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학술저널
저자정보
김상균 (인하대학교 전자공학부) 장준혁 (인하대학교 전자공학부) 조기호 (서울대학교 전기컴퓨터공학부) 김남수 (서울대학교 전기컴퓨터공학부)
저널정보
한국음향학회 한국음향학회지 한국음향학회지 제28권 제5호
발행연도
2009.1
수록면
471 - 476 (6page)

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본 논문에서는 변별적 가중치 학습 (discriminative weight training) 기반의 최적화된 가중치를 가지는 입력벡터를 구성하여 support vector machine (SVM)을 이용한 기존의 3GPP2 selectable mode vocoder (SMV)코덱의 음성/음악 분류 성능을 향상 시키는 방법을 제안한다. 구체적으로, 최소 분류 오차 minimum classification error (MCE) 방법을 도입하여, 최적화된 가중치를 각각의 특징벡터별로 부가한 SVM을 적용하여 기존의 가중치를 고려하지 않은 SVM 기반의 알고리즘과 비교하였으며, 우수한 음성/음악 분류 성능을 보였다.

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