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학술저널
저자정보
이계환 (인하대학교 전자전기공학부) 강상익 (인하대학교 전자전기공학부) 김덕환 (인하대학교 전자전기공학부) 장준혁 (인하대학교 전자전기공학부)
저널정보
한국음향학회 한국음향학회지 한국음향학회지 제26권 제2호
발행연도
2007.1
수록면
75 - 79 (5page)

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본 논문은 SVM(Support Vector Machines)을 이용한 음성신호 기반의 효과적인 성별인식 시스템을 제안한다. 분별적 이진(binary) 패턴 분류기인 SVM은 특징 공간에서 비선형 경계를 찾아 분류하는 방법으로 우수한 성능을 보인다고 알려져 있다. 연구에서는 기존의 성별인식에서 널리 쓰이고 있는 MFCC(Mel Frequency Cepstral Coefficients)를 사용하여 SVM과 기존의 GMM(Gaussian Mixture Model) 알고리즘의 성별인식 성능을 비교하였고, 특히, 보다 향상된 SVM의 성별인식을 위해 MFCC와 Pitch를 이용한 결합 특징 벡터를 적용하였다. 실험결과 MFCC 파라미터를 사용했을 때 제안된 SVM이 GMM보다 우수한 성별인식 성능을 보였고, 제안된 결합 특징 벡터를 사용 했을 때 우수한 성능을 보였다.
#피치 #음성기반 #성별인식

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