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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 1995.1
- 수록면
- 225 - 227 (3page)
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This paper compared waveform, cepstrum, and spline wavelet features with nonlinear discriminant analysis. This measure shows efficiency of speech parametrization better than old linear separability criteria and can be used to measure the efficiency of each layer of certain system. Spline wavelet transform has larger gap among classes and cepstrum is clustered better than the spline wavelet feature. Both features do not have good property for classification and we will compare Gabor wavelet transform, Mel cepstrum, delta cepstrum, etc.
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