Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference (한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집)
- 2017.06a
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- Pages.31-32
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- 2017
Auditory Feature Extraction for Sound Classification based on Deep Neural Network
심층 신경망 기반의 사운드 분류를 위한 청각 특성 추출 기술
- Jang, Woo-Jin (Kwangwoon University) ;
- Shin, Seong-Hyeon (Kwangwoon University) ;
- Yun, Ho-Won (Kwangwoon University) ;
- Cho, Hyo-Jin (Kwangwoon University) ;
- Jang, Won (Kwangwoon University) ;
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Park, Ho-chong
(Kwangwoon University)
- Published : 2017.06.21
Abstract
본 논문에서는 심층 신경망 기반의 사운드 분류를 위한 청각 특성 추출 기술을 제안한다. 심층 신경망은 인간의 신경망을 모델링 하기 때문에 인간의 인식을 기반으로 하는 특성을 사용한다면 더 적합한 학습을 할 수 있다. 기존 방법인 MFCC와 스펙트로그램과는 달리 스파이크그램은 인간의 청각 시스템을 기반으로 파형을 해석하는 방법이기 때문에 심층 신경망에 더 효율적인 특성이라고 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 사운드 분류 기술의 특성으로 스파이크그램을 이용하는 방법을 제안한다. 제안한 방법을 사용하면 MFCC와 스펙트로그램을 사용하는 것보다 더 높은 분류 성능을 얻을 수 있다.
Keywords