http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
- 中文 을 입력하시려면 zhongwen을 입력하시고 space를누르시면됩니다.
- 北京 을 입력하시려면 beijing을 입력하시고 space를 누르시면 됩니다.
RISS 인기검색어
- 검색키워드
- 저자 : 조용춘 (검색결과 5 건)
- 무료
- 기관 내 무료
- 유료
-
-
조용춘(Yong-Choon Cho),최승진(Seungjin Choi),방승양(Sung-Yang Bang) 한국정보과학회 2004 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.31 No.10
전체관적인 표현방법인 희소 코딩 또는 독립 성분 분해(ICA)는 이전의 청각의 처리와 소리 분류의 작업을 해명하는데 성공적으로 적용되었다. 반대로 부분 기반 표현법은 뇌에서 물체를 인식하는 방법을 이해하는 또 다른 방법이다. 이 논문에서, 우리는 소리 분류의 작업에 부분기반 표현법을 학습시키는 비음수화 행렬 분해(NMF)[1] 방법을 적용하였다. 잡음이 존재할 때와 존재하지 않을 때 두 가지 상황에서, NMF를 이용하여 주파수-시간영역의 소리로부터 특징을 추출하는 방법을 설명한다. 실험결과에서는 NMF에 기반을 둔 특징이 ICA에 기반을 두어 추출한 특징보다 소리 분류의 성능을 향상시킴을 보여준다. Sparse coding or independent component analysis (ICA) which is a holistic representation, was successfully applied to elucidate early auditory processing and to the task of sound classification. In contrast, parts-based representation is an alternative way of understanding object recognition in brain. In this thesis we employ the non-negative matrix factorization (NMF) which learns parts-based representation in the task of sound classification. Methods of feature extraction from the spectro-temporal sounds using the NMF in the absence or presence of noise, are explained. Experimental results show that NMF-based features improve the performance of sound classification over ICA-based features.
-
조용춘(Yong-Choon Cho),최승진(Seungjin Choi),방승양(Sung-Yang Bang) 한국정보과학회 2003 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.30 No.2Ⅰ
A holistic representation, such as sparse coding or independent component analysis (ICA). was successfully applied to explain early auditory processing and sound classification. In contrast, part-based representation is an alternative way of understanding object recognition in brain. In this paper. we employ the non-negative matrix factorization (NMF) [1] which learns parts-based representation for sound classification. Feature extraction methods from spectrogram using NMF are explained. Experimental results show that NMF-based features improve the performance of sound classification over ICA-based features.
-
-
효율적인 웨이블렛 기반 오디오 데이터 검색 시스템 구현
이배호,조용춘,김광희 한국음향학회 2002 韓國音響學會誌 Vol.21 No.1
In this paper, we proposed a audio indexing method that is used wavelet transform for audio data retrieval. It is difficult for audio data to make a efficient audio data index because of its own particular properties, such as requirement of large storage, real time to transfer and wide bandwidth. An audio data in del using wavelet transform make it possible to index and retrieval by using the particular wavelet transform properties. Our proposed indexing method doesn't separate data to several blocks. Therefore we use both high-pass and low-pass parts of last level coefficient of wavelet transform. Audio data indexing is made by applying the string matching algorithm to high-pass part and zero-crossing histogram to low-pass part. These are transformed to the continued strings, Through this method, we described a retrieval efficiency. The retrieval method is done by comparing the database index string to the query string and then data of minimum values is chosen to the result. Our simulation decided proper comparative coefficient and made known changing of retrieval efficiency versus audio data length. The results show that the proposed method improves retrieval efficiency compared to conventional method. 본 논문은 오디오 데이터의 검색을 위해 웨이블렛 (wavelet) 변환을 이용한 효율적인 인덱싱 방법을 제안하였다. 오디오 데이터는 그 자신이 가지고 있는 많은 저장공간의 필요, 전송에 있어서의 실시간 필요성, 큰 대역폭등의 다양한 특성 때문에 좋은 검색효율을 위한 인덱스를 구성하기가 쉽지 않다. 신호 및 영상처리에서 각광받고 있는 웨이블렛을 이용한 인덱스는 웨이블렛 변환이 가지고 있는 여러 특징들로 인해 데이터를 블록으로 나누지 않은 상태에서의 인덱싱과 검색을 가능케 한다. 오디오 데이터의 인덱싱은 웨이블렛의 마지막 단계의 고주파 부분과 저주파 부분의 계수를 이용하여 고주파부분은 스트링 매칭 알고리즘에 의해 스트링의 연속으로 변환하고, 저주파 부분은 영점 교차 히스토그램으로 변환한다. 구축된 인덱스를 이용한 오디오 데이터 검색은 질의 데이터와 데이터 베이스안의 인덱스 각 부분, 즉 고주파 부분과 저주파 부분의 스트링을 비교하여 가장 적은 편차를 갖는 결과를 검색 결과로 한다. 본 논문은 적절한 비교 계수 결정, 질의 길이의 변화에 따른 검색율의 변화, 데이터 각 분류별 유사도 검색 효율에 대한 실험을 하였으며, 본 논문에서 제안한 방법이 기존의 방법보다 우수한 성능 향상을 보였다.
ScienceON연관 검색어 추천
이 검색어로 많이 본 자료
활용도 높은 자료
