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대한전자공학회 전자공학회논문지-SP 電子工學會論文誌 SP編 第45卷 第6號
발행연도
2008.11
수록면
142 - 147 (6page)

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본 논문에서는 support vector machine (SVM)을 이용하여 기존의 3GPP2 selectable mode vocoder (SMV)코덱의 음성/음악 분류 성능을 향상시키는 방법을 제시한다. SVM은 통계적 학습 이론으로 훈련 데이터 사이의 최적 분류 초평면을 찾아내 최적화된 이진 분류를 보여준다. SMV의 음성/음악 실시간 분류 알고리즘에서 사용된 특징벡터와 분류방법을 분석하고, 이를 기반으로 분류성능향상을 위해 통계적 학습 이론인 SVM을 도입한다. 구체적으로, SMV의 음성/음악 분류알고리즘에서 사용되어진 특징벡터만을 선택적으로 사용하여 효과적으로 SVM을 구성한 분류기법을 제시한다. SMV의 음성/음악 분류에 적용한 SVM의 성능 평가를 위해 SMV 원래의 분류알고리즘과 비교하였으며, 다양한 음악장르에 대해 시스템의 성능을 평가한 결과 SVM을 이용하였을 때 기존의 SMV의 방법보다 우수한 음성/음악 분류 성능을 보였다.
#Support Vector Machine(SVM) #Selectable Mode Vocoder(SMV) #Speech/Music Classification Algorithm

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. SMV (Selectable Mode Vocoder)의 개요
Ⅲ. SMV 음악 분류 방법과 특징벡터
Ⅳ. SVM의 특징 및 제안된 알고리즘
Ⅴ. 실험 결과
Ⅵ. 결론
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