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Detecting Manic State of Bipolar Disorder Based on Support Vector Machine and Gaussian Mixture Model Using Spontaneous Speech
Zhongde Pan, Chao Gui, Jing Zhang, Jie Zhu, Donghong Cui 대한신경정신의학회 Psychiatry Investigation 6 Pages
대한신경정신의학회 Psychiatry Investigation 2018, 제 15권 제 7호 7 695-700 (6 pages)
Objective This study was aimed to compare the accuracy of Support Vector Machine (SVM) and Gaussian Mixture Model (GMM) in the detection of manic state of bipolar disorders (BD) of single patients and multiple patients. Methods 21 hospitalized BD patients (14 females, average age 34.5±15.3) were recruited after admission. Spontaneous speech was collected through a preloaded smartphone. Firstly, speech features [pitch, formants, mel-frequency cepstrum coefficients (MFCC), linear prediction... -
Gaussian Mixture Model을 이용한 다중 범주 분류를 위한 특징벡터 선택 알고리즘
문선국, 최택성, 박영철, 윤대희, Moon. Sun-Kuk, Choi. Tack-Sung, Park. Young-Cheol, Youn. Dae-Hee 한국통신학회 한국통신학회논문지. The Journal of Korea Information and Communications Society. 통신이론 및 시스템 10 Pages
한국통신학회 한국통신학회논문지. The Journal of Korea Information and Communications Society. 통신이론 및 시스템 2007, Vol.32 965-974 (10 pages)
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... -
Minimum Classification Error 방법 도입을 통한 Gaussian Mixture Model 환경음 인식성능 향상
한다정, 박아론, 박준규, 백성준, Han. Da-Jeong, Park. Aa-Ron, Park. Jun-Qyu, Baek. Sung-June 한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회논문지 7 Pages
한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회논문지 2011, Vol.11 No.12 497-503 (7 pages)
본 연구에서는 환경음 인식 성능의 향상을 위하여 GMM의 훈련 방식에 MCE 도입을 제안하였다. 이는 환경음 데이터 모델링에 사용할 분류오류함수를 정의할 때 해당 클래스의 로그우도 뿐 아니라 다른 클래스의 로그우도도 같이 고려함으로써 변별력 있는 분류가 이뤄질 수 있게 한다. 모델의 파라미터는 전체 클래스를 고려한 손실함수를 정의하고, GPD(generalized probabilistic descent)알고리즘을 이용하여 추정하였다. 제안된 방법의 인식 성능 비교를 위해 모두 9가지 환경음을 전처리 과정과 MFCC(mel-frequency cepstral... -
Gaussian Mixture Model과 프레임 단위 유사도 추정을 이용한 유해동영상 필터링 시스템 구현
김민정, 정종혁, Kim. Min-Joung, Jeong. Jong-Hyeog 한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 6 Pages
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 2013, Vol.23 No.2 184-189 (6 pages)
있는 Gaussian Mixture Model을 이용하였으며, 필터링 대상 데이터와 소리모델과의 유사도를 계산하기위해 프레임단위 유사도 추정을 이용하였다. 또, 실시간 처리를 위하여 비교대상 데이터의 수를 줄임으로서 실시간 처리가 가능한 프루닝 방법을 적용하였으며, 고정도의 구별 성능을 위하여 기존 화자식별에서 우수한 성능을 보였던 MWMR 방법을 적용하였다. 식별실험결과, 일반 영상과 유해 영상의 기준인 전체프레임 대비 유사도 높은 프레임의 비를 50%로 설정한 경우, 판별 오류율은 6.06%였으며, 프레임 비의 기준이 60%인 경우,... -
주파수 영역에서의 Gaussian Mixture Model 기반의 동시통화 검출 연구
이규호, 장준혁, Lee. Kyu-Ho, Chang. Joon-Hyuk 한국음향학회 한국음향학회지= The journal of the acoustical society of Korea 7 Pages
한국음향학회 한국음향학회지= The journal of the acoustical society of Korea 2009, Vol.28 No.4 401-407 (7 pages)
