Gaussian Mixture Model을 이용한 다중 범주 분류를 위한 특징벡터 선택 알고리즘

Q: 이 논문에서 정의한 GMM 분리 지수란 무엇인가?

GMM 분리 지수는 두 범주의 특징벡터 분포를 가우시안 혼합 모델로 모델링한 후, 두 분포가 겹치는 오류 영역을 1에서 뺀 값이다. 이 지수가 클수록 두 범주의 분리 성능이 높음을 의미하며, 특징벡터 선택 알고리즘에서 범주 간 분리 성능을 측정하는 기준으로 활용된다.

Q: 다중 범주 분류를 위한 특징벡터 선택 알고리즘은 기존 방식과 어떻게 다른가?

연구 결과, 제안된 알고리즘은 가우시안 혼합 모델을 기반으로 특징벡터의 분포를 정확히 모델링하며, 다중 범주 분류 시 이전까지 선택된 특징벡터들이 분리를 잘 하지 못하는 범주들을 기준으로 다음 특징벡터를 선택하여 전체적인 분류 성능을 향상시킨다.

문선국; 최택성; 박영철; 윤대희

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자료유형: 학술저널

저자정보: 문선국 최택성 박영철 윤대희

저널정보: 한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제32권 제10호(통신이론 및 시스템)

발행연도: 2007.10

수록면: 965 - 974 (10page)

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본 논문에서는 내용 기반 음악 범주 분류 시스템에서 다중 범주를 위한 특징벡터 선택 알고리즘을 제안한다. 제안된 특징벡터 선택 알고리즘은 분리 성능을 측정할 때 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 알고리즘으로 특징벡터를 선택한 후 GMM classifier와 k-NN classifier를 이용하여 분류 성능을 평가하였다. 제안된 특징벡터 선택 알고리즘은 기존 알고리즘에 비하여 3%에서 8% 정도의 분류 성능이 향상된 것을 확인할 수 있었고 특히 낮은 차원의 특징벡터의 분류 실험에서는 분류 정확도 측면에서 5%에서 10% 향상된 좋은 성능을 보였다.

#Feature selection algorithm #Music Information Retrieval #Genre Classification #Gaussian Mixture Model

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