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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2018.1
- 수록면
- 147 - 152 (6page)
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수중에서의 일시적인 신호는 복잡하고, 변화가 심하며, 비선형적이므로 신호의 패턴을 정확히 모델링하기 어렵다. 본 논문에서는 수중 신호중 하나인 고래 소리를 선택하여 음성분석 기법에 많이 사용하는 Cepstral 분석에 의한 MFCC 추출법을 이용하여 분석하였고, MFCC와 L2-norm 최소화 기법을 이용하여 고래소리를 재생하였다 실험 분석에 사용된 고래의 종류는 혹등고래(Humpback whale), 참고래(Right whale), 대왕고래(Blue whale), 귀신고래(Gray whale), 밍크고래(Minke whale) 등 5종으로서 과거 한반도 동해안에 출몰한 적이 있는 고래들이다. 원본 고래소리에서 MATLAB프로그래밍을 이용하여 20차 MFCC계수들을 추출한 후 이를 가중 L2-norm 최소화를 이용한 MFCC역변환을 통해 재생한다. 최종적으로 가중치가 3∼4의 값에서 고래소리 재생이 가장 적합함을 알 수 있었다.
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참고문헌 (10)
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Walter M. X. Zimmer / 2011 / Passive Acoustic Monitoring of Cetaceans / Cambridge University Press
박수진 / 2012 / 우리나라 해양관광산업 육성을 위한 정책 개선방향에 관한 고찰 / 해양환경안전학회지 18(2):131~138
임태균 / 2007 / MFCC 특징 벡터를 이용한 수중 천이 식호 식별 / 한국통신학회논문지C 32(8):675~680
T.G. Lim / 2008 / Frame Based Classification of Underwater Transient Signal using MFCC Feature Vector and Neural Network / The Proceeding of Korea Electronics Association 2008 31(1):883~884
J.G. Jung / 2009 / Feature Extraction and Classification of Underwater Transient Signal using MFCC and Wavelet Packet Based on Entropy / The Proceeding of Korea Univ.-Industry Tech Association :781~784
박수진 / 2012 / 우리나라 해양관광산업 육성을 위한 정책 개선방향에 관한 고찰 / 해양환경안전학회지 18(2):131~138
임태균 / 2007 / MFCC 특징 벡터를 이용한 수중 천이 식호 식별 / 한국통신학회논문지C 32(8):675~680
T.G. Lim / 2008 / Frame Based Classification of Underwater Transient Signal using MFCC Feature Vector and Neural Network / The Proceeding of Korea Electronics Association 2008 31(1):883~884
J.G. Jung / 2009 / Feature Extraction and Classification of Underwater Transient Signal using MFCC and Wavelet Packet Based on Entropy / The Proceeding of Korea Univ.-Industry Tech Association :781~784
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