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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
박상욱 (고려대학교 전기전자공학과) 고경득 (고려대학교 전기전자공학과) 고한석 (고려대학교 전기전자공학과)
저널정보
한국음향학회 한국음향학회지 한국음향학회지 제36권 제6호
발행연도
2017.1
수록면
401 - 406 (6page)

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본 논문에서는 양서류 울음소리를 통한 종 인식 시스템 개발을 위해, 음향 신호 분석에서 활용되는 주요 알고리즘의 인식 성능을 평가했다. 먼저, 멸종위기 종을 포함하여 총 9 종의 양서류를 선정하여, 각 종별 울음소리를 야생에서 녹음하여 실험 데이터를 구축했다. 성능평가를 위해, MFCC(Mel Frequency Cepstral Coefficient), RCGCC(Robust Compressive Gammachirp filterbank Cepstral Coefficient), SPCC(Subspace Projection Cepstral Coefficient)의 세 특징벡터와 GMM(Gaussian Mixture Model), SVM(Support Vector Machine), DBN-DNN(Deep Belief Network - Deep Neural Network)의 세 인식기가 고려됐다. 추가적으로, 화자 인식에 널리 사용되는 i-vector를 이용한 인식 실험도 수행했다. 인식 실험 결과, SPCC-SVM의 경우 98.81 %로 가장 높은 인식률을 확인 할 수 있었으며, 다른 알고리즘에서도 90 %에 가까운 인식률을 확인했다.
#음향 이벤트 인식 #환경음 인식

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G. E. Hinton / 2006 / A fast learning algorithm for deep belief nets / Neural computation 18(7):1527~1554 google schola

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