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Group Delay를 이용한 GMM기반의 성별 인식 알고리즘
이계환,임우형,김남수,장준혁,Lee, Kye-Hwan,Lim, Woo-Hyung,Kim, Nam-Soo,Chang, Joon-Hyuk 한국음향학회 2007 韓國音響學會誌 Vol.26 No.6
본 논문은 Group Delay(GD)를 이용한 음성신호 기반의 효과적인 성별인식 시스템을 제안한다. 일반적인 음성 인식과 관련된 시스템에서 사용되는 특징들은 위상에 관한 정보를 제거한 크기만의 정보를 이용하여 구성한다. 본 연구에서는 위상에 관한 정보를 토대로 유도되어 지는 GD의 성별에 따른 특징을 알아보고, 보다 향상된 성별인식을 위해 MFCC(Mel-frequency cepstral coefficient), LPC(linear predictive coding) 계수, 반사계수(reflection coefficient) 그리고 포만트(formant)등과 같은 크기 정보와 GD를 이용한 결합 특징 벡터를 적용하였다. 실험을 통해 성별에 따른 GD의 특징을 확인할 수 있었고, 이를 이용한 제안된 특징 벡터를 사용했을 때 우수한 인식 성능을 얻을 수 있었다. We propose an effective voice-based gender identification using group delay(GD) Generally, features for speech recognition are composed of magnitude information rather than phase information. In our approach, we address a difference between male and female for GD which is a derivative of the Fourier transform phase. Also, we propose a novel way to incorporate the features fusion scheme based on a combination of GD and magnitude information such as mel-frequency cepstral coefficients(MFCC), linear predictive coding (LPC) coefficients, reflection coefficients and formant. The experimental results indicate that GD is effective in discriminating gender and the performance is significantly improved when the proposed feature fusion technique is applied.
음성신호 기반의 성별인식을 위한 Support Vector Machines의 적용
이계환,강상익,김덕환,장준혁,Lee, Kye-Hwan,Kang, Sang-Ick,Kim, Deok-Hwan,Chang, Joon-Hyuk 한국음향학회 2007 韓國音響學會誌 Vol.26 No.2
본 논문은 SVM(Support Vector Machines)을 이용한 음성신호 기반의 효과적인 성별인식 시스템을 제안한다. 분별적 이진(binary) 패턴 분류기인 SVM은 특징 공간에서 비선형 경계를 찾아 분류하는 방법으로 우수한 성능을 보인다고 알려져 있다. 연구에서는 기존의 성별인식에서 널리 쓰이고 있는 MFCC(Mel Frequency Cepstral Coefficients)를 사용하여 SVM과 기존의 GMM(Gaussian Mixture Model) 알고리즘의 성별인식 성능을 비교하였고, 특히, 보다 향상된 SVM의 성별인식을 위해 MFCC와 Pitch를 이용한 결합 특징 벡터를 적용하였다. 실험결과 MFCC 파라미터를 사용했을 때 제안된 SVM이 GMM보다 우수한 성별인식 성능을 보였고, 제안된 결합 특징 벡터를 사용 했을 때 우수한 성능을 보였다. We propose an effective voice-based gender identification method using a support vector machine(SVM). The SVM is a binary classification algorithm that classifies two groups by finding the voluntary nonlinear boundary in a feature space and is known to yield high classification performance. In the present work, we compare the identification performance of the SVM with that of a Gaussian mixture model(GMM) using the mel frequency cepstral coefficients(MFCC). A novel means of incorporating a features fusion scheme based on a combination of the MFCC and pitch is proposed with the aim of improving the performance of gender identification using the SVM. Experiment results indicate that the gender identification performance using the SVM is significantly better than that of the GMM. Moreover, the performance is substantially improved when the proposed features fusion technique is applied.
이승빈 ( Seung-bin Lee ),이주헌 ( Ju-heon Lee ),이계환 ( Gye-hwan Lee ),전경구 ( Gyeon-gu Jeon ) 한국정보처리학회 2017 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.24 No.2
우리나라의 차량 범죄률은 국민들의 소득 증가와 더불어 계속해서 증가 중인 추세이다. 현재 상용화된 차량 번호판 인식은 시스템은 특정 위치에 고정되어 있고, 화면의 특정 영역에 물체가 들어와야만 번호판을 인식할 수 있다. 단순히 그 영역에 들어오지 못하면 번호판을 인식하지 못하고 지나치게 된다. 본 연구는 특정 영역에 구애받지 않고 장소, 화면 어디에서든 차량 번호판을 인식할 수 있게 딥러닝 기술을 응용하여 범죄차량을 찾아내는 기법을 제안한다. 또한 서버와 연동시켜 실시간으로 범죄차량의 위치를 파악, 주변 경찰들에게 연락을 주어 빠르게 범죄차량을 검거하는 서비스를 제공한다.