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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
고유정 (한밭대학교) 김윤중 (한밭대학교)
저널정보
한국정보전자통신기술학회 한국정보전자통신기술학회 논문지 한국정보전자통신기술학회 논문지 제10권 제1호
발행연도
2017.2
수록면
85 - 94 (10page)

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본 논문에서는 동물소리 인식시스템을 위하여 최대 빈도모델 탐색 알고리즘을 고안하고 이를 이용한 소리모델을 생성하는 방법을 제안하였다. 소리모델 생성 방법은 동물종의 소리 데이터로부터 학습과정, 비터비 탐색과정 및 최대 빈도모델 탐색과정을 반복하면서 HMM(Hidden Makcov Model)모델의 구조(상태의 수와 GMM의 수)를 탐색하여 최적의 인식률을 갖는 모델집합이 생성하는 방법이다. 최대 빈도모델 탐색 알고리즘은 입력 소리 데이터를 비터비(Viterbi) 알고리즘으로 탐색하여 모델리스트를 생성하고 이 리스트 중에서 최대 빈도수의 모델을 탐색하여 최종 인식결과로 결정하는 방법이다. 알고리즘에서 소리특징으로 MFCC(Mel Frequency Cepstral Coefficient), 모델형식으로 HMM을 이용하고 C# 프로그래밍언어로 구현 하였다. 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 27종의 동물소리를 선정하고 실험을 하였으며 27개의 HMM 모델집합이 97.29 퍼센트의 인식률로 생성됨을 확인하였다.
#Animal Vocalization Recognition #MFCC #Most Frequent Model Search Algorithm #HMM #Sound Model Generation

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 동물소리모델 시스템 개발
3. 최대 빈도 모델 탐색알고리즘
4. 소리 모델생성 알고리즘
5. 실험 및 결과
6. 결론
REFERENCES

참고문헌 (14)

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[학술지(정기간행물)] - C. Lee / 2006 / Automatic Recognition of Bird Songs Using Cepstral Coefficients / Journal of Information Technology and Applications 1 (1) : 17 ~ 23 google schola [학술지(정기간행물)] - D. Mane / 2013 / Identification & Detection System for Animals from their Vocalization / International Journal of Advanced Computer Research 3 : 352 ~ 357 google schola [학술대회논문] - D. Mitrovic / 2006 / Discrimination and retrieval of animal sounds / IEEE Multimedia Modelling Conference google schola [학술지(정기간행물)] - G. G. / 2003 / Content-based classification and retrieval by support vector machines / IEEE Transactions on Neural Networks 14 : 29 ~ 215 google schola [학술지(정기간행물)] - H. Chen / 2015 / An Intelligent Nocturnal Animal Vocalization Recognition System / International Journal of Computer and Communication Engineering 4 (1) : 39 ~ 45 google schola

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