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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2012.2
- 수록면
- 817 - 821 (5page)
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본 논문에서는 환경음 인식에 GMM(Gaussain mixture model)을 이용할 때 MDL(minimum description length) 와 BIC(Bayesian information criterion) 모델선택 기준을 이용하여 최적의 혼합모델 개수를 결정하는 방법에 대해 다루 었다. 실험은 모두 9가지 종류의 환경음으로부터 12차 MFCC(mel-frequency cepstral coefficients) 특징 27747개를 추출 하고 이를 GMM으로 분류하였다. 각 환경음 클래스의 최적 혼합모델 개수를 추정 하기위해 MDL과 BIC를 적용하고 그 결과를 고정 개수의 혼합모델을 사용한 경우와 비교하였다. 실험 결과에 따르면 혼합모델 선택 방법을 적용한 경 우가 그렇지 않은 경우에 비해 거의 유사한 인식성능을 유지하면서 계산복잡도는 BIC와 MDL를 통해 각각 17.8%와 31.7%가 감소하는 것을 확인하였다. 이는 GMM을 이용한 환경음 인식에서 BIC와 MDL 적용을 통해 계산복잡도를 효과적으로 감소시킬 수 있음을 보여준다.
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참고문헌 (10)
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1. [보고서] - National Information Society Agency Information Strategy Planning Division / 2010 / Paradigm shift in the era of smart vision and ICT strategy
2. [보고서] - Il-Young Hong / 2008 / Context-aware software, Now mind you should read beyond gesture
3. [학술지(정기간행물)] - 박준규 / 2010 / 후처리를 이용한 환경음 인식 성능 개선 / 한국콘텐츠학회 논문지 10 (7) : 31 ~ 39
4. [학술대회논문] - S. Chu / 2006 / Where am I? Scene recognition for mobile robots usingaudio features / Proc. ICME
5. [학술지(정기간행물)] - S. Chu / 2009 / Environmental Sound Recognition With Time-Frequency Audio Features / IEEE Trans. on Audio, Speech, and Language Processing 17 (6) : 1 ~ 16
2. [보고서] - Il-Young Hong / 2008 / Context-aware software, Now mind you should read beyond gesture
3. [학술지(정기간행물)] - 박준규 / 2010 / 후처리를 이용한 환경음 인식 성능 개선 / 한국콘텐츠학회 논문지 10 (7) : 31 ~ 39
4. [학술대회논문] - S. Chu / 2006 / Where am I? Scene recognition for mobile robots usingaudio features / Proc. ICME
5. [학술지(정기간행물)] - S. Chu / 2009 / Environmental Sound Recognition With Time-Frequency Audio Features / IEEE Trans. on Audio, Speech, and Language Processing 17 (6) : 1 ~ 16
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