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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
박상욱 (고려대학교 전기전자전파공학과) 최우현 (고려대학교 전기전자전파공학과) 고한석 (고려대학교 전기전자전파공학과)
저널정보
한국음향학회 한국음향학회지 한국음향학회지 제35권 제1호
발행연도
2016.1
수록면
42 - 48 (7page)

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동일한 장소에서도 매우 다양한 음향이 발생하고, 서로 다른 장소에서도 유사한 음향이 발생하기 때문에 훈련 데이터가 적거나, 훈련 단계에서 일부 음향만 고려된 경우 음향 상황 인지 성능을 보장할 수 없다. 이러한 문제점을 해결하기 위한 방법으로 Bag of Words (BOW) 기반 히스토그램 특징이 소개되었다. 하지만 BOW 기반 히스토그램 특징은 일정 시간동안 발생한 음향의 분포를 이용하기 때문에 음향이 발생한 순차적인 정보는 고려할 수 없다. 음향 상황 인지에서 일정 시간 동안 발생한 음향의 주기성과 지속성은 상황을 인지하는데 중요한 정보가 될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 재발량 분석을 이용하여 주기성과 지속성에 대한 특징을 추출하였다. 인식 실험에서 재발량 분석을 통해 추출된 특징을 함께 사용한 경우 기존 방법들 보다 향상된 성능을 확인했다.
#음향 상황 인지 #재발량 분석 #서포트 벡터 머신

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W. Choi / 2011 / Acoustic and visual signal based context awareness system for mobile application / IEEE Trans. Cons. Elec 57:738~746 google schola S. Chu / 2006 / Where am I? Scene recognition for mobile robots using audio features / Proc. IEEE Int. Conf. Multimedia and Expo. :885~888 google schola Y. Xu / 2008 / Intelligent Wearable Interfaces / John Wiley & Sons google schola T. Heittola / 2013 / Context-dependent sound event detection / EURASIP J. Audio, Speech, and Music Process 1:1~13 google schola D. Barchiesi / 2015 / Acoustic Scene Classification / IEEE Sig. Process. Mag 32:16~34 google schola

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