• 제목/요약/키워드: KMDA

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특징 강화 기법과 학습 데이터 길이 조절에 의한 Supervector Linear Kernel SVM 화자식별 개선 (Improvement in Supervector Linear Kernel SVM for Speaker Identification Using Feature Enhancement and Training Length Adjustment)

  • 소병민;김경화;김민석;양일호;김명재;유하진
    • 한국음향학회지
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    • 제30권6호
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    • pp.330-336
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    • 2011

  • 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.

  • https://doi.org/10.7776/ASK.2011.30.6.330 인용 PDF KSCI