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대용량 멀티미디어 메일을 위한 분산 멀티미디어 스트림 상의 데이터서버의 설계 및 구현
박용희(Yong-Hee Park),전성미(Sung-Mi Chon),고희선(Hee-Seon Ko),임영환(Young-Hwan Lim) 한국정보과학회 2001 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.28 No.1B
기존의 멀티미디어 메일은 대용량 메일이라 개인 사용자에게 그 부담이 크지 않을 수가 없었다. 이에 인터넷 기반에서 멀티미디어 데이터서버에 대해서 많은 제품뿐만 아니라 서비스에 대한 QoS 만족을 위해 많은 연구실에서 연구해 왔었다. 특히나, VOD 서버나 인터넷방송을 위한 서버의 구축을 위해 많은 연구가 있어왔다. 본 연구는 인터넷기반이 아닌 본 연구실의 프로덕트인 VIP(Visual Interface Player)와 멀티미디어 스트림 엔진인 Essence 를 이용한 멀티미디어 동영상 메일 전송 기법과 Essence 를 이용한 동영상 멀티미디어 메일을 저장하는데 필요한 Essence 내에 데이터베이스를 지원하기 위한 DBMedium 개발과 데이터베이스 라이브러리를 개발하기 위한 일련의 과정을 제안하고 있다.
가무시안 혼합모델에서 점진적 강인적응을 통한 화자확인 성능개선
김은영,서창우,임영환,전성채,Kim, Eun-Young,Seo, Chang-Woo,Lim, Yong-Hwan,Jeon, Seong-Chae 한국음향학회 2009 韓國音響學會誌 Vol.28 No.3
본 논문에서는 화자확인을 위해서 가우시안혼합모델에 forgetting factor를 갖는 점진적 강인적응 방법을 제안하였다. 화자인식 시스템에서 적은 양의 데이터로 좋은 성능을 얻기 위하여 화자모델 적응방법이 사용되고 있다. 그러나, 현재 사용되고 있는 적응방법은 불규칙한 발성변화와 잡음 같은 이씨에 취약하고, 그것은 부정확한 화자모델을 만들 수 있다. 또한 시간이 지날수록 모델에 새로운 데이터가 적응되는 비율이 줄어들게 되는 문제점이 있다. 제안된 알고리즘은 가우시안혼합모델을 이용한 화자모델에서 이상치에 의한 왜곡과 새로운 데이터에 대한 적응 비율을 일정이상으로 유지할 수 있도록 하기 위하여 점진적 강인적응 방법을 제안하였다. 점진적 강인적응은 화자인식에서 적은 양의 데이터로 등록하고 테스트된 새로운 데이터로 모델을 적응시키는 방법이다. 실험결과는 7개월에 걸쳐서 수집된 데이터로부터 제안된 방법이 이상치에 강인하고 새로운 데이터의 적응 비율을 일정하게 유지시킴을 보였다. In this paper, we propose a Gaussian Mixture Model (GMM) based incremental robust adaptation with a forgetting factor for the speaker verification. Speaker recognition system uses a speaker model adaptation method with small amounts of data in order to obtain a good performance. However, a conventional adaptation method has vulnerable to the outlier from the irregular utterance variations and the presence noise, which results in inaccurate speaker model. As time goes by, a rate in which new data are adapted to a model is reduced. The proposed algorithm uses an incremental robust adaptation in order to reduce effect of outlier and use forgetting factor in order to maintain adaptive rate of new data on GMM based speaker model. The incremental robust adaptation uses a method which registers small amount of data in a speaker recognition model and adapts a model to new data to be tested. Experimental results from the data set gathered over seven months show that the proposed algorithm is robust against outliers and maintains adaptive rate of new data.