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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.11
- 수록면
- 854 - 860 (7page)
이용수
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심층 신경망은 영상 분류 그리고 음성 인식 등 다양한 분야에서 뛰어난 성능을 보여주었다. 그 중에서 데이터 증대를 통해 생성된 다양한 데이터는 신경망의 성능을 향상하게 시키는 데 중요한 역할을 했다. 일반적으로 데이터의 변형을 통한 증대는 신경망이 다채로운 예시를 접하고 더 일반적으로 학습되는 것을 가능하게 했다. 기존의 영상 분야에서는 신경망 성능 향상을 위해 새로운 증대 방법을 제시할 뿐만 아니라 데이터와 신경망의 구조에 따라 변화할 수 있는 최적의 데이터 증대 방법의 탐색 방법을 제안해왔다. 본 논문은 이에 영감을 받아 음향 분야에서 최적의 데이터 증대 방법을 탐색하는 것을 목표로 한다. 잡음 추가, 음의 높낮이 변경 혹은 재생 속도를 조절하는 등의 증대 방법들을 다양하게 조합하는 실험을 통해 경험적으로 어떤 증대 방법이 가장 효과적인지 탐색했다. 결과적으로 자연 음향 데이터 세트 (ESC-50)에 최적화된 데이터 증대 방법을 적용함으로써 분류 정확도를 향상하게 시킬 수 있었다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 결론
참고문헌 (References)
참고문헌 (15)
참고문헌 신청
A. Dzhambov and D. Dimitrova, Occupational noise exposure and the risk for work-related injury: a systematic review and meta-analysis, Annals of Work Exposures and Health, Vol. 61, No. 9, pp. 1037-1053, Nov. 2017.
S. Kuo and D. Morgan, Active noise control : a tutorial review, Proceedings of the IEEE, Vol. 87, No. 6, pp. 943?973, June 1999.
S. Suh, W. Lim, Y. Jeong, T. Lee and H. Kim, Dual CNN structured sound event detection algorithm based on real life acoustic dataset, J. of Broadcast Engineering, Vol. 23, No. 6, pp. 855-865, 2018.
K. J. Piczak, Environmental sound classification with convolutional neural networks, in Proc. of IEEE Int. Workshop on Machine Learning for Signal Processing (MLSP), Boston, pp. 1-6, Sep. 2015.
H. W. Yun, S. H. Shin, W. J. Jang and H. Park, On-line audio genre classification using spectrogram and deep neural network, J. of Broadcast Engineering, Vol. 21, No. 6, pp. 977-985, Nov. 2016.
S. Kuo and D. Morgan, Active noise control : a tutorial review, Proceedings of the IEEE, Vol. 87, No. 6, pp. 943?973, June 1999.
S. Suh, W. Lim, Y. Jeong, T. Lee and H. Kim, Dual CNN structured sound event detection algorithm based on real life acoustic dataset, J. of Broadcast Engineering, Vol. 23, No. 6, pp. 855-865, 2018.
K. J. Piczak, Environmental sound classification with convolutional neural networks, in Proc. of IEEE Int. Workshop on Machine Learning for Signal Processing (MLSP), Boston, pp. 1-6, Sep. 2015.
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