후처리를 이용한 환경음 인식 성능 개선

박준규; 백성준

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자료유형: 학술저널

저자정보: 박준규 (전남대학교) 백성준 (전남대학교)

저널정보: 한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회논문지 한국콘텐츠학회논문지 제10권 제7호

발행연도: 2010.7

수록면: 31 - 39 (9page)

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본 연구에 사용된 환경음은 9 가지 상황으로 구분하였으며 생활 속에서 인간의 이동에 따라 변화하는 실제 환경음과 동일한 테스트 데이터 셋을 이용하였다. 실제 환경에서 녹음된 데이터는 Pre-emphasis, Hamming window를 이용하여 전처리하고 MFCC (Mel-Frequency Cepstral Coefficients) 방식으로 특징을 추출한 후 GMM (Gaussian Mixture Model)을 이용하여 분류 실험을 행했다. 후처리가 없는 GMM은 프레임 별로 판정하므로 분류 결과를 보면 상황이 갑자기 변화하는 이상 결과가 나타난다. 이에 본 연구에서는 인접한 프레임 별 확률 값 혹은 분류 순위를 이용해서 갑작스런 상황 변화가 발생하지 않도록 하는 후처리 방식을 제안하였다. 실험 결과에 따르면 GMM 분류방식에 인접 프레임들의 사후확률 값을 이용하는 후처리방법을 적용한 경우 후처리를 적용하지 않은 경우에 비해 10% 이상 평균 인식률이 개선되는 것을 확인할 수 있었다.

#환경음 #가우시안 믹스처 모델 #후처리 #Environmental Sound #GMM #Post-processing

참고문헌 (11)

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1. [인터넷자원] - / / http://www.teco.edu/tea/

2. [학술지(정기간행물)] - L. Ma / 2006 / Acoustic environment classification / ACM Transactions on Speech and Language Processing 3 (2) : 1 ~ 22

3. [학술대회논문] - Y. Toyoda / 2004 / Environmental sound recognition by multilayered neural networks / International Conference on Computer and Information Technology : 123 ~ 127

4. [기타자료] - L. Couvreur / 2004 / Automatic noise recognition in urban environments based on artificial neural networks and hidden Markov models / InterNoise, Prague, Czech Republic : 1 ~ 8

5. [기타자료] - N.Sawhney / 1997 / Situational awareness from environmental sounds / MIT Media Lab. Technical Report

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