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RESEARCH
Y.J.KIM,  Dept. of  Computer Engineering, Hanbat National University
The All of Conference Data.zip
   Domestic Conference
 개의 품종 분류를 위한 HMM 구조의 연구
A Study on the HMM Structure for Classifying Dog Breeds
   임성민, 김윤중
SeongMin Lim, YoonJoong Kim
 

개의 발성은 성도의 물리적인 특징에 따라 고유의 특정 포먼트를 만들어 내며 개의 품종에 따라 다른 물리적 특징을 가지므로 개의 발성을 HMM(Hidden Markov Model)으로 모델링하여 개의 품종을 분류하는 연구를 하였다. 주파수 특징은 MFCC(Mel Frequency Cepstral Coefficients) 12차, 에너지 컴포넌트 1차, 델타 13차, 억셀러레이션(Acceleration) 13차, 총 39차 벡터를 사용하였다. 개의 품종 분류에 적합한 HMM 구조의 설계를 위하여 기본 좌우 모델, 좌우 모델, 좌우 모델2, 전후진 모델, 총 4가지를 제안하고 실험하여 성능을 비교분석하였다. 이 중 전후진 모델이 가장 바람직한 모델로 검증 되었다. 본 모델은 다음과 같은 장점을 갖는다. (1) 기본 좌우 모델과 마찬가지로 1~2회 발성을 갖는 데이터가 입력되어도 처음에서 마지막 상태까지의 이동단계가 최소 3번까지 가능하므로 적은 횟수의 발성 데이터도 처리가 가능하다. (2) 다수 반복된 발성 데이터의 신호도 처리가 가능하다. 즉, 본 모델은 상태의 이동이 후진도 가능하므로 5회이상 반복된 발성 데이터의 신호의 처리도 가능하다.

http://www.riss.kr/search/detail/DetailView.do?p_mat_type=1a0202e37d52c72d&control_no=10187d8f8b16ccc2ffe0bdc3ef48d419

http://www.kiise.or.kr

 
한국정보과학회, 한국컴퓨터종합학술대회 논문집(B) 제39권 제1호, pp.477-479, 2012.06  
  2012-06-28/2019-12-24/임성민