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본 논문에서는 MFCC를 이용한 GMM 기반의 음성과 혼합 신호 분류 알고리즘을 MPEG의 표준 코덱인 USAC에 적용하였다. 효과적인 패턴 인식을 위해 GMM을 이용하였고, EM알고리즘을 사용하여 최적의 GMM 파라미터를 추출하였다. 제안하는 분류 알고리즘은 두 가지 중요한 부분으로 나뉜다. 첫째는 GMM을 통해 최적의 파라미터를 추출하는 것 이고, 두 번째는 MFCC 값을 이용한 패턴인식을 통해 음성/혼합 신호를 분류하였다. 제안된 알고리즘의 성능을 평가한 결과 MFCC를 이용한 GMM 기반의 제안된 방법이 기존 USAC의 방법보다 우수한 음성/혼합 신호 분류 성능을 보였다
목차
요약
Abstract
I. 서론
II. MFCC 특징 파라미터를 이용한 GMM기반의 신호분류
III. 성능 평가
IV. 결론
참고문헌
참고문헌 (15)
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1. [학술대회논문] - ISO/IEC / 2007 / Call for Proposals on Unified Speech and Audio Coding / 82nd MPEG Meeting
2. [학술지(정기간행물)] - 송정욱 / 2010 / 통합 음성/오디오 부호화를 위한 새로운 MPEG 참조 모델 / 전자공학회논문지 - SP 47 (5) : 74 ~ 80
3. [단행본] - R.O. Duda / 2001 / Pattern Classificaion / Wiley-Interscience
4. [학술대회논문] - N.Scaringella / 2001 / Pattern Classification / Wiley-interscience
5. [학술지(정기간행물)] - J. Bergstra / 2006 / Aggregate features and ADABOOST for music calssificatio / Machine Learning 65 (2) : 474 ~ 484
2. [학술지(정기간행물)] - 송정욱 / 2010 / 통합 음성/오디오 부호화를 위한 새로운 MPEG 참조 모델 / 전자공학회논문지 - SP 47 (5) : 74 ~ 80
3. [단행본] - R.O. Duda / 2001 / Pattern Classificaion / Wiley-Interscience
4. [학술대회논문] - N.Scaringella / 2001 / Pattern Classification / Wiley-interscience
5. [학술지(정기간행물)] - J. Bergstra / 2006 / Aggregate features and ADABOOST for music calssificatio / Machine Learning 65 (2) : 474 ~ 484
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