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한국전자통신학회 한국전자통신학회 논문지 한국전자통신학회 논문지 제15권 제3호
발행연도
2020.1
수록면
465 - 472 (8page)

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최근 들어, 오디오 이벤트 검출을 위하여 다양한 딥뉴럴네트워크 기반의 방법들이 제안되어 왔다. 본 연구에서는 베이스라인 CRNN(Convolutional Recurrent Neural Network) 구조에 attention 방식을 도입함으로서 오디오 이벤트 검출의 성능을 향상시키고자 하였다. 베이스라인 CRNN의 입력단에 context gating을 적용하고 출력단에 attention layer을 추가하였다. 또한, 프레임(frame) 단위의 강전사 레이블(strong label)정보 뿐만 아니라 클립(clip) 단위의 약전사 레이블(weakly label) 오디오 데이터를 이용한 학습을 통하여 보다 나은 성능을 이루고자 하였다. DCASE 2018/2019 Challenge Task 4 데이터를 이용한 오디오 이벤트 검출 실험에서 제안된 attention 기반의 CRNN을 통하여 기존의 CRNN 방식에 비해서 최대 66%의 상대적 F-score 향상을 얻을 수 있었다.
#Convolutional Recurrent Neural Network #Audio Event Detection #Attention Model #Weak Label

목차

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참고문헌 (14)

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M. K. Nandwana / 2015 / Robust Unsupervised Detection of Human Screams In Noisy Acoustic Environments / Proceedings of the International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing google schola M. Crocco / 2016 / Audio Surveillance : A Systematic Review / ACM Computing Surveys 48(4):52:1~52:46 google schola 이요섭 / 2017 / 딥 러닝 프레임워크의 비교 및 분석 / 한국전자통신학회 논문지 12(1):115~122 dbpia Y. Wang / 2016 / Audio-based Multimedia Event Detection Using Deep Recurrent Neural Networks / IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP) :2742~2746 google schola A. Mesaros / 2016 / Metrics for polyphonic sound event detection / Applied Sciences 6(6):321~337 google schola

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