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SMV코덱의 음성/음악 분류 성능 향상을 위한 Support Vector Machine의 적용
Analysis and Implementation of Speech/Music Classification for 3GPP2 SMV Codec Based on Support Vector Machine 원문보기

電子工學會論文誌. Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea. SP, 신호처리, v.45 no.6 = no.324, 2008년, pp.142 - 147  

김상균 (인하대학교 전자공학부) ,  장준혁 (인하대학교 전자공학부)

초록
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본 논문에서는 support vector machine (SVM)을 이용하여 기존의 3GPP2 selectable mode vocoder (SMV)코덱의 음성/음악 분류 성능을 향상시키는 방법을 제시한다. SVM은 통계적 학습 이론으로 훈련 데이터 사이의 최적 분류 초평면을 찾아내 최적화된 이진 분류를 보여준다. SMV의 음성/음악 실시간 분류 알고리즘에서 사용된 특징벡터와 분류방법을 분석하고, 이를 기반으로 분류성능향상을 위해 통계적 학습 이론인 SVM을 도입한다. 구체적으로, SMV의 음성/음악 분류알고리즘에서 사용되어진 특징벡터만을 선택적으로 사용하여 효과적으로 SVM을 구성한 분류기법을 제시한다. SMV의 음성/음악 분류에 적용한 SVM의 성능 평가를 위해 SMV 원래의 분류알고리즘과 비교하였으며, 다양한 음악장르에 대해 시스템의 성능을 평가한 결과 SVM을 이용하였을 때 기존의 SMV의 방법보다 우수한 음성/음악 분류 성능을 보였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this paper, we propose a novel a roach to improve the performance of speech/music classification for the selectable mode vocoder (SMV) of 3GPP2 using the support vector machine (SVM). The SVM makes it possible to build on an optimal hyperplane that is separated without the error where the distanc...

주제어

#Support Vector Machine(SVM)   #Selectable Mode Vocoder(SMV)   #Speech/Music Classification Algorithm  

참고문헌 (11)

  1. Y. Gao, E. Shlomot, A. Benyassine, J. Thyssen, Huan-yu Su, and C. Murgia, "The SMV Algorithm Selected by TIA and 3GPP2 for CDMA Applications," Proc. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, vol. 2, pp. 709-712, May 2001 

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  11. J. H. Song, K. H. Lee, J.-H. Chang, J. K. Kim, and N. S. Kim, "Analysis and Improvement of Speech/Music Classication for 3GPP2 SMV based on GMM," Proc. IEEE Signal Processing Letters, vol. 15, pp. 103-106, Jan. 2008 

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