Papers

Gaussian Mixture Model을 이용한 다중 범주 분류를 위한 특징벡터 선택 알고리즘

Domestic Journal
2006~2010
작성자
한혜원
작성일
2007-10-01 00:48
조회
1513
Authors : 문선국, 최택성, 박영철, 윤대희

Year : 2007

Publisher / Conference : 한국통신학회논문지

Volume : 32, 제 10호

Page : 965-974

본 논문에서는 내용 기반 음악 범주 분류 시스템에서 다중 범주를 위한 특징벡터 선택 알고리즘을 제안한다. 제안된 특징벡터 선택 알고리즘은 분리 성능을 측정할 때 가우시안 혼합 모델(Gaussian Mixture Model: GMM)을 기반으로 GMM separation score을 측정함으로써 확률분포 및 분리 성능 추정의 정확도를 높였고, sequential forward selection 방법을 개선하여 이전까지 선택된 특징벡터들이 분리를 잘 하지 못하는 범주들을 기준으로 다음 특징벡터를 선택하는 알고리즘을 제안하여 다중 범주 분류의 성능을 높였다. 제안된 알고리즘의 성능 검증을 위해 음색, 리듬, 피치 등 오디오 신호의 특징을 나타내는 다양한 파라미터를 오디오 신호로부터 추출하여 제안된 특징벡터 선택 알고리즘과 기존의 알고리즘으로 특징벡터를 선택한 후 GMM classifier와 k-NN classifier를 이용하여 분류 성능을 평가하였다. 제안된 특징벡터 선택 알고리즘은 기존 알고리즘에 비하여 3%에서 8% 정도의 분류 성능이 향상된 것을 확인할 수 있었고 특히 낮은 차원의 특징벡터의 분류 실험에서는 분류 정확도 측면에서 5%에서 10% 향상된 좋은 성능을 보였다.
전체 355
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