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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.1
- 수록면
- 11 - 17 (7page)
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본 논문은 시각장애인별로 드럼 스틱의 좌표 값을 머신러닝 분류 알고리즘으로 학습하고, 시각적 효과와 함께 연주할 수 있는 맞춤형 전자 드럼 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 TTS(Text-to-Speech)로 드럼 스틱 움직임에 대한 가이드라인을 출력한다. 또한 제안된 시스템은 시각장애인이 사용하는 드럼 스틱의 x, y, z 각도에 의한 크래쉬 심벌, 스몰 탐, 미들 탐, 라이드 심벌, 하이햇, 스네어, 킥, 플로어 탐의 모션을 가속도 센서(MPU-6050) 데이터로 수집한다. 수집된 데이터는 Decision Tree, Random Forest, SVC, KNN 분류 알고리즘에 적용되고 학습된다. 본 논문은 네 가지 학습 모델 중에서 Accuracy 와 F1-score, Precision, Recall 의 성능이 가장 높은 모델을 선택하여 추론에 적용한다. 제안된 시스템은 시각장애인 별로 원하는 위치에서 드럼을 연주할 수 있는 기능을 제공하며, 연주할 때 드럼 이미지에 입혀진 시각적인 효과를 함께 제공한다.
목차
요약문
1. 서론
2. 관련 연구
3. 본문
4. 실험 및 평가
5. 결론
참고 문헌
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