음성 감정 인식에서의 어텐션 노이즈 감소를 위한 CNN 기반의 Log-Mel 스펙트로그램 이미지 압축 기법

김정윤; 이승호

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김정윤 (Hanbat National University) 이승호 (Hanbat National University)

저널정보: 한국전기전자학회 전기전자학회논문지 전기전자학회논문지 제28권 제4호

발행연도: 2024.12

수록면: 600 - 606 (7page)

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본 논문은 음성 감정 인식에서 log-Mel 스펙트로그램을 기반으로 한 이미지 압축 기법을 제안하고, 이 기법이 어텐션 메커니즘을 활용한 vision transformer 모델에서 성능 향상에 기여할 수 있음을 보인다. 특히, log-Mel 스펙트로그램은 음성 신호의 주파수 특성을 잘 포착하여 음성 감정 인식에 유용하게 사용되는데, 본 연구에서는 이 스펙트로그램을 이미지 형태로 처리하면서 발생할 수 있는 어텐션 노이즈를 효과적으로 감소시키는 방법을 제시한다. 핵심적인 아이디어는 CNN을 수평 커널로 사용하여 log-Mel 스펙트로그램 이미지의 해상도를 압축하고, 이를 통해 vision transformer 모델에서 중요한 패턴을 보다 효과적으로 학습하도록 돕는 것이다. 제안된 기법은 기존의 log-Mel 스펙트로그램을 128×1001 크기로 처리하고, 이 이미지를 128×129로 고정된 크기로 압축하면서 임의의 이미지 보간이 수행되도록 설계되었다. 이러한 전처리 과정은 모델이 음성 감정 인식에서 유용한 특징을 보다 잘 추출할 수 있도록 돕는다. 본 논문에서는 log-Mel 스펙트로그램의 주어진 특성에 맞게 CNN 기반의 압축 기법을 사용하여 스펙트로그램의 중요 정보를 보존하면서, vision transformer 모델의 어텐션 메커니즘에서 발생할 수 있는 노이즈를 최소화하는 방법을 제안한다. Crowd Sourced Emotional Multimodal Actors(CREMA) 데이터셋을 이용한 실험을 통해, 제안하는 기법이 86.83%의 정확도를 나타내어 기존의 방법들보다 음성 감정 인식에서 더 뛰어난 성능을 보임을 확인하였다.

#Speech Emotion Recognition #Image Compression #Attention Mechanism #Transformer #Deep Learning

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이승호

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논문수 138 이용수 11,029

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