(Gaussian Mixture Model, GMM) 기반의 새로운 동시통화 검출 (Double-talk Detection, DTD) 알고리즘을 제안한다. 구체적으로 주파수 영역에서의 음향학적 반향억제 (Acoustic Echo Suppression, AES)를 위한 동시 통화 검출 알고리즘을 구성하기 위해 기존의 시간 영역에서의 동시통화 검출에 사용되는 상호 상관계수를 이산 푸리에 변환을 통해 16개 채널의 주파수 영역으로 변환하였다. 이러한 주파수 영역에서의 상호 상관계수를 GMM의 보다 효과적인 구성을 위해 통계적 분류 특성에 근거하여 우수한 7개를 선별하였다. 본 논문은... -
3GPP2 SMV의 실시간 음성/음악 분류 성능 향상을 위한 Gaussian Mixture Model의 적용
송지현, 이계환, 장준혁, Song. Ji-Hyun, Lee. Kye-Hwan, Chang. Joon-Hyuk 한국음향학회 한국음향학회지= The journal of the acoustical society of Korea 7 Pages
한국음향학회 한국음향학회지= The journal of the acoustical society of Korea 2007, Vol.26 No.8 390-396 (7 pages)
음악 인식에서 뛰어난 성능을 보이는 Expectation-Maximization(EM) 알고리즘 기반의 패턴인식기법인 가우시안 혼합모델(Gaussian Mixture Model, GMM)을 이용하여 기존의 3GPP2 Selectable Mode Vocoder(SMV)의 실시간 음성/음악 분류 성능을 향상 시키는 방법을 제안한다 SMV의 음성/음악 실시간 분류 알고리즘에서 사용된 특징벡터와 분류방법을 분석하고, 이를 기반으로 분류성능향상을 위해 패턴인식 알고리즘인 GMM을 도입한다. 구체적으로, SMV의 음성/음악 분류알고리즘에서 사용되어진 특징벡터만을 선택적으로 사용하여 효과적... -
Improved Algorithm for Fully-automated Neural Spike Sorting based on Projection Pursuit and Gaussian Mixture Model
Kim. Kyung-Hwan 제어로봇시스템학회 International Journal of Control, Automation and Systems 9 Pages
제어로봇시스템학회 International Journal of Control, Automation and Systems 2006, Vol.4 No.6 705-713 (9 pages)
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음향 데이터 전송 시스템의 강인한 데이터 검출 성능을 위한 Gaussian Mixture Model 기반 연구
송지현, 장준혁, 김문기, 김동건, Song. Ji-Hyun, Chang. Joon-Hyuk, Kim. Moon-Kee, Kim. Dong-Keon 대한전자공학회 電子工學會論文誌. Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea. SP, 신호처리 6 Pages
대한전자공학회 電子工學會論文誌. Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea. SP, 신호처리 2011, Vol.48 No.4 136-141 (6 pages)
본 논문에서는 패턴 인식에서 우수한 성능을 보여주는 가우시안 혼합 모델을 이용하여 MCLT 기반 음향 데이터 전송 시스템의 데이터 검출 성능 향상을 위한 방법을 제안하였다. 기존의 MCLT 기반 음향 데이터 전송 시스템에 대해서 분석하고, 이를 기반으로 데이터 검출 알고리즘에서 우수한 성능을 보여주는 특징 벡터를 선택하여 GMM의 입력 벡터로 효과적으로 이용한다. 다양한 음원(rock, pop, classic, jazz)과 마이크-스피커 사이의 거리 (1∼5m)에서 시스템의 성능을 평가한 결과 GMM을 이용한 제안된 방법이 기존의 MCLT 기반... -
3GPP2 SMV의 실시간 유/무성음 분류 성능 향상을 위한 Gaussian Mixture Model 기반 연구
송지현, 장준혁, Song. Ji-Hyun, Chang. Joon-Hyuk 대한전자공학회 電子工學會論文誌. Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea. SP, 신호처리 7 Pages
대한전자공학회 電子工學會論文誌. Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea. SP, 신호처리 2008, Vol.45 No.5 111-117 (7 pages)
패턴 인식에서 우수한 성능을 보이는 가우시안 혼합모델 (Gaussian mixture model, GMM)을 이용하여 비정상적인 잡음환경에서 3GPP2 selectable mode vocoder (SMV)의 유/무성음 분류 알고리즘 성능 향상을 위한 방법을 제안한다. 기존의 SMV에 대해서 분석하고, 이론 기반으로 유/무성음 분류 알고리즘에서 우수한 성능을 보여주는 특징 벡터를 선택하여 GMM의 입력벡터로 효과적으로 이용한다 다양한 잡음환경에서 시스템의 성능을 평가한 결과 GMM을 이용한 제안된 방법이 기존의 SMV의 방법보다 우수한 유/무성음 분류 성능을 보였다. -
Color Image Segmentation Based on Morphological Operation and a Gaussian Mixture Model
