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특징 강화 기법과 학습 데이터 길이 조절에 의한 Supervector Linear Kernel SVM 화자식별 개선
소병민,김경화,김민석,양일호,김명재,유하진,So, Byung-Min,Kim, Kyung-Wha,Kim, Min-Seok,Yang, Il-Ho,Kim, Myung-Jae,Yu, Ha-Jin 한국음향학회 2011 韓國音響學會誌 Vol.30 No.6
본 논문에서는 supervector linear kernel SVM을 사용한 화자식별 시스템의 성능을 개선하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 긴 학습 데이터를 여러 개의 짧은 학습 데이터로 분할하는 것을 기본 아이디어로 하고 있다. 제안한 방법의 성능을 평가하기 위해 서로 다른 4가지 데이터베이스에 PCA, GKPCA, KMDA를 사용하여 특징 강화를 하고 실험한 뒤 결과를 분석하였다. 실험 결과 제안한 방법이 supervector linear kernel SVM을 사용한 화자 식별 성능을 향상 시키는 것을 확인하였다. In this paper, we propose a new method to improve the performance of supervector linear kernel SVM (Support Vector Machine) for speaker identification. This method is based on splitting one training datum into several pieces of utterances. We use four different databases for evaluating performance and use PCA (Principal Component Analysis), GKPCA (Greedy Kernel PCA) and KMDA (Kernel Multimodal Discriminant Analysis) for feature enhancement. As a result, the proposed method shows improved performance for speaker identification using supervector linear kernel SVM.
법음성학에서의 오디오 신호의 위변조 구간 자동 검출 방법 연구
양일호(Yang, IL-Ho),김경화(Kim, Kyung-Wha),김명재(Kim, Myung-Jae),백록선(Baek, Rock-Seon),허희수(Heo, Hee-Soo),유하진(Yu, Ha-Jin) 한국음성학회 2014 말소리와 음성과학 Vol.6 No.2
We propose a novel scheme for digital audio authentication of given audio files which are edited by inserting small audio segments from different environmental sources. The purpose of this research is to detect inserted sections from given audio files. We expect that the proposed method will assist human investigators by notifying suspected audio section which considered to be recorded or transmitted on different environments. GMM-UBM and GSV-SVM are applied for modeling the dominant environment of a given audio file. Four kinds of likelihood ratio based scores and SVM score are used to measure the likelihood for a dominant environment model. We also use an ensemble score which is a combination of the aforementioned five kinds of scores. In the experimental results, the proposed method shows the lowest average equal error rate when we use the ensemble score. Even when dominant environments were unknown, the proposed method gives a similar accuracy.