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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Jiin Soo Seo (Gangneung-Wonju National University)
저널정보
한국멀티미디어학회 멀티미디어학회논문지 멀티미디어학회논문지 제21권 제7호
발행연도
2018.7
수록면
737 - 744 (8page)

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This paper presents a study on the performance of the higher-order moments for speech/music classification. For a successful speech/music classifier, extracting features that allow direct access to the relevant speech or music specific information is crucial. In addition to the conventional variance-based features, we utilize the higher-order moments of features, such as skewness and kurtosis. Moreover, we investigate the subband decomposition parameters in extracting features, which improves classification accuracy. Experiments on two speech/music datasets, which are publicly available, were performed and show that the higher-order moment features can improve classification accuracy when combined with the conventional variance-based features.
#Speech/Music Classification #Audio Segmentation #Subband Energy #Skewness #Kurtosis

목차

ABSTRACT
1. INTRODUCTION
2. SPEECH/MUSIC CLASSIFICATION BASED ON THE STATISTICAL MOMENT-BASED FEATURES
3. EXPERIMENTAL RESULTS
4. CONCLUSION
REFERENCE

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