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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
강상익 (인하대학교) 이상민 (인하대학교)
저널정보
한국재활복지공학회 재활복지공학회논문지 재활복지공학회논문지 제11권 제2호
발행연도
2017.5
수록면
143 - 146 (4page)

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본 논문에서는 recurrent neural network (RNN)을 이용하여 보청기 시스템을 위한 기존의 3GPP enhanced voice services (EVS) 코덱의 음성/음악 분류 성능을 향상시키는 방법을 제시한다. 구체적으로, EVS의 음성/음악 분류 알고리즘에서 사용된 특징벡터만을 사용하여 효과적으로 RNN을 구성한 분류기법을 제시한다. 다양한 음악장르 및 잡음 환경에 대해 시스템의 성능을 평가한 결과 RNN을 이용하였을 때 기존의 EVS의 방법보다 우수한 음성/음악 분류 성능을 보였다.

목차

요약
ABSTRACT
1. 서론
2. Enhanced Voice Services (EVS)
3. 제안된 RNN 기반의 음성/음악 분류 시스템
4. 실험 결과
5. 결론
REFERENCES

참고문헌 (12)

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