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한국방송·미디어공학회 방송공학회논문지 방송공학회논문지 제22권 제2호
발행연도
2017.3
수록면
253 - 256 (4page)

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본 논문에서는 기계학습 기반의 분류 방법을 이용하여 장애 음성을 검출하고자 한다. 음성 장애 중 마비말 장애는 뇌성마비, 파킨슨질환, 뇌졸중 등 주로 뇌질환에 의해 발생하는 것으로 알려져 있다. 이러한 장애 음성을 검출함으로써 뇌졸중 등의 급성 뇌질환 발생에 대한 조기 처치가 가능하다. 장애 음성 검출은 입력 음성에 대한 특징벡터 추출과 기계학습을 이용한 분류과정을 통해 이루어질 수 있다. 실험을 위해서 장애 음성 DB인 TORGO 데이터를 사용하였으며, 10가지 기계학습 알고리즘과 다양한 특징벡터 스케일링 방법에 대해 장애 음성 검출 성능을 평가하였다.
#Speech disorder #Machine learning

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 특징 추출 및 기계학습
Ⅲ. 실험 결과
Ⅳ. 결론
참고문헌 (References)

참고문헌 (7)

참고문헌 신청
H. Yun et, al., “On-Line Audio Genre Classification using Spectrogram and Deep Neural Network,” Journal of Broadcast Engineering, Vol.21, No.6, pp. 977-984, November 2016. H. Kim and J. Park, “Vocal Separation Using Selective Frequency Subtraction Considering with Energies and Phases,” Journal of Broadcast Engineering, Vol.20, No.3, pp. 408-413, May 2015. J. Gil and M. Kim, “Subimage Detection of Window Image Using AdaBoost,” Journal of Broadcast Engineering, Vol.19, No.5, pp. 578-589, September 2014. R. D. Kent, G. Weismer, J. F. Kent, H. K. Vorperian, and J. R. Duffy, “Acoustic Studies of Dysarthric Speech: Methods, Progress, and Potential,” Journal of Communication Disorders, vol. 32, no. 3, pp. 141-186, 1999. A. Tsanas, M. A. Little, P. E. McSharry, and L. O. Ramig, “Accurate Telemonitoring of Parkinson’s Disease Progression by Noninvasive Speech Tests,” IEEE Trans. Biomedical Engineering, vol. 57, no.4, pp. 884?893, April 2010.

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