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기계학습에 의한 후두 장애음성 식별기의 성능 비교

저자

조철우, 왕수건, 권익환

학술지명

말소리와 음성과학

출판/발행연도

2022

주제

#랜덤 포레스트
#기계 학습
#컴퓨터 과학

요약

본 연구는 컨볼루션 신경망(CNN)과 기계 학습 앙상블 학습 방법을 사용하여 후두 장애 음성 데이터의 식별률을 향상시키는 방법을 연구합니다. 특히, 데이터 부족으로 인한 과적합 문제를 해결하기 위해 다양한 정확도의 CNN 및 기계 학습 모델 결과를 다중 투표 방식으로 결합하여 분류 효율을 높이고, 랜덤 포레스트 방법이 85%의 식별률을 보여 최적의 앙상블 방법임을 확인했습니다.

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