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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...