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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
임정수 (목포대학교) 장준혁 (한양대학교)
저널정보
대한전자공학회 전자공학회논문지-SP 電子工學會論文誌 第49卷 SP編 第2號
발행연도
2012.3
수록면
149 - 156 (8page)

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이 논문의 연구 히스토리 (5)

2012

계층구조의 분류를 통한 서포트벡터머신 기반의 음성/음악분류기의 실용도 향상기법
임정수 ,  김범무 ,  조지우 외 2명 한국통신학회 학술대회논문집 2012.06 학술대회자료
시간적 근접성 향상을 통한 효율적인 SVM 기반 음성/음악 분류기의 구현 방법
임정수 ,  장준혁 전자공학회논문지-SP 2012.03 학술저널

2011

가변전송률을 위한 서포트벡터머신 기반 음성/음악 분류기의 효율적인 임베디드 시스템 구현 기법
임정수 ,  류희은 ,  배진수 외 5명 한국통신학회 학술대회논문집 2011.11 학술대회자료
가변전송률 지원 음성코덱을 위한 서포트벡터머신 기반 음성/음악 분류기의 임베디드 시스템 구현에 대한 연구
임정수 ,  나영화 ,  배진수 외 5명 한국통신학회 학술대회논문집 2011.11 학술대회자료
SVM 기반 음성/음악 분류기의 효율적인 임베디드 시스템 구현
임정수 ,  장준혁 한국음향학회지 2011.01 학술저널

초록· 키워드

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서포트벡터머신 (support vector machine)을 이용한 음성/음악 분류기는 높은 분류 정확도로 주목받고 있으나 많은 계산 량과 저장 공간을 요구하므로 특히 임베디드 시스템과 같이 자원이 제한 적인 경우에는 효율적인 구현이 필수적이다. 특히, 서포트벡터 (support vector)의 차원과 개수에 의해 결정되는 서포트벡터의 저장 공간의 크기는 일반적으로 임베디드 프로세서의 캐시 (cache)의 크기보다 훨씬 크므로 캐시에 존재하지 않는 서포트벡터를 메인 메모리로부터 읽어야 하는 경우가 많다. 메모리에서 데이터를 가져오는 데는 캐시나 레지스터와 비교했을 때 상대적으로 긴 시간과 많은 에너지가 소비되어 분류기의 실행 시간과 에너지 소비를 증가시키는 요인이 된다. 본 논문에서는 분류기의 데이터 접근 양식을 보다 시간적 근접성을 가지게 변환하여 일단 프로세서 칩으로 불려진 데이터를 최대한 활용함으로써 메모리의 접근 횟수를 줄여 전체적인 서포트벡터의 실행시간의 단축시키는 기법을 제안한다. 실험을 통해 메모리로의 접근 회수의 감소와 이에 따른 실행시간 그리고 에너지 소비의 감소를 확인하였다.
#Support Vector Machine (SVM) #Selectable Mode Vocoder (SMV) #Speech/Muisc Classification Algorithm #Embedded System #Memory #Cache

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. SVM기반 음성/음악 분류기의 데이터 접근 양식 분석
Ⅲ. 시간적 근접성을 높이기 위한 기법
Ⅳ. 실험
Ⅴ. 결론
감사의 글
참고문헌

참고문헌 (10)

참고문헌 신청
3GPP2 Spec. / 2005 / Source-controlled variable-rate multimedia wideband speech codec (VMR-WB), service option 62 and 63 for spread spectrum systems / 3GPP2-C.S0052-A, vol. 1.0 google schola Y. Gao / 2001 / The SMV algorithm selected by TIA and 3GPP2 for CDMA appications / Proc. IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing 2:709~712 google schola J. Saunders / 1996 / Real-time discrimination of broadcast speech/music / Proc. IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing 2:7~10 google schola A. Bugatti / 2002 / Audio classification in speech and music: acomparison between statistical and a neuralapproach / EURASIP Journal on AppliledSignal Processing 2002:372~378 google schola S. -K. Kim / 2009 / Speech/music classification enhancement for 3GPP2 SMV codec based on support vector machine / IEICE Trans. Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences E92-A(2) google schola

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