화자식별을 위한 전역 공분산에 기반한 주성분분석

서창우; 임영환

추천

검색

질문

자료유형: 학술저널

저자정보: 서창우 임영환

저널정보: 한국음성학회 말소리와 음성과학 말소리와 음성과학 제1권 제1호

발행연도: 2009.3

수록면: 69 - 73 (5page)

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

This paper proposes an efficient global covariance-based principal component analysis (GCPCA) for speaker identification. Principal component analysis (PCA) is a feature extraction method which reduces the dimension of the feature vectors and the correlation among the feature vectors by projecting the original feature space into a small subspace through a transformation. However, it requires a larger amount of training data when performing PCA to find the eigenvalue and eigenvector matrix using the full covariance matrix by each speaker. The proposed method first calculates the global covariance matrix using training data of all speakers. It then finds the eigenvalue matrix and the corresponding eigenvector matrix from the global covariance matrix. Compared to conventional PCA and Gaussian mixture model (GMM) methods, the proposed method shows better performance while requiring less storage space and complexity in speaker identification.

#speaker identification #principal component analysis #global covariance #Gaussian mixture model #eigenvalue #eigenvactor

참고문헌 (9)

참고문헌 신청

1. [학술지(정기간행물)] - C. Seo / 2001 / GMM based on Local PCA for Speaker Identification / Electronics Letters 37 (24) : 1486 ~ 1488

2. [학술지(정기간행물)] - D. Reynolds / 1995 / Robust text-independent speaker identification using Gaussian mixture speaker models / IEEE Trans. on SAP 3 (1) : 72 ~ 82

3. [학술대회논문] - L. Liu / 1999 / On the use of orthogonal GMM in speaker recognition / International Conference on ASSP : 845 ~ 849

4. [학술대회논문] - Y. Ariki / 1996 / Speaker recognition and speaker normalization by projection to speaker subspace / International Conference on ASSP : 319 ~ 322

5. [학술지(정기간행물)] - N. Kambhatla / 1997 / Dimension reduction by local PCA / Neural Computation : 1493 ~ 1503

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

서창우

소속기관 숭실대학교 미디어학과

주요연구분야 인문학 > 어문학 > 언어학 일반

논문수 6 이용수 318

임영환

소속기관 숭실대학교

주요연구분야 공학 > 전기전자공학 > 전자공학 공학 > 컴퓨터학

논문수 72 이용수 6,714

이 논문과 함께 이용한 논문

주파수 대역 제한에 의한 한국어 자음의 지각 특성 분석

김연화 , 최대림 , 이숙향 외 1명 말소리와 음성과학 2014 .03

Acoustic Driving Simulator Design for Evaluating an In-car Speech Recognizer

Lee , Seongjae , Kang 외 1명 말소리와 음성과학 2013 .06

화자확인에서 특징벡터의 순시 정보와 선형 변환의 효과적인 적용

서창우 , 조미화 , 임영환 외 1명 말소리와 음성과학 2009 .12

스펙트럼 패턴 기반의 잡음 환경에 강인한 음성의 끝점 검출 기법

박진수 , 이윤재 , 이인호 외 1명 말소리와 음성과학 2009 .12

G.729.1 코더에서 프레임 간의 상호상관 관계를 이용한 개선된 스펙트럼 포락 코딩 방법

조근석 , 성종모 , 한민수 외 2명 말소리와 음성과학 2009 .12

최근 본 자료

전체보기

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2009-701-018465144

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (9)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

댓글(0)