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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
임민규 (서강대학교) 이동현 (서강대학교) 김광호 (서강대학교) 김지환 (서강대학교)
저널정보
한국음성학회 말소리와 음성과학 말소리와 음성과학 제7권 제4호
발행연도
2015.12
수록면
27 - 33 (7page)

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This paper proposes an audio event classification method using Deep Neural Networks (DNN). The proposed method applies Feed Forward Neural Network (FFNN) to generate event probabilities of ten audio events (dog barks, engine idling, and so on) for each frame. For each frame, mel scale filter bank features of its consecutive frames are used as the input vector of the FFNN. These event probabilities are accumulated for the events and the classification result is determined as the event with the highest accumulated probability. For the same dataset, the best accuracy of previous studies was reported as about 70% when the Support Vector Machine (SVM) was applied. The best accuracy of the proposed method achieves as 79.23% for the UrbanSound8K dataset when 80 mel scale filter bank features each from 7 consecutive frames (in total 560) were implemented as the input vector for the FFNN with two hidden layers and 2,000 neurons per hidden layer. In this configuration, the rectified linear unit was suggested as its activation function.

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 기존 연구
3. DNN 기반 오디오 이벤트 분류기
4. 하이퍼파라미터 변화에 따른 오디오 이벤트 분류 성능 평가
5. 결론
참고문헌

참고문헌 (20)

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