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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2017.6
- 수록면
- 485 - 492 (7page)
- DOI
- http://dx.doi.org/10.13067/JKIECS.2017.12.3.485
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GMM(Gaussan Mixture Model)은 비명 소리를 검출하기 위해서 가장 많이 사용되는 기법의 하나이다. 기존의 GMM 방식에서는 전체 훈련데이터를 비명소리와 비-비명 소리로 나누고, 훈련과정을 통하여 각각의 GMM 모델을 생성하게 된다. 그러나 본 연구에서는 비명 소리 검출 과정이 화자인식과 매우 유사하다는 점에 착안하여 화자인식에서 매우 효과적으로 사용된 UBM(Universial Background Model) 방식을 비명소리 검출에 적용할 것을 제안하였다. 제안된 UBM 방식을 통한 검출 실험 결과 기존의 GMM 방식에 비하여 더 나은 검출 성능을 보임을 인식 실험을 통하여 확인 할 수 있었다.
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김우준 / 2016 / 주변 배경음에 강인한 구간 검출을 통한 음원 인식 및 위치 추적 시스템 설계 / 한국전자통신학회 논문지 11(08):759~766
서지훈 / 2014 / 보안 시스템을 위한 비명 검출 엔진 설계 / 전기학회논문지 63(11):1559~1563
S. Ntalampiras / 2009 / On acoustic surveillance of hazardous situations / Proc. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing :165~168
J. Park / 2014 / False Positive Movie Clip Decision in Black-box Using Car Door-Closing Sound Classification / The Institute of Electronics and Information Engineers 37(1):761~763
J. Pohjalainen / 2011 / Shout detection in noise / Proc. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing :4968~4971
서지훈 / 2014 / 보안 시스템을 위한 비명 검출 엔진 설계 / 전기학회논문지 63(11):1559~1563
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J. Park / 2014 / False Positive Movie Clip Decision in Black-box Using Car Door-Closing Sound Classification / The Institute of Electronics and Information Engineers 37(1):761~763
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