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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.6
- 수록면
- 89 - 96 (8page)
- DOI
- 10.14801/jkiit.2020.18.6.89
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본 논문에서는 딥뉴럴네트워크 기반의 소리 이벤트 검출을 위하여 차분특징을 사용하였다. 오디오 신호의 매 프레임 마다 주파수 분석을 통한 로그-멜-필터뱅크 값을 추출하고 프레임들 간의 상관관계를 이용한 1차 및 2차 차분 특징 값을 추출하여 이용하였다. 베이스라인 검출기로는 최근 소리 이벤트 검출에서 가장 많이 사용되는 CRNN(Convolutional Recurrent Neural Network)을 사용하였으며, 64차원의 로그-멜-필터뱅크 값과 그들의 1차 차분 및 2차 차분 값을 독립적인 입력 특징 맵으로 구성하였다. CRNN의 출력단에는 global average pooling을 추가하여 강전사(strong label) 오디오 데이터 뿐만 아니라 약전사(weak label) 및 비전사(un-label)데이터도 학습에 활용할 수 있도록 하였다. 다양한 학습 환경에서 차분 특징을 사용함으로서 일관된 성능 향상이 있음을 확인하였다. DCASE Challenge 2018/2019 오디오 데이터를 이용한 실험결과, 제안된 차분 특징을 이용하여 최대 16.9%의 상대적 F-score 향상을 얻을 수 있었다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 특징 추출과 CRNN 구조
Ⅲ. 실험 결과
Ⅳ. 결론
References
참고문헌 (14)
참고문헌 신청
J. J. Aucouturier / 2007 / The Bag-of-Frames Approach to Audio Pattern Recognition : A Sufficient Model for Urban Soundscapes but Not for Polyphonic Music / J. Acoust. Soc. America 122(2):881~891
C. C. Chang / 2011 / LIBSVM : A Library for Support Vector Machines / Transactions on Intelligent Systems and Technology 2(3):1~27
M. Crocco / 2016 / Audio Surveillance: A Systematic Review / ACM Computing Surveys 48(4):52:1~52:46
Y. Wang / 2016 / Audio-based Multimedia Event Detection Using Deep Recurrent Neural Networks / IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP) :2742~2746
J. Salamon / 2015 / Feature Learning with Deep Scattering for Urban Sound Analysis / 23rd European Signal Processing Conference (EUSIPCO) :724~728
C. C. Chang / 2011 / LIBSVM : A Library for Support Vector Machines / Transactions on Intelligent Systems and Technology 2(3):1~27
M. Crocco / 2016 / Audio Surveillance: A Systematic Review / ACM Computing Surveys 48(4):52:1~52:46
Y. Wang / 2016 / Audio-based Multimedia Event Detection Using Deep Recurrent Neural Networks / IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP) :2742~2746
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