Comparison & Analysis of Speech/Music Discrimination Features through Experiments

실험에 의한 음성·음악 분류 특징의 비교 분석

In this paper, we compared and analyzed the discrimination performance of speech/music about combinations of each features parameter. Audio signals are classified into 3 classes (speech, music, speech and music). On three types of features, Mel-cepstrum, energy, zero-crossings used to the experiments. Then compared and analyzed the best of the combinations between features to speech/ music discrimination performance. The best result is achieved using Mel-cepstrum, energy and zero-crossings in a single feature vector (speech: 95.1%, music: 61.9%, speech & music: 55.5%).

본 논문에서는 각 특징 파라미터 조합의 음성/음악 분류 성능을 비교 분석하였다. 음향신호는 3가지(음성, 음악, 음성+음악)로 분류하였다. 본 실험에서는 분류 특징으로 멜캡스트럼, 에너지, 영교차 3가지 형태가 사용되었다. 음성/음악 분류 성능이 가장 좋은 특징간의 상호 조합을 비교 분석하였다. 실험결과 멜캡스트럼, 영교차 조합이 가장 좋은 결과(음성: 95.1%, 음악: 61.9%, 음성+음악: 55.5%)를 보인다는 것을 확인할 수 있었다.