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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 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.
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
참고문헌 (0)
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