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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2012.12
- 수록면
- 64 - 67 (4page)
이용수
초록· 키워드
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A clustering method using fast global kernel fuzzy c-means is developed to segment the speech signal into small non-overlapping blocks for consonant/vowel segmentation. This method proceeds in an incremental way attempting to optimally add new cluster center at each stage through kernel fuzzy c-means. It overcomes the well-known shortcomings of the most popular clustering method, fuzzy c-means, and improves the clustering accuracy. Due to the speeding up scheme, the complexity is lowered and the convergence speed is improved. Simulation results demonstrate the effectiveness of the proposed method in consonant/vowel segmentation.
목차
Abstract
1. Introduction
2. The Global Kernel Fuzzy C-Means Clustering Algorithm
3. Speeding Up Scheme
4. Simulation
5. Conclusion
References
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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2017-003-000672717