Abstract
For the emergency detecting in general CCTV environment of our daily life, the monitoring by only images through CCTV information occurs some problems especially in cost as well as man power. Therefore, in this paper, for detecting emergency state dynamically through CCTV as well as resolving some problems, we propose our advanced speech recognition system. For the purpose of it, we adopt HMM(Hidden Markov Model) in our system to do a feature extraction. Also, we adopt Wiener filter technique for noise elimination in many information coming from on CCTV environment. In this paper, our system send only the emergency speech information to a manager to deal with emergency state effectively.
일반적으로 어떤 순간에 발생할지 모르는 응급 상황을 CCTV의 영상 정보만으로 상황을 항상 모니터링하기에는 인력과 비용의문제점이 발생되고 있다. 본 논문에서는 응급상황을 동적으로 보여주는 CCTV환경에서 감지하기 위해 음성인식 기술을 도입하여 문제점을 해결하고자 한다. 이를 위해 본 논문에서는 HMM(Hidden Markov Model) 기반 음성인식을 이용하여, 상황판단의 선택 여부로 고려하였으며, CCTV 환경의 기본적인 잡음 환경은 Wiener 필터를 이용하여 효과적으로 제거하고자 하며, 향후 응급 상황만을 효과적으로 CCTV 관리자에게 제공을 하여 상황인지 하고자 한다.
