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저자정보
양일호 (서울시립대학교) 김민석 (LG전자) 소병민 (서울시립대학교) 김명재 (서울시립대학교) 유하진 (서울시립대학교)
저널정보
한국음성학회 말소리와 음성과학 말소리와 음성과학 제3권 제2호
발행연도
2011.6
수록면
71 - 78 (8page)

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In this paper, we propose an approach which constructs classifier ensembles of various channel compensation and feature enhancement methods. CMN and CMVN are used as channel compensation methods. PCA, kernel PCA, greedy kernel PCA, and kernel multimodal discriminant analysis are used as feature enhancement methods. The proposed ensemble system is constructed with the combination of 15 classifiers which include three channel compensation methods (including ‘without compensation’) and five feature enhancement methods (including ‘without enhancement’). Experimental results show that the proposed ensemble system gives highest average speaker identification rate in various environments (channels, noises, and sessions).
#classifier ensemble #greedy kernel PCA #kernel multimodal component analysis #speaker identification

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 특징 강화 방법
3. 특징 강화 방법의 앙상블
4. 실험 설계 및 결과
5. 결론
참고문헌

참고문헌 (11)

참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - 김민석 / 2008 / Greedy Kernel PCA를 이용한 화자식별 / 말소리 1 (66) : 105 ~ 116 dbpia 2. [단행본] - Duda, R. O / 2001 / Pattern Classification / John Wiley & Sons google schola 3. [인터넷자원] - Hirsch, H. –G / / FaNT – Filtering and Noise Adding Tool google schola 4. [학술대회논문] - Kim, M-S / 2010 / Kernel Multimodal Discriminant Analysis for Speaker Verification / Proceedings of IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing : 4498 ~ 4501 google schola 5. [학술대회논문] - Liu, F / 1993 / Efficient Cepstral Normalization for Robust Speech Recognition / Proceedings of ARPA Speech Natural Language Workshop : 69 ~ 74 google schola

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