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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.9
- 수록면
- 57 - 64 (8page)
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본 논문에서는 음성 명령을 인식하여 비행기의 1차 조종면을 제어할 수 있는 장치를 제안한다. 음성 명령어는 19개의 명령어로 구성되며 총 2,500개의 데이터셋을 근간으로 학습 모델을 구성한다. 학습 모델은 TensorFlow 기반의 Keras 모델의 Sequential 라이브러리를 이용하여 CNN 모델로 구성되며, 학습에 사용되는 음성 파일은 MFCC 알고리즘을 이용하여 특징을 추출한다. 특징을 인식하기 위한 2단계의 Convolution layer 와 분류를 위한 Fully Connected layer는 2개의 dense 층으로 구성하였다. 검증 데이터셋의 정확도는 98.4%이며 테스트 데이터셋의 성능평가에서는 97.6%의 정확도를 보였다. 또한, 라즈베리 파이 기반의 제어장치를 설계 및 구현하여 동작이 정상적으로 이루어짐을 확인하였다. 향후, 음성인식 자동 비행 및 항공정비 분야의 가상 훈련환경으로 활용될 수 있을 것이다.
목차
Abstract
요약
I. Introduction
II. Background
III. Design & Implementation
IV. Conclusions
REFERENCES
참고문헌 (15)
참고문헌 신청
M. A. Anusuya / 2009 / Speech Recognition by Machine, A Review / International Journal of Computer Science and Information Security, IJCSIS 6(3):181~205
Myeong-Chul Park / 2020 / Drone controller using motion imagery brainwave and voice recognition / Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference :257~258
T. N. Sainath / 2013 / Deep convolutional neural networks for LVCSR / 2013 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing :8614~8618
Mitra. Vikramjit / 2014 / Evaluating robust features on Deep Neural Networks for speech recognition in noisy and channel mismatched conditions / Proceedings of the Annual Conference of the International Speech Communication Association :895~899
V. Pratap / 2019 / Wav2Letter++: A Fast Open-source Speech Recognition System / IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing :6460~6464
Myeong-Chul Park / 2020 / Drone controller using motion imagery brainwave and voice recognition / Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference :257~258
T. N. Sainath / 2013 / Deep convolutional neural networks for LVCSR / 2013 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing :8614~8618
Mitra. Vikramjit / 2014 / Evaluating robust features on Deep Neural Networks for speech recognition in noisy and channel mismatched conditions / Proceedings of the Annual Conference of the International Speech Communication Association :895~899
V. Pratap / 2019 / Wav2Letter++: A Fast Open-source Speech Recognition System / IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing :6460~6464
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