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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48卷 SP編 第5號
발행연도
2011.9
수록면
102 - 108 (7page)

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Support vector machine (SVM)은 패턴인식 분야에 많이 사용되어지고 있고 그 한 예로서 3GPP2 selectable mode vocoder (SMV)와 같은 규격화된 코덱에 쓰여 코덱의 음성/음악 분류 성능을 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 SVM을 개선시켜 음성/음악의 분류성능을 더욱 향상시키는 새로운 방법을 제안한다. 음성/음악신호의 각 프레임들은 서로 강한 상관관계를 가지고 있는데, 이를 바탕으로 2차 조건 사후 최대 확률기법을 SVM에 적용하여 음성/음악 분류성능을 향상시킨다. 또한 SVM을 학습시킬 때 적용되는 기존의 기법들과는 달리 제안되는 기법은 SVM이 패턴분류를 행할 때 사용된다. 그렇기 때문에 기존의 기법들과 독립적으로 개발되고 사용될 수 있고, 따라서 패턴분류의 성능을 한층 더 향상시킬 수 있다. 실험을 통해 제안된 기법의 독립성과 성능향상을 기존의 기법들과 비교하여 증명하였다.
#Second-order Conditional Maximum a posteriori(Second-order CMAP) #Support Vector Machine(SVM) #Selectable Mode Vocoder(SMV) #Speech/Music Classification Algorithm

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. SMV와 SVM의 개요
Ⅲ. 2차 조건 MAP (maximum a posteriori)를 이용한 향상된 SVM
Ⅳ. 실험
Ⅴ. 결론
감사의 글
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