosowania specjalnego algorytmu. W artykule przedstawiono implementację bazującą na wykorzystaniu porównania modelu dyskretnego rozkładu prawdopodobieństwa dla całej obserwacji i lokalnej. Dyskretny rozkład prawdopodobieństwa jest wyznaczany dla całego obrazu. Lokalne rozkłady prawdopodobieństwa są porównywane z wykorzystaniem statystyki chi-kwadrat, która opisuje stopień podobieństwa rozkładów (3). W celu detekcji sygnału obiektu wykorzystano algorytm śledzenia przed detekcją (1), wyliczający wartości chi-kwadrat. Jest to niezbędne dla systemu, w którym okno analizy jest małe z uwagi na mały spodziewany rozmiar obiektu. Implementacja wykorzystuje przetwarzania potokowe dla ruchomych okien, dla których wartości chi-kwadrat są wyznaczane niezależnie. Dane wejściowe znajdują się w pamięci globalnej i są odczytywane poprzez pamięć cache jednostki tekstur, co pozwala na redukcję liczby cykli pamięci. Przetwarzane okna przesuwają się z góry do dołu, co powala na osiągnięcie prawie synchronicznych odczytów i zapisów pamięci, w celu maksymalizacji wydajności. Rozkłady prawdopodobieństwa przetwarzane są w potoku z buforem przynależnym każdemu z wątków. Oszacowano wydajności czasu rzeczywistego dla karty z procesorem G82 dla algorytmów TBD (rys. 6) i chi-kwadrat (rys. 7) dla śledzenia 2D.
Tracking of the noise signal in noise measurements needs special techniques. The difference between object and background noise is defined, using the noise distribution. The proposed technique is based on the model of the background noise. The window based approach is used for input signal preprocessing. The comparison of two distributions - empirical and observed is used. The global distribution is obtained using all measurements and the observed distribution is computed in the window area only. Minimal chi-square statistic is used as comparison criteria and results are processed by Spatio-Temporal Track-Before-Detect algorithm for tracking of the dynamic of the object and improved signal denoising. A few examples are shown for different objects that show possibilities of the proposed solution. Mean value suppression is possible using comparison of both distributions, what is important in application where the background estimation is not ideal.
7
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
A real narrowband noise signal representation in the form of an analytical signal in the Hilbert space is presented in the paper. This analytical signal is illustrated in a variable complex plane as a mark with defined amplitude, phase, pulsation and instantaneous frequency. A block diagram of a broadband product detector in a quadrature system is presented. Measurement results of an autocorrelation function of a noise signal are shown and the application of such solution in a noise radar for precise determination of distance changes as well as velocities of these changes are also presented. Conclusions and future plans for applications of the presented detection technique in broadband noise radars bring the paper to an end.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.