Earticle

Speaker Recognition is a challenging task and is widely used in many speech aided applications. This study proposes a new Neural Network (NN) model for identifying the speaker, based on the acoustic features of a given speech sample extracted by applying wavelet transform on raw signals. Wrapper based feature selection applies dimensionality reduction by kernel PCA and ranking by Info gain. Only top ranked features are selected and used for neural network classifier. The proposed neural network classifier is trained to assign a speaker name as label to the test voice data. Multi-Layer Perceptron (MLP) is implemented for classification, and the performance is compared with the proposed NN model.

기존의 정보 추출에서는 웹 문서의 구조가 변경되었을 때 Wrapper가 원하는 정보를 추출할 수 없었다. 또한 웹 문서의 구조가 바뀌는 경우 동일한 정보를 Wrapping함에도 불구하고 사용자는 정보를 추출 할 수 없었던 이유를 찾지 못하는 경우가 대부분이었다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 Web 페이지를 시각적 블록 단위로 잘라 인접한 블록들을 통해 그래프를 형성하여 웹 문서의 구조가 일부 변경되어도 기존의 Wrapper를 통해 정보를 추출할 수 있도록 보다 효율적으로 Wrapper를 생성하고 유지관리 하는 방법을 제안한다. 또한 웹 문서를 블록 단위로 분할하여 그래프를 생성함으로써 블록 내부에 추출하고자 하는 정보에 대한 규칙이 좀 더 유연하게 표현 될 수 있으며 문서의 구조가 아닌 추출하고자 하는 정보를 중심으로 규칙을 생성함으로써 그래프의 구조뿐 아니라 그래프를 구성하고 있는 블록 내부의 구조가 일부 변하더라도 기존의 규칙을 이용하여 정보를 추출할 수 있도록 하였다.