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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김영진 (한국기술교육대학교) 김은경 (한국기술교육대학교)
저널정보
한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제23권 제12호
발행연도
2019.12
수록면
1,506 - 1,513 (8page)

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최근 드론과 같은 멀티로터 UAV(Unmanned Aerial Vehicle, 무인항공기)의 산업 범위가 크게 확대됨에 따라, UAV를 활용한 데이터의 수집 및 처리, 분석에 대한 요구도 함께 증가하고 있다. 그러나 UAV를 이용해서 수집된 음향 데이터는 UAV의 모터 소음과 바람 소리 등으로 크게 손상되어, 음향 데이터의 처리 및 분석이 어렵다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 UAV에 연결된 마이크를 통해 수신된 음향 신호로부터 목표 음향 신호의 품질을 향상시킬 수 있는 방법에 대해 연구하였다. 본 논문에서는 기존의 단일 채널 음향 향상 기술 중 하나인 densely connected dilated convolutional network를 음향 신호의 채널 간 특성을 반영할 수 있도록 확장하였으며, 그 결과 SDR, PESQ, STOI과 같은 평가 지표에서 기존 연구 대비 좋은 성능을 보였다.
#2채널 음향 향상 #무인항공기 #컨볼루션 신경망 #고밀도 연결성 #확장된 컨볼루션 #Dual-Channel speech Enhancement #Unmanned Aerial Vehicle(UAV) #Convolutional Neural Network(CNN) #Dense Connectivity #Dilated Convolution

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. MAV 음향 시스템의 구성
Ⅲ. 제안한 CNN 모델의 구성
Ⅳ. 실험 및 결과 분석
Ⅴ. 결론
References

참고문헌 (19)

참고문헌 신청
Korea Embedded Software and System Industry Association / KESSIA ISSUE REPORT google schola L. Wang / 2018 / Acoustic sensing from a multi-rotor drone / IEEE Sensors Journal 18(11):4570~4582 google schola D. Floreano / 2015 / Science, technology and the future of small autonomous drones / Nature 521(7553):460~466 google schola K. Daniel / 2011 / Cognitive agent mobility for aerial sensor networks / IEEE Sensors Journal 11(11):2671~2682 google schola G. Sinibaldi / 2013 / Experimental analysis on the noise of propellers for small UAV / Applied Acoustics 74(1):79~88 google schola

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