합성곱 신경망을 이용한 보청기 환경잡음 분류 알고리즘

박규석; 안홍섭; 이상민

doi:10.21288/resko.2019.13.4.297

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자료유형: 학술저널

저자정보: 박규석 (인하대학교) 안홍섭 (인천재능대학교) 이상민 (인하대학교)

저널정보: 한국재활복지공학회 재활복지공학회논문지 재활복지공학회논문지 제13권 제4호

발행연도: 2019.11

수록면: 297 - 303 (7page)

DOI: 10.21288/resko.2019.13.4.297

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본 논문은 보청기의 환경잡음 분류를 위해 소리 신호를 이미지 신호로 변환하여 합성곱 신경망(CNN, convolutional neural networks)을 적용한 잡음 분류 알고리즘에 관한 것이다. 장시간 현장 녹음한 생활잡음을 이미지 신호로 변환하기 위해 스펙트로그램을 확인하고, sharpening mask와 median filter를 적용하여 합성곱 신경망 기법의 분류 결과를 비교하였다. 1초/2.5초/5초 단위 시간의 스펙트로그램 이미지 분류 결과, 1초의 합성곱 신경망 분류율이 가장 높았으며, 단위 시간이 증가 할수록 분류율이 감소하였다. 합성곱 신경망의 입력 데이터에 제안된 필터를 적용하여 분류율 결과를 비교했을 때, 필터를 적용하지 않은 스펙트로그램 이미지를 분류율이 median filter를 적용했을 때보다 최대 약 2.8% 상승한 것을 확인하였다.

#Hearing aids #Noise classification #convolutional neural networks #Spectrogram #Hearing aids satisfaction

참고문헌 (11)

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J. M. Festen / 1990 / Effects of fluctuating noise and interfering speech on the speech‐reception threshold for impaired and normal hearing / The Journal of the Acoustical Society of America 88(4):1725~1736

서상완 / 2013 / 인공 신경망을 이용한 보청기용 실시간 환경분류 알고리즘 / 의공학회지 34(1):8~13

University of Guelph. School of Engineering, and Cecille Freeman / 2007 / Audio environment classification for hearing aids / University of Guelph

P. Nordqvist / 2004 / An efficient robust sound classification algorithm for hearing aids / The Journal of the Acoustical Society of America 115(6):3033~3041

J. Tchorz / 1999 / Psychophysics, Physiology and Models of Hearing / World Scientific Pub. Co. Inc. :275~278

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