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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
Xiang Sun (Chonnam National University) Jin Young Kim (Chonnam National University) Yong Gwan Won (Chonnam National University)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제12권 제12호(JKIIT, Vol.12, No.12)
발행연도
2014.12
수록면
69 - 75 (7page)
DOI
10.14801/jkiit.2014.12.12.69

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본 논문에서는 수면시 음향신호로부터 코골이와 관련 이벤트(날숨, 들숨 및 묵음)을 탐지하기 위한 효율적인 방법을 제시한다. 특징 벡터는 2개의 부밴드 에너지 신호의 정규화된 평균과 표준편차로부터 얻어진다. 이 제안된 방법은 코골이 신호의 음향학적 성질에 기반하여 정의되는데, 실험을 통하여 코골이 탐지에 유용함이 밝혀졌다. 다음 수면 음향신호의 분류는 SVM을 통하여 이루어진다. 약 32시간의 수면 음향신호 데이터가 코골이 습관을 갖는 피실험자를 대상으로 녹음되었다. 제안된 방법은 성능은 수면 음향신호에 있는 이벤트 분류실험을 통해 검증되었으며, MFCC 기반의 기존 특징과 비교되었다. 본 논문의 알고리듬은 코골기, 숨소리 그리고 묵음을 각각 97.00%, 96.35% 그리고 99.80%의 인식률로 분류하였다.

목차

Abstract
요약
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Methods
III. Experimental Results
IV. Discussion and conclusion
References

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