A Comparative Study of Lightweight Techniques for Multi-sound Recognition Models in Embedded Environments

임베디드 환경에서의 다중소리 식별 모델을 위한 경량화 기법 비교 연구

본 논문은 딥러닝 기반의 소리 인식 모델을 기반으로 실내에서 발생하는 다양한 소리를 시각적인 정보로 제공하는 시스템을 위해 경량화된 CNN ResNet 구조의 인공지능 모델을 제시한다. 적용하는 경량화 기법은 모델의 크기와 연산량을 최적화하여 자원이 제한된 장치에서도 효율적으로 동작할 수 있도록 한다. 이를 위해 마이크로 컴퓨터나 휴대용 기기와 같은 임베디드 장치에서도 원활한 인공지능 추론을 가능하게 하는 모델을 양자화 기법을 적용한 경량화 방법들을 실험적으로 비교한다.