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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
이경태 (한국과학기술원) 박용화 (한국과학기술원)
저널정보
대한기계학회 대한기계학회 춘추학술대회 대한기계학회 2022년 학술대회
발행연도
2022.11
수록면
1,076 - 1,081 (6page)

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To realize human modality in humanoid robots, we propose a binaural sound event localization and detection model that simultaneously detects and localizes sound events by learning HRTF features from binaural signals. The dataset contains train, valid, and test datasets of one-minute wav files synthesized by convolving sound event samples with HRIRs of 36 directions from KAIST HRTF database. We propose an 8-ch. binaural feature composed of mel-scaled spectrogram, velocity-gram, interaural-time-difference-gram, interaural-level-difference-gram, and spectral-cue-gram. BiSELDnet consists of CRNN followed by DNN. The output of BiSELDnet is a time sequence of DOA vectors. Since a sound event activity is assigned to the magnitude of the corresponding DOA vector, sound event detection and localization can be performed simultaneously. BiSELDnet was trained by minimizing MSE loss using Adam optimizer. The evaluation results on the test dataset are as follows: 0.18 error rate, 87.0% F-score, 6.5° localization error, 85.5% localization recall, and 87.7% BiSELD score.
#인간형 로봇(Humanoid robot) #기계 청각(Machine audition) #머리전달함수(Head-related transfer function)

목차

Abstract
1. 서론
2. 머리전달함수
3. 데이터셋
4. 음향 특징
5. BiSELDnet
6. 평가 지표
7. 결과 및 고찰
8. 결론
참고문헌

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