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황연우 (홍익대학교) 하태민 (홍익대학교) 기재원 (홍익대학교) 윤지성 (홍익대학교) 오성훈 (홍익대학교) 신상미 (홍익대학교) Do Chi Thanh (홍익대학교) 조성원 (홍익대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2021년도 대한전자공학회 추계학술대회 논문집
발행연도
2021.11
수록면
319 - 323 (5page)

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The previous MFCC algorithm is not useful for recognition of high-frequency sounds such as vehicle driving sound and screaming sound. In order to get around the disadvantages of the previous methods, this paper proposes a new sound recognition system that can remove noise and increase the recognition rate of object detection and dangerous sound data.
In the proposed system, Wiener filters are applied to remove noise from sound data, and filter banks of the original MFCC algorithm are modified to remove background sounds and to increase the recognition accuracy of high frequency hazardous sounds through the concentrated triangular filters.
Experiments for comparing the performance of the proposed method and the original MFCC were conducted using LSTM(Long Short-Term Memory) deep learning model. Experimental results showed the superiority of the proposed method in comparison to the conventional MFCC in terms of recognition rate.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 구현
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

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