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This study reports on the experiment of using deep learning algorithms to determine the machining process of aluminium and steel. A face cutting milling tool was used for machining and the cutting speed was set between 3 and 4 mm/s. Both materials were machined with a depth to 0.5mm and 1.0mm. To demonstrate the developed deep learning algorithm, simulation experiments were performed using the VGGish algorithm in MATLAB toobox. Downcutting was used to cut aluminum and steel as a machining process for high quality and precise learning. As a result of learning algorithms using audio data, 61%-99% accuracy was obtained in four categories: Al 0.5mm, Al 1.0mm, Steel 0.5mm and Steel 1.0mm. Audio discrimination using deep learning is derived as a probabilistic result.
목차
ABSTRACT
1. Introduction
2. Experiments
3. Results
4. Conclusion
5. Discussion
REFERENCES
참고문헌 (5)
참고문헌 신청
Lee, Y. H. / 2017 / Speech/Auido Processing based on Deep Learning / Journal of Broadcasting and Media Magazine 22(1):46~57
Hinton, G. / 2012 / Deep Neural Networks for Acoustic Modeling in Speech Recognition : The Shared Views of Four Research Groups / Journal of IEEE Signal Processing Magazine 29(6):82~97
Krizhevsky, A. / 2017 / Imagenet classification with deep convolutional neural networks / Journal of Communications of the ACM 60(6):84~90
서상원 / 2018 / 실생활 음향 데이터 기반 이중 CNN 구조를 특징으로 하는 음향 이벤트 인식 알고리즘 / 방송공학회 논문지 23(6):855~865
이승진 / 2021 / A Machine Learning Program for Impact Fracture Analysis / 한국기계가공학회지 20(1):95~102
Hinton, G. / 2012 / Deep Neural Networks for Acoustic Modeling in Speech Recognition : The Shared Views of Four Research Groups / Journal of IEEE Signal Processing Magazine 29(6):82~97
Krizhevsky, A. / 2017 / Imagenet classification with deep convolutional neural networks / Journal of Communications of the ACM 60(6):84~90
서상원 / 2018 / 실생활 음향 데이터 기반 이중 CNN 구조를 특징으로 하는 음향 이벤트 인식 알고리즘 / 방송공학회 논문지 23(6):855~865
이승진 / 2021 / A Machine Learning Program for Impact Fracture Analysis / 한국기계가공학회지 20(1):95~102
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