2차원 변환과 CNN 딥러닝 기반 음향 인식 시스템에 관한 연구

A Study on Sound Recognition System Based on 2-D Transformation and CNN Deep Learning
  • 이기성; 
  • 조성원; 
  • 하태민; 
  • Ngo Luong Thanh Tra; 
  • Do Chi Thanh

초록

본 논문은 일상생활에서 흔히 들을 수 있는 소리(비명소리, 박수 소리, 여러 명의 박수 소리, 자동차 지나가는 소리, 배경음 등)를 감지하는 음향 인식을 위하여, 신호처리 및 딥러닝을 적용하는 연구에 관한 것이다. 제안된 음향 인식에서는, 인식 정확도의 향상을 위해서 음향 파형의 스펙트럼, 음향 데이터의 증강, 2차원(2-D) 이미지 변환에 관한 기술들이 사용되었고, 예측의 정확도를 향상을 위한 앙상블 학습, Convolution Neural Network(CNN) 딥러닝 기술들이 적용된다. 제안된 음향 인식 기술은 실험을 통해 다양한 음향을 정확하게 인식할 수 있음을 보여준다.

키워드

음향 데이터; CNN; 2차원 이미지; 증강; 앙상블 학습; Sound Data Set; CNN; 2-D data; Augmentation; Ensemble Learning
제목
2차원 변환과 CNN 딥러닝 기반 음향 인식 시스템에 관한 연구
제목 (타언어)
A Study on Sound Recognition System Based on 2-D Transformation and CNN Deep Learning
저자
이기성; 조성원; 하태민; Ngo Luong Thanh Tra; Do Chi Thanh
DOI
10.30693/SMJ.2022.11.1.31
발행일
2022
저널명
스마트미디어저널
권
11
호
1
페이지
31 ~ 37