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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.6
- 수록면
- 1,728 - 1,732 (5page)
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In this paper, we propose a modified BRC technique to enhance the performance of respiratory sound classification using deep neural networks. When applied to the ICBHI dataset resampled to 16 kHz, the AST model utilizing the original BRC technique fails to improve classification performance and actually degrades it. This is because the clipping boundaries, which remove high frequency regions with minimal energy from the two dimensional acoustic features, occur over a wide frequency range, leading to inadequate training of the AST model. By addressing this issue with the MBRC technique, the AST model achieves a score of 60.98%, corresponding to a 2.47% performance improvement over the model without MBRC.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. MBRC AST 모델
Ⅲ. 실험 환경
Ⅳ. 성능 분석 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌
참고문헌 (0)
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