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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
정병구 (전남과학고등학교) 최재승 (신라대학교)
저널정보
한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제16권 제7호
발행연도
2012.7
수록면
1,370 - 1,376 (7page)

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본 논문에서는 남성화자 혹은 여성화자인지를 구분하는 성별인식 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 남성화자와 여성화자의 특징벡터를 분석하며, 이러한 남녀의 특징벡터를 이용하여 신경회로망에 의한 제안한 성별인식에 대한 인식실험을 수행한다. 신경회로망의 입력신호로 사용한 특징벡터로는 10차의 LPC 켑스트럼 계수, 12차의 LPC 켑스트럼 계수, 12차의 FFT 켑스트럼 및 1차의 RMS, 12차의 LPC 켑스트럼 및 8차의 FFT 스펙트럼들이다. 본 실험에서는 특히 12차의 LPC 켑스트럼 및 8차의 저역 FFT 스펙트럼의 특징벡터를 사용하여 20-20-2의 네트워크에 의하여 신경회로망이 학습되었다. 실험결과, 남성화자에 대하여 학습 시에는 평균 99.8%, 여성화자에 대해서는 평균 96.5%의 성별인식률이 구해졌다.

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 음성의 특징벡터 추출
Ⅲ. 제안한 성별 화자인식 알고리즘
Ⅳ. 성별인식의 실험결과 및 고찰
Ⅴ. 결론
참고문헌

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