• 한국음향학회지
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• 제36권4호
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• pp.267-272
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• 2017

본 논문에서는 다채널 오디오 특징값을 게이트형 순환 신경망(Gated Recurrent Neural Networks, GRNN)에 적용한 효과적인 다성 사운드 이벤트 검출 방식을 제안한다. 실생활의 사운드는 여러 사운드 이벤트가 겹쳐있는 다성사운드로, 기존의 단일 채널 오디오 특징값으로는 다성 사운드에서 개별적인 이벤트의 검출이 어렵다는 한계가 있다. 이에 본 논문에서는 다채널 오디오 신호를 기반으로 추출된 특징값을 사용하여 다성 사운드 이벤트 검출에 적용하였다. 또한 본 논문에서는 현재 순환 신경망에서 가장 높은 성능을 보이는 장단기 기억 신경망(Long Short Term Memory, LSTM) 보다 간단한 GRNN을 분류에 적용하여 다성 사운드 이벤트 검출의 성능을 더욱 향상시키고자 하였다. 실험결과는 본 논문에서 제안한 방식이 기존의 방식보다 성능이 더 뛰어나다는 것을 보인다.

• 한국음향학회지
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• 제39권6호
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• pp.600-605
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• 2020

본 논문에서는 청각 장애인을 위한 소리 감지 홈 모니터링을 위해 다채널 다중 스케일 신경망을 사용한 사운드 이벤트 검출 방식을 제안한다. 제안하는 시스템에서는 홈 내의 여러 무선 마이크 센서들로부터 높은 신호 품질을 갖는 두 개의 채널을 선택하고, 그 신호들로부터 도착신호 지연시간, 피치 범위, 그리고 다중 스케일 합성 곱 신경망을 로그멜 스펙트로그램에 적용하여 추출한 특징들을 양방향 게이트 순환 신경망 기반의 분류기에 적용함으로써 사운드 이벤트 검출의 성능을 더욱 향상시킨다. 검출된 사운드 이벤트 결과는 선택된 채널의 센서 위치와 함께 텍스트로 변환되어 청각 장애인에게 제공된다. 실험결과는 제안한 시스템의 사운드 이벤트 검출 방식이 기존 방식보다 우수하며 청각 장애인에게 효과적으로 사운드 정보를 전달할 수 있음을 보인다.