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저자정보
이재준 (금오공과대학교) 한현택 (금오공과대학교) 최연웅 (금오공과대학교) 이해연 (금오공과대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제20권 제3호(JKIIT, Vol.20, No.3)
발행연도
2022.3
수록면
1 - 8 (8page)
DOI
10.14801/jkiit.2022.20.3.1

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다양한 스마트 기기에서 오디오 정보들을 수집하고 활용하는 응용들이 개발되고 있다. 방대한 오디오 중에서 사람 음성은 중요한 정보로 오디오에서 음성 구간만 축약하는 것은 유용하다. 본 논문에서는 MobileNet을 사용하여 오디오에서 비음성 구간들을 제외한 음성 구간만을 축약시키는 방법을 제안한다. 입력 오디오를 3초 단위 세그먼트로 구분하고, MFCC 특징을 추출하여 사람 음성 판별에 활용하였다. 특히, 기존에 많이 사용되는 CNN 모델은 구조가 깊어져서 연산량이 증가하는 문제가 있어서, 연산량 최적화에 중점을 둔 MobileNet을 활용하였다. 국내외 여러 데이터셋과 자체적으로 수집한 오디오를 사용하여 실험을 수행하였고, 그 결과 세그먼트 단위로 93.92% 음성 검출 정확도와 전체 오디오에 대해 88.05%의 축약 정확도를 달성하였다.
#audio deduction #voice activity detection #classification #MFCC #mobileNet #deep learning

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. MobileNet을 이용한 사람 음성 구간의 오디오 축약 방법
Ⅳ. 실험 결과 및 분석
Ⅴ. 결론 및 향후 과제
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