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본 논문에서는 다채널 오디오 특징값을 게이트형 순환 신경망(Gated Recurrent Neural Networks, GRNN)에 적용한 효과적인 다성 사운드 이벤트 검출 방식을 제안한다. 실생활의 사운드는 여러 사운드 이벤트가 겹쳐있는 다성사운드로, 기존의 단일 채널 오디오 특징값으로는 다성 사운드에서 개별적인 이벤트의 검출이 어렵다는 한계가 있다. 이에 본 논문에서는 다채널 오디오 신호를 기반으로 추출된 특징값을 사용하여 다성 사운드 이벤트 검출에 적용하였다. 또한 본 논문에서는 현재 순환 신경망에서 가장 높은 성능을 보이는 장단기 기억 신경망(Long Short Term Memory, LSTM) 보다 간단한 GRNN을 분류에 적용하여 다성 사운드 이벤트 검출의 성능을 더욱 향상시키고자 하였다. 실험결과는 본 논문에서 제안한 방식이 기존의 방식보다 성능이 더 뛰어나다는 것을 보인다.
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A. Mesaros / 2005 / Automatic surveillance of the acoustic activity in our living environment / Proc. IEEE ICME :634~637
E. Cakir / 2015 / Polyphonic sound event detection using multi-label deep neural networks / Proc. IEEE IJCNN :1~7
X. xiao / 2016 / Deep beamforming networks for multi-channel speech recognition / Proc. IEEE ICASSP :5745~5749
G. Parascandolo / 2016 / Recurrent neural networks for polyphonic sound event detection in real life recordings / Proc. IEEE ICASSP :6440~6444
T. N. Sainath / 2015 / Convolutional, long short-term memory, fully connected deep neural networks / Proc. IEEE ICASSP :4580~4584
E. Cakir / 2015 / Polyphonic sound event detection using multi-label deep neural networks / Proc. IEEE IJCNN :1~7
X. xiao / 2016 / Deep beamforming networks for multi-channel speech recognition / Proc. IEEE ICASSP :5745~5749
G. Parascandolo / 2016 / Recurrent neural networks for polyphonic sound event detection in real life recordings / Proc. IEEE ICASSP :6440~6444
T. N. Sainath / 2015 / Convolutional, long short-term memory, fully connected deep neural networks / Proc. IEEE ICASSP :4580~4584
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