이명은, 박순영, 조완현, Lee. Myung-Eun, Park. Soon-Young, Cho. Wan-Hyun 대한전자공학회 電子工學會論文誌. Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea. SP, 신호처리 8 Pages
대한전자공학회 電子工學會論文誌. Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea. SP, 신호처리 2006, Vol.43 No.3 84-91 (8 pages)
본 논문에서는 수학적 모폴로지 연산과 가우시안 혼합 모형에 기초한 새로운 칼라 영상 분할 알고리즘을 제안한다. 우리는 혼합 모형에서 구성 성분의 수를 결정하고, 각 구성 성분의 중심값을 계산하는데 모폴로지의 연산과 라벨링 연산을 이용한다. 그리고 칼라 특징 벡터의 확률 모형으로 가우시안 혼합 모형을 사용하고, 이들의 모수 값들을 추정하는데 결정적 어닐링 EM알고리즘을 사용한다. 최종적으로 혼합 모형으로부터 계산된 사후 확률을 이용하여 칼라 영상을 분할한다. 실험 결과를 통하여 모폴로지 연산이 혼합모형의 수를... -
손목 움직임 추정을 위한 Gaussian Mixture Model 기반 표면 근전도 패턴 분류 알고리즘
정의철, 유송현, 이상민, 송영록, Jeong. Eui-Chul, Yu. Song-Hyun, Lee. Sang-Min, Song. Young-Rok 대한의용생체공학회 Journal of biomedical engineering research : the official journal of the Korean Society of Medical & 7 Pages
대한의용생체공학회 Journal of biomedical engineering research : the official journal of the Korean Society of Medical & 2012, Vol.33 No.2 65-71 (7 pages)
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Active Shape 모델과 Gaussian Mixture 모델을 이용한 입술 인식
장경식, 이임건 한국정보과학회 정보과학회논문지. Journal of KIISE. 소프트웨어 및 응용 7 Pages
한국정보과학회 정보과학회논문지. Journal of KIISE. 소프트웨어 및 응용 2003, Vol.30 No.5 454-460 (7 pages)
이 논문은 입술의 형태를 효과적으로 인식하는 방법을 제안하였다. 입술은 PDM(Point Distribution Model)을 기반으로 점들의 집합으로 표현하였다. 주성분 분석법을 적용하여 입술 모델을 구하고 모델에서 사용하는 형태계수의 분포를 GMM(Gaussian Mixture Model)을 이용하여 구하였다. 이 과정에서 계수를 정하기 위하여 EM(Expectation Maximization) 알고리듬을 사용하였다. 입술 경계선 모델은 입술을 구성하는 각 점과 주변 영역에서의 화소간 변화를 이용하여 구성하였으며 입술 탐색시 사용되었다. 여러 영상을 대상으로 실험한... -
형태계수의 Mixture Model을 이용한 입술 형태 표현과 입술 경계선 추출
장경식, 이임건, Jang. Kyung Shik, Lee. Imgeun 한국멀티미디어학회 멀티미디어학회논문지 9 Pages
한국멀티미디어학회 멀티미디어학회논문지 2004, Vol.7 No.11 1531-1539 (9 pages)
본 논문은 입술의 경계선을 효과적으로 추출하는 방법을 제안하였다. 입술 형태는 PDM(Point Distribution Model)과 주성분 분석법을 이용하여 표현하고 입술 경계선은 GLDM(Gray Level Distribution Model)을 기반으로 표현하였다 입술 경계선 추출은 모델에 대한 입력영상의 정확도에 대한 목적함수를 최적화하는 문제로 단순화하였으며, 최적화를 위해 다운힐 심플렉스(Down Hill Simplex) 알고리즘을 이용하였다. 탐색과정에서 지역 최소점으로 수렴하는 문제를 해결하기 위하여 입술 형태 모델의 형태계수를 GMM(Gaussian Mixture... -
Homogeneous Centroid Neural Network에 의한 Tied Mixture HMM의 군집화
박동철, 김우성, Park. Dong-Chul, Kim. Woo-Sung 한국통신학회 한국통신학회논문지. The Journal of Korea Information and Communications Society. 통신이론 및 시스템 6 Pages
한국통신학회 한국통신학회논문지. The Journal of Korea Information and Communications Society. 통신이론 및 시스템 2006, Vol.31 853-858 (6 pages)
음성인식에서 TMHMM(Tied Mixture Hidden Markov Model)은 자유 매개변수의 수를 감소시키기 위한 좋은 접근이지만, GPDF(Gaussian Probability Density Function) 군집화 오류에 의해 음성인식의 오류를 발생시켰다. 본 논문은 TMHMM에서 발생하는 군집화 오류를 최소화하기 위하여 HCNN(Homogeneous Centroid Neural Network) 군집화 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 CNN(Centroid Neural Network)을 TMHMM상의 음향 특징벡터에 활용하였으며, 다른 상태에 소속된 확률밀도가 서로 겹쳐진 형태의 이질군집 지역에 더 많은...