• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2006년도 하계종합학술대회
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• pp.243-244
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• 2006

In this study, we propose a speech/music discrimination method using spectral peak track analysis. The proposed method uses the spectral peak track's duration at the same frequency channel for feature parameter. And use the duration threshold to discriminate the speech/music. Experiment result, correct discrimination ratio varies according to threshold, but achieved a performance comparable to another method and has a computational efficient for discrimination.

• 한국음향학회지
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• 제26권5호
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• pp.207-213
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• 2007

본 연구에서는 스펙트럼 분석과 신경망을 이용한 효과적인 음성/음악 분류 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 스펙트럼을 분석하여 스펙트럴 피크 트랙에서 지속성 특징 파라미터인 MSDF(Maximum Spectral Duration Feature)를 추출하고 기존의 특징 파라미터인 MFSC(Mel Frequency Spectral Coefficients)와 결합하여 음성/음악 분류기의 특징으로 사용한다. 그리고 신경망을 음성/음악 분류기로 사용하였으며, 제안하는 방법의 성능 평가를 위해 학습 패턴 선별과 양, 신경망 구성에 따른 다양한 성능 평가를 수행하였다. 음성/음악 분류 결과 기존의 방법에 비해 성능 향상과 학습 패턴의 선별과 모델 구성에 따른 안정성을 확인할 수 있었다. MSDF와 MFSC를 특징 파라미터로 사용하고 50초 이상의 학습 패턴을 사용할 때 음성에 대해서는 94.97%, 음악에 대해서는 92.38%의 분류율을 얻었으며, MFSC만 사용할 때보다 음성은 1.25%, 음악은 1.69%의 향상된 성능을 얻었다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제5권3호
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• pp.157-168
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• 2002

Magsat 인공위성의 자력계로부터 관측된 동아시아 (동경90도-50도, 남위10도-북위50도) 암권의 자기이상을 추출하기 위한 연구를 수행하였다. 이를 위해 ring current correction, ionospheric correction, pass-by-pass correlation등을 실시하였고, 위성트랙 잡음을 효율적으로 제거하기 위한 spectral reconstruction을 실시하였다. 최종적으로 추출된 자기이상의 신뢰도를 검증하기 위해 항공자기이상과 대비하였고, 이를 위해 항공자기이상에 low-pass필터를 적용하여 인공위성 고도에서 관측 불가능한 고주파성분을 제거하였다. 결과적으로 위성자기이상과 항공자기이상은 0.243의 비교적 낮은 상관관계를 보이나 연구지역내 많은 부분에서 양(+)의 상관관계를 갖고 있음이 밝혀졌다. 일반적으로 낮은 상관계수는 각 주파수별 성분의 양과 음의 장관계수가 혼합되어 나타나며, 따라서 본 연구와 같은 포텐셜상의 경우에는 이상체의 심도 및 누중 때문에 양과 음의 상관관계를 갖는 이상체를 분류하는 것이 매우 어렵다. 본 연구에서는 인공위성 자력계 관측값으로부터 연구지역 암권의 자기이상을 성공적으로 추출하였으며 항공자기이상과도 양호한 상관관계를 갖고 있음이 밝혀졌다.