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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
정석환 (계명대학교) 정용주 (계명대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제16권 제6호(JKIIT, Vol.16, No.6)
발행연도
2018.6
수록면
63 - 70 (8page)
DOI
10.14801/jkiit.2018.16.6.63

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본 논문에서는 오디오 이벤트 검출을 위한 SVM 기법에 대하여 심층적 고찰을 진행하였다. 이를 위해서 SVM에 대한 입력특징의 차원과 입력 형태를 달리하며 성능변화를 관찰하였다. 또한, 커널 함수와 슬랙변수의 파라미터들이 인식 성능에 미치는 영향을 관찰하였으며 이를 통하여 오디오 이벤트 검출을 위한 SVM 분류기에 대한 최적의 조건을 도출하고자 하였다. DCASE 챌린지 2016의 Task 3에 사용된 오디오데이터를 이용한 분류 실험결과, MFCC 특징을 80ms 구간동안 평균한 후에 SVM에 입력하며, MFCC 특징의 차원을 13차로 하고, 슬랙변수와 커널함수 파라미터값들이 각각 C=1, γ=0.00769일 경우, 최고의 성능을 나타냄을 알 수 있었다. 이러한 최적화를 통해서, SVM은 기존의 GMM에 비해서 F-score 값에서 상당한 성능 향상을 보임을 알 수 있었다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 오디오 특징 추출과 인식 방법
Ⅲ. 실험 결과
Ⅳ. 결론
References

참고문헌 (12)

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