변별적 가중치를 입력벡터에 적용한 SVM 기반의 SMV 코덱 음성/음악 분류 성능 향상

Abstract

본 논문에서는 변별적 가중치 학습 (discriminative weight training) 기반의 최적화된 support vector machines (SVM)을 이용하여 기존의 3GPP2 selectable mode vocoder (SMV)코덱의 음성/음악 분류 성능을 향상 시키는 방법을 제안한다. 최소 분류 오차 minimum classification error (MCE) 방법을 도입하여, 각각의 특징벡터별로 다른 가중치를 가지는 SVM을 적용하였다. 제안된 알고리즘은 기존의 동일 가중치를 가지는 SVM 기반의 알고리즘과 비교하였으며, 우수한 음성/음악 분 류 성능을 보였다.