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송주만 (LG전자) 김창민 (LG전자) 김민욱 (LG전자) 박용진 (LG전자) 이서영 (LG전자) 손정관 (LG전자)
저널정보
한국로봇학회(논문지) 로봇학회 논문지 로봇학회 논문지 제17권 제3호
발행연도
2022.9
수록면
273 - 281 (9page)
DOI
10.7746/jkros.2022.17.3.273

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In this paper, we propose a robot sound recognition system that detects various sound events. The proposed system is designed to detect various sound events in real-time by using a microphone on a robot. To get real-time performance, we use a VGG11 model which includes several convolutional neural networks with real-time normalization scheme. The VGG11 model is trained on augmented DB through 24 kinds of various environments (12 reverberation times and 2 signal to noise ratios). Additionally, based on random forest algorithm, a decision logic is also designed to generate event signals for robot applications. This logic can be used for specific classes of acoustic events with better performance than just using outputs of network model. With some experimental results, the performance of proposed sound recognition system is shown on real-time device for robots.
#Sound Event Detection #Deep Learning #Robot Implementation #Audio Signal Processing #Machine Learning #Real-Time Implementation

목차

Abstract
1. 서론
2. 음향인식 모델 설계
3. 로봇에서의 음향 인식 실시간 추론
4. Random Forest를 이용한 결정 로직
5. 실험 결과
6. 결론
References

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