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자료유형
학술저널
저자정보
최현식 (고려대학교 전기전자공학부) 금민석 (고려대학교 전기전자공학부) 고한석 (고려대학교 전기전자공학부)
저널정보
한국음향학회 한국음향학회지 한국음향학회지 제34권 제3호
발행연도
2015.1
수록면
234 - 239 (6page)

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비음수 행렬 분해(Nonnegative Matrix Factorization, NMF) 기법은 사전행렬과 크기성분을 번갈아 가며 업데이트 하면서 구하는 방법이며 직관적 해석 및 구현의 용이성으로 인해 중첩음향이벤트 분리 및 검출방법으로 널리 활용되었다. 하지만 비음수 행렬 분해의 고유한 특성인 부분기반표현(part-based representation)으로 인해 하나의 음향 이벤트를 구성 하는 사전(dictionary)의 파편화 현상이 발생하고, 다른 음향이벤트와 중복되는 사전이 생성되어 결과적으로 분리, 검출 성능의 저하 문제가 발생한다. 본 논문에서는 사전 획득 단계의 부분기반표현에 의한 문제를 해소하기 위해 K-Singular Value Decomposition(K-SVD)을 사용하여 사전을 획득하고, 음향이벤트 검출 단계 에서는 기존 비음수 행렬 분해 기법을 이용하여 크기를 획득 한다. 제안하는 방식을 통해 비음수 행렬 분해 기반의 사전을 사용하는 경우보다 중첩음향이벤트 검출 성능이 개선되는 것을 확인하였다.
#비음수 행렬 분해 #중첩음향이벤트

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I. Tosic. / 2011 / Dictionary learning / IEEE Signal Process. Mag 28:27~38 google schola A. Dessein / Incremental multi-source recognition with non-negative matrix factorization google schola J. F. Gemmeke. / 2013 / An exemplar-based NMF approach to audio event detection / In Applications of Signal Processing to Audio and Acoustics (WASPAA), 2013 IEEE Workshop on :1~4 google schola D. D. Lee. / 2001 / Algorithms for non-negative matrix factorization / in Proc. of NIPS google schola T. Heittola. / 2013 / Contextdependent sound event detection / EURASIP Journal on Audio, Speech, and Music Processing 1:1~13 google schola

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