14,402 research outputs found
An M-QAM Signal Modulation Recognition Algorithm in AWGN Channel
Computing the distinct features from input data, before the classification,
is a part of complexity to the methods of Automatic Modulation Classification
(AMC) which deals with modulation classification was a pattern recognition
problem. Although the algorithms that focus on MultiLevel Quadrature Amplitude
Modulation (M-QAM) which underneath different channel scenarios was well
detailed. A search of the literature revealed indicates that few studies were
done on the classification of high order M-QAM modulation schemes like128-QAM,
256-QAM, 512-QAM and1024-QAM. This work is focusing on the investigation of the
powerful capability of the natural logarithmic properties and the possibility
of extracting Higher-Order Cumulant's (HOC) features from input data received
raw. The HOC signals were extracted under Additive White Gaussian Noise (AWGN)
channel with four effective parameters which were defined to distinguished the
types of modulation from the set; 4-QAM~1024-QAM. This approach makes the
recognizer more intelligent and improves the success rate of classification.
From simulation results, which was achieved under statistical models for noisy
channels, manifest that recognized algorithm executes was recognizing in M-QAM,
furthermore, most results were promising and showed that the logarithmic
classifier works well over both AWGN and different fading channels, as well as
it can achieve a reliable recognition rate even at a lower signal-to-noise
ratio (less than zero), it can be considered as an Integrated Automatic
Modulation Classification (AMC) system in order to identify high order of M-QAM
signals that applied a unique logarithmic classifier, to represents higher
versatility, hence it has a superior performance via all previous works in
automatic modulation identification systemComment: 18 page
Emotion Recognition from Acted and Spontaneous Speech
Dizertační práce se zabývá rozpoznáním emočního stavu mluvčích z řečového signálu. Práce je rozdělena do dvou hlavních častí, první část popisuju navržené metody pro rozpoznání emočního stavu z hraných databází. V rámci této části jsou představeny výsledky rozpoznání použitím dvou různých databází s různými jazyky. Hlavními přínosy této části je detailní analýza rozsáhlé škály různých příznaků získaných z řečového signálu, návrh nových klasifikačních architektur jako je například „emoční párování“ a návrh nové metody pro mapování diskrétních emočních stavů do dvou dimenzionálního prostoru. Druhá část se zabývá rozpoznáním emočních stavů z databáze spontánní řeči, která byla získána ze záznamů hovorů z reálných call center. Poznatky z analýzy a návrhu metod rozpoznání z hrané řeči byly využity pro návrh nového systému pro rozpoznání sedmi spontánních emočních stavů. Jádrem navrženého přístupu je komplexní klasifikační architektura založena na fúzi různých systémů. Práce se dále zabývá vlivem emočního stavu mluvčího na úspěšnosti rozpoznání pohlaví a návrhem systému pro automatickou detekci úspěšných hovorů v call centrech na základě analýzy parametrů dialogu mezi účastníky telefonních hovorů.Doctoral thesis deals with emotion recognition from speech signals. The thesis is divided into two main parts; the first part describes proposed approaches for emotion recognition using two different multilingual databases of acted emotional speech. The main contributions of this part are detailed analysis of a big set of acoustic features, new classification schemes for vocal emotion recognition such as “emotion coupling” and new method for mapping discrete emotions into two-dimensional space. The second part of this thesis is devoted to emotion recognition using multilingual databases of spontaneous emotional speech, which is based on telephone records obtained from real call centers. The knowledge gained from experiments with emotion recognition from acted speech was exploited to design a new approach for classifying seven emotional states. The core of the proposed approach is a complex classification architecture based on the fusion of different systems. The thesis also examines the influence of speaker’s emotional state on gender recognition performance and proposes system for automatic identification of successful phone calls in call center by means of dialogue features.
- …