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협동 센서 융합 기반 화자 성별 분류를 위한 무선 센서네트워크 개발
권호민,Kwon, Ho-Min 한국융합신호처리학회 2011 융합신호처리학회 논문지 (JISPS) Vol.12 No.2
본 논문에서는 무선센서네트워크에서 이루어지는 협동적 센서융합을 이용한 화자성별분류를 제안하였다. 센서노드들은 BER(Band Energy Ratio) 기반 음성활동검출을 수행함으로써 불필요한 입력 데이터는 제거하고 관련성이 높은 데이터만을 처리 및 경판정한다. 개별적 센서노드에서 생성된 경판정 값들은 융합센터로 송신되고 전역적 결정 융합을 구축하기 때문에 전력 소모를 줄이고 네크워크 자원을 절약한다. 화자성별분류를 위한 센서융합기법으로써 베이시안(Bayesian) 센서융합 및 전역적 가중결정융합가법들이 제안되었다. 베이시안 센서융합의 경우, 배치되는 센서노드 수 변화에 따른 ROC(Receiver Operating Characteristic) 커브의 동작점을 통해 개별 센서노드 레벨에서 얻어진 경판정 값들을 처리하고 최적의 분류 융합을 결정한다. 전역적 결정을 위한 가중치로써 BER 및 MCL(Mutual Confidence Level)을 채택하여 개별적 지역 경판정 값들을 효율적으로 결합 및 융합시킨다. 센서 노드의 수가 증가함에 따라 분류화 성능이 개선되어졌으며 특히 낮은 SNH(Signal to Noise Ratio) 환경에서 성능 개선폭이 더 높게 나타남을 실험적으로 확인하였다. In this paper, we develop a speaker gender classification technique using collaborative sensor fusion for use in a wireless sensor network. The distributed sensor nodes remove the unwanted input data using the BER(Band Energy Ration) based voice activity detection, process only the relevant data, and transmit the hard labeled decisions to the fusion center where a global decision fusion is carried out. This takes advantages of power consumption and network resource management. The Bayesian sensor fusion and the global weighting decision fusion methods are proposed to achieve the gender classification. As the number of the sensor nodes varies, the Bayesian sensor fusion yields the best classification accuracy using the optimal operating points of the ROC(Receiver Operating Characteristic) curves_ For the weights used in the global decision fusion, the BER and MCL(Mutual Confidence Level) are employed to effectively combined at the fusion center. The simulation results show that as the number of the sensor nodes increases, the classification accuracy was even more improved in the low SNR(Signal to Noise Ration) condition.
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권호민,한학용,허강인 동아대학교 정보기술연구소 2003 情報技術硏究所論文誌 Vol.11 No.1
In this paper we used Support Vector Machines (SVMs) recently proposed as the learning method, one of Artificial Neural Network, to divide continuous speech into phonemes, an initial, medial, and final sound, and then, performed continuous speech recognition from it. Decision boundary of phoneme is determined by algorithm with maximum frequency in a short interval. Recognition process is performed by Continuous Hidden Markov Model(CHMM), and we compared it with another phoneme divided by eye-measurement. From experiment we confirmed that the method, SVMs, we proposed is more effective in an initial sound than Gaussian Mixture Models(GMMs).
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권미소,김선홍,박비오,김호민 한국분자세포생물학회 2013 Molecules and cells Vol.36 No.3
Leucine-rich repeat-containing G-protein coupled recep-tor 5 (LGR5/GPR49) is highly expressed in adult stem cells of various tissues, such as intestine, hair follicles, and stomach. LGR5 is also overexpressed in some colon and ovarian tumors. Recent reports show that R-spondin (RSPO) family ligands bind to and activate LGR5, enhancing canonical Wnt signaling via the interaction with LRP5/6 and Frizzled. The identity of heterotrimeric G-proteins coupled to LGR5, however, remains unclear. Here, we show that Rho GTPase is a downstream target of LGR5. Overexpression of LGR5 induced SRF-RE luciferase activity, a reporter of Rho signaling. RSPOs, ligands for LGR4, LGR5, and LGR6, however, did not induce SRF-RE reporter activity in the presence of LGR5. Consistently, LGR5-induced activity of the SRF-RE reporter was inhibited by Rho inhibitor C3 transferase and RhoA N19 mutant, and knockdown of G12/13 genes blocked the reporter activity induced by LGR5. In addition, focal adhesion kinase, NF-B and c-fos, targets of Rho GTPase, were shown to be regulated by LGR5. Here, we have demonstrated, for the first time, that LGR5 is coupled to the Rho pathway through G12/13 signaling.
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음성인식기 구현을 위한 잡음에 강인한 음성구간 검출기법
김창근,박정원,권호민,허강인 한국융합신호처리학회 2003 융합신호처리학회 논문지 (JISPS) Vol.4 No.2
실시간 음성 인식기의 구현에 있어서 선행되어야 할 과제는 신뢰성 있는 음성구간 검출과 적절한 음성특징벡터를 구하는 것이다. 그러나, 주변 잡음이 인가되는 환경에서는 신뢰성 있는 음성구간 검출이 어렵게 되어 적절한 음성특징벡터를 구할 수 없게 되어 최종적으로 인식기의 성능 저하를 초래하게 된다. 이러한 문제점을 보완하기 위하여 본 논문에서는 일반적으로 사용되어지는 단구간 파러 스펙트럼 외에 잡음에 강인한 특성을 가질 수 있도록 하는 새로운 특징 파라메터로써 스펙트럼 밀도비교척도와 선형회귀를 이용한 선형결정함수를 사용하였다. 이러한 두 가지 파라메터를 추가하여 주변 잡음의 크기에 따라 각각의 (파라메터를 적절한 가중치로 조합하여 음성구간 결정을 수행한 다음 DTW를 사용하여 인식실험을 한 결과 주변 잡음이 존재하는 환경에서도 강인한 특성을 가짐을 확인할 수 있었다. One of the most important subjects in the implementation of real time speech recognizer is to design both reliable VAD(Voice Activity Detection) and suitable speech feature vector. But, because it is difficult to calculate reliable VAD in the environment having surrounding noise, designed suitable speech feature vector may not be obtained. Solving this problem, in this paper, we implement not only short time power spectrum which is generally used but also two additive parameters, the comparison measure of spectrum density having robust property in noise and linear discriminant function using linear regression, then perform VAD by using the combination of each parameter having apt weight in other magnitudes of surrounding noise and confirm that proposed parameters show a robust characteristic in circumstances having surrounding noise by using DTW(Dynamic Time Waning) in recognition experiment.
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