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논문 기본 정보

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저자정보
강상훈 (홍익대학교) Phan Thai Trung (홍익대학교) 이호경 (홍익대학교) 조성원 (홍익대학교) 이기성 (홍익대학교)
저널정보
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제30권 제1호
발행연도
2020.2
수록면
47 - 53 (7page)
DOI
10.5391/JKIIS.2020.30.1.47

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2020

변형된 MFCC를 이용한 위험 음향 감지시스템
강상훈 ,  Phan Thai T ,  ung 외 3명 한국지능시스템학회 논문지 2020.02 학술저널

2019

배경음 및 잡음에 강인한 변형 MFCC 및 딥러닝 기반 위험음향 감지 시스템에 관한 연구
강상훈 전자전기공학과 2019.01 학위논문

초록· 키워드

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본 논문에서는 스마트 홈 연구의 일환으로 가정 내의 위험 음향 감지를 위한 새로운 시스템을 제안한다. 제안하는 위험 음향 감지 시스템에서는 음향 신호의 특징추출을 위해 변형 MFCC(Mel- Frequency Cepstral Coefficient)을 이용한다. 변형 MFCC는 기존 MFCC에서 DCT(Discrete Cosine Transform)를 제거하고 Wiener필터를 추가한 변형된 필터뱅크를 사용한다. Wiener필터는 잡음(Noise) 제거 기능을 하고, 필터뱅크의 변형은 배경음 제거 및 위험 음향데이터의 인식률 향상을 위해 적용된다. 기존 MFCC와의 성능을 비교하기 위해 딥러닝 분류기로 시계열 데이터에 적합한 LSTM(Long short-Term Memory)을 이용하여 학습 정확도와 인식률 실험을 하였다. 실험 결과, 변형 MFCC가 기존 MFCC에 비해 학습 정확도 개선 및 인식률 향상이 가능함을 확인하였다.
#MFCC #변형 MFCC #LSTM #딥러닝 #Modified MFCC #Deep Learning

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안하는 변형 MFCC와 위험 음향 감지 시스템
4. 실험 데이터 및 실험 결과
5. 결론
References

참고문헌 (11)

참고문헌 신청
Ahmed Nait Aicha, “Deep Learning to Predict Falls in Older Adults based on Daily-Life Trunk Accelerometry”, SENSORS-Basel, 18, 2018. google schola Jian Park, Seongwon Cho, Sub-Tae Chung, “Smart Card User Identification Using Low-sized Face Feature Information”, Journal of The Korean Institute of Intelligent Systems, vol. 24, no. 4, pp. 349-354, December, 2014. dbpia Yeon-Woo Jeong, Vo Huynh Noc Bao, Seongwon Cho, Sun-Tae Chung, “Intruder Detection System Based on Pyroelectric Infrared Sensor”, Journal of The Korean Institute of Intelligent Systems, vol. 26, no. 5, pp. 361-367, October, 2016. dbpia Tae Gyoon Kang, “DNN-Based Voice Activity Detection with Multi-Task Learning”, IEICE, vol.E99-D, pp. 500-553, 2016. google schola N.Wiener, “Extrapolation, Interpolation, and Smoothing of Stationary Time Series”, Martino Fine books, 2013. google schola

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