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저자정보
이정은 (국립강릉원주대학교) 이찬규 (국립강릉원주대학교) 박상욱 (국립강릉원주대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2024년도 대한전자공학회 하계학술대회 논문집
발행연도
2024.6
수록면
2,399 - 2,402 (4page)

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Detection and identification of sound events is a critical technique of a modern monitoring systems. Recently, various methods have been introduced to improve the perform ance of sound event detection. This paper investigates a combined framework to enhance detection performance by integrating data augmentation absed on filter augmentation into MRFDY(Multi-residual Frequency Dynamic Convolution) model. With the filter augmentation and frequency dynamic convolution in MRFDY, the model is able to learn acoustic features from the principal frequency components of each sound. So, it enables to identify sound events in terms of its category and interval. In experiment based on DCASE2020 task4 testbed, the proposed approach shows the best performance as 42.73 ± 0.85% with respect to class averaging f1-score among four approaches: CRNN, MRFDY, FilterAug+CRNN, and FilterAug+MR FDY.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

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