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a) 복수 개의 그룹으로 분류된 훈련 데이터들로부터 추출된 특징값 각각에 대하여 가우시안 혼합 모델을 기반으로 하는 확률 분포 함수를 생성하는 단계; 및
b) 상기 생성된 확률 분포 함수를 이용하여 상기 특징값들 중에서 분류 오류를 최소화하는 소정 개수의 특징값들을 선택하고, 상기 선택된 특징값들을 특징 벡터를 구성하는 성분들로 결정하는 단계를 포함하고,
상기 b)단계에서 특징값들을 선택하는 것은 하기 수학식에 따른 GMM 분리 지수를 이용하여 선택하는 것을 특징으로 하는 특징 벡터 선택 방법
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a) 복수 개의 그룹으로 분류된 훈련 데이터들로부터 추출된 특징값 각각에 대하여 가우시안 혼합 모델을 기반으로 하는 확률 분포 함수를 생성하는 단계; 및
b) 상기 생성된 확률 분포 함수를 이용하여 상기 특징값들 중에서 분류 오류를 최소화하는 소정 개수의 특징값들을 선택하고, 상기 선택된 특징값들을 특징 벡터를 구성하는 성분들로 결정하는 단계를 포함하고,
상기 b)단계에서 상기 특징값들을 선택하는 것은
b1) 상기 생성된 확률 분포 함수를 이용하여, 상기 특징값들 중에서 그룹 쌍 간의 분류 오류를 최소화하는 제1 특징값을 선택하는 단계;
b2) 상기 선택된 제1 특징값에 따라 그룹핑을 할 경우, 분류 오류가 최대인 그룹 쌍을 선택하는 단계; 및
b3) 상기 제1 특징값을 제외한 상기 특징값들 중에서, 상기 선택된 그룹 쌍의 분류 오류를 최소로 하는 제2 특징값을 선택하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 특징 벡터 선택 방법
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제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
상기 a)단계에서 가우시안 혼합 모델을 기반으로 하는 확률 분포 함수는 하기 수학식으로 표현되는 것을 특징으로 하는 특징 벡터 선택 방법
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제 2 항에 있어서, 상기 b)단계에서 상기 특징값들을 선택하는 것은
b4) 상기 선택된 제2 특징값을 더 고려하여 그룹핑을 할 경우, 상기 그룹 쌍 간의 분류 오류가 최대인 그룹 쌍을 선택하는 단계; 및
b5) 상기 제1 및 제2 특징값을 제외한 상기 특징값들 중에서, 상기 선택된 그룹 쌍 간의 분류 오류를 최소로 하는 제3 특징값을 선택하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 특징 벡터 선택 방법
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제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
상기 훈련 데이터는 음악 콘텐츠이고,
상기 a)단계에서 상기 특징값들은 피치(pitch)와 관련된 특징값, 음색과 관련된 특징값 및 리듬과 관련된 특징값들을 포함하는 것을 특징으로 하는 특징 벡터 선택 방법
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복수 개의 그룹으로 분류된 훈련 데이터들로 부터 추출된 특징값 각각에 대하여 가우시안 혼합 모델을 기반으로 하는 확률 분포 함수를 생성하는 확률 분포 함수 생성부; 및
상기 생성된 확률 분포 함수를 이용하여, 상기 특징값들 중에서 분류 오류를 최소화하는 소정 개수의 특징값들을 선택하고, 상기 선택된 특징값들을 특징 벡터를 구성하는 성분들로 결정하는 선택부를 포함하고,
상기 선택부는
상기 생성된 확률 분포 함수를 이용하여, 상기 특징값들 중에서 그룹 쌍들 간의 분류 오류를 최소화하는 제1 특징값을 선택하는 제1 특징값 선택부;
상기 선별된 제1 특징값에 따라 그룹핑을 할 경우, 상기 그룹 쌍들 중에서 분류 오류를 계산하는 분류 오류 계산부; 및
상기 분류 오류 계산부에 따른 분류 오류가 최대인 그룹 쌍을 선택하는 그룹 쌍 선택하고, 상기 제1 특징값을 제외한 상기 특징값들 중에서 상기 선택된 그룹 쌍의 분류 오류를 최소로 하는 제2 특징값을 선택하는 제2 특징값 선택부를 포함하는 것을 특징으로 하는 특징 벡터 선택 장치
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제 9 항에 있어서,
복수 개의 그룹으로 분류된 훈련 데이터들로부터 특징값을 추출하는 특징값 추출부를 더 포함하며, 상기 확률 분포 함수 생성부는 상기 특징값 추출부에서 추출된 특징값을 이용하여 확률 분포 함수를 생성하는 것을 특징으로 하는 특징 벡터 선택 장치
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제 9 항에 있어서,
상기 가우시안 혼합 모델을 기반으로 하는 확률 분포 함수는 하기 수학식으로 표현되는 것을 특징으로 하는 특징 벡터 선택 장치
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