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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 제31권 제10호
발행연도
2004.10
수록면
1,412 - 1,417 (6page)

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전체관적인 표현방법인 희소 코딩 또는 독립 성분 분해(ICA)는 이전의 청각의 처리와 소리 분류의 작업을 해명하는데 성공적으로 적용되었다. 반대로 부분 기반 표현법은 뇌에서 물체를 인식하는 방법을 이해하는 또 다른 방법이다. 이 논문에서, 우리는 소리 분류의 작업에 부분기반 표현법을 학습시키는 비음수화 행렬 분해(NMF)[1] 방법을 적용하였다. 잡음이 존재할 때와 존재하지 않을 때 두 가지 상황에서, NMF를 이용하여 주파수-시간영역의 소리로부터 특징을 추출하는 방법을 설명한다. 실험결과에서는 NMF에 기반을 둔 특징이 ICA에 기반을 두어 추출한 특징보다 소리 분류의 성능을 향상시킴을 보여준다.

목차

요약

Abstract

1. 서론

2. 비음수화 행렬 분해

3. NMF를 통한 소리의 특징 추출

4. HMM 분류기

5. 실험 및 결과

6. 결론

참고문헌

저자소개

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[학술지(정기간행물)] - D. D. Lee / oct.1999. / Learning the parts of objects by non-negative matrix factorization 40 : 788 ~ 791 google schola [학술지(정기간행물)] - M. Casey / 2001. / Sound classification and similarity tools google schola [학술지(정기간행물)] - M. Casey / 2001. / Reduced-rank spectra and minimum- entropy priors as consistent and reliable cues for generalized sound recognition google schola [학술지(정기간행물)] - A. Hyv rinen, / 2001. / Independent Component Analysis google schola [학술지(정기간행물)] - A. Cichocki / 2002. / Adaptive Blind Signal and Image Processing: Learning Algorithms and Applications google schola

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