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저자정보
김수종 (계명대학교) 정용주 (계명대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제20권 제6호(JKIIT, Vol.20, No.6)
발행연도
2022.6
수록면
93 - 100 (8page)
DOI
10.14801/jkiit.2022.20.6.93

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본 연구에서는 소리 탐지를 위해 멀티-스케일 특징을 활용하는 방법을 제안하였다. 이를 위해 소리 신호의 시계열 상관관계 모델링에 있어서 기존의 RNN(Recurrent Neural Network)에 비해서 우수한 성능을 보인 트랜스포머-인코더 기반의 심층신경망 구조에 특징-피라미드 기법을 적용하였다. 제안된 방법인 멀티-스케일 특징을 사용함으로써, 기존의 심층신경망 모델보다 클래스별 다양한 소리 신호의 길이 변화에 더욱 강인해질 수 있다. 본 연구에서 제안된 방법을 DCASE 2019 Task 4 데이터셋에 대해 실험하고 평가하였으며, 멀티-스케일 특징을 사용하지 않은 기존의 심층신경망 모델에 비해 상대적 개선도가 5.4% 더 우수함을 확인할 수 있었다.
#sound event detection #transformer encoder #feature-pyramid #convolutional neural network #attention model

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 트랜스포머 인코더
Ⅲ. 트랜스포머 네트워크 구조
Ⅳ. 결론
References

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