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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
장병용 (충북대학교) 권오욱 (충북대학교)
저널정보
한국음성학회 말소리와 음성과학 말소리와 음성과학 제11권 제4호
발행연도
2019.12
수록면
89 - 96 (8page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2020

방송 콘텐츠의 음악 검출 및 음성 검출을 위한 합성곱 신경망 개선
장병용 전기·전자·정보·컴퓨터학부 2020.01 학위논문

2019

다중 스케일 시간 확장 합성곱 신경망을 이용한 방송 콘텐츠에서의 음성 검출
장병용 ,  권오욱 말소리와 음성과학 2019.12 학술저널

초록· 키워드

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본 논문에서는 방송 콘텐츠에서 음성 구간 검출을 효과적으로 할 수 있는 심층 학습 모델 구조를 제안한다. 또한 특징 벡터의 시간적 변화를 학습하기 위한 다중 스케일 시간 확장 합성곱 층을 제안한다. 본 논문에서 제안한 모델의 성능을 검증하기 위하여 여러 개의 비교 모델을 구현하고, 프레임 단위의 F-score, precision, recall을 계산하여 보여준다. 제안 모델과 비교 모델은 모두 같은 학습 데이터로 학습되었으며, 모든 모델은 다양한 장르(드라마, 뉴스, 다큐멘터리 등)로 구성되어 있는 한국 방송데이터 32시간을 이용하여 모델을 학습되었다. 제안 모델은 한국 방송데이터에서 F-score 91.7%로 가장 좋은 성능을 보여주었다. 또한 영국과 스페인 방송 데이터에서도 F-score 87.9%와 92.6%로 가장 높은 성능을 보여주었다. 결과적으로 본 논문의 제안 모델은 특징 벡터의 시간적 변화를 학습하여 음성 구간 검출 성능 향상에 기여할 수 있었다.
#speech detection #multi-scale time-dilated convolution #deep learning #broadcast data #음성 구간 검출 #다중 스케일 시간 확장 합성곱 #심층 학습 모델 #방송 데이터

목차

Abstract
1. 서론
2. 제안 알고리즘
3. 실험 및 결과
4. 결론
References
국문초록

참고문헌 (15)

참고문헌 신청
Butko, T. / 2011 / Audio segmentation of broadcast news in the Albayzin-2010 evaluation: overview, results, and discussion / EURASIP Journal on Audio, Speech, and Music Processing 2011(1):1~10 google schola Castan, D. / 2015 / Albayzin-2014 evaluation: audio segmentation and classification in broadcast news domains / EURASIP Journal on Audio, Speech, and Music Processing 2015(33):1~9 google schola Doukhan, D. / 2018 / Ina’s MIREX 2018 music and speech detection system google schola Dehak, N. / 2010 / Front-end factor analysis for speaker verification / IEEE Transactions on Audio, Speech, and Language Processing 19(4):788~798 google schola He, K. / 2016 / Deep residual learning for image recognition / Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition :770~778 google schola

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