많은 음성인식 시스템들은 MFCC와 HMM등의 분류 기법을 사용하여 사람의 음성을 인식한다. 그러나 이러한 음성인식 시스템은 단일 음성신호를 인식하는 것을 목적으로 설계되어, 인간과 기계사이의 일대일 음성 인식에는 적합하나, 애완동물 소리와 실내 소리같은 음성보다 다양하고 넓은 주파수의 소리 군으로 중첩된 음향 속에서 설정된 소리를 인식하기에는 제한이 있다. 중첩된 소리들의 주파수는 사람의 목소리보다 높은 최대 20 kHz까지 넓은 주파수 범위로 구성된다. 본 논문에서는 광역 사운드 스펙트로그램과 DNN에 기반한 케라스 시?셜 모델 기법을 활용하여 인지 주파수 범위를 넓게 확대하는 새로운 인식방법을 제안한다. 광역 사운드 스펙트로그램이 본 논문에서 설계된 특징 추출 및 분류 시스템과 같이 넓은 주파수 범위의 다양한 소리를 분석하고 실험하도록 채택되었다. 소리 인식률을 개선하기 위하여, 케라스 시?셜 모델이 사운드 스펙트로그램에 의하여 생성되어 추출된 특징을 사용하여 패턴인식을 수행하기 위한 방법으로 채용되었다. 제안된 특징 추출 및 분류 시스템이 광역 사운드 스펙트로그램과 케라스 시?셜 모델을 채용하여 애완동물 소리와 실내 소리같은 다양한 주파수들로 구성되어 중첩된 음향 속에서 설정된 소리를 우수하게 분류하는 것을 확인하였다. 그리고 중첩된 소리의 크기에 비례하여 인식에 미치는 특성과 영향을 단계별로 비교 분석하였다.
한국어 모음과 자음의 파형, 스펙트로그램을 통해 다음 사항을 중점적으로 다룬다. - 모음과 자음의 조음 및 음향적 특성, - 모음의 좁힙점과 음향적 특성, - /모음+모음/과 /반모음+모음/의 차이, - 자음의 조음 방법 및 조음장소에 따른 음향적 특성, - 음성환경에 따른 음향적 특성, - 유/무성에 따른 음향적 특성, - 연/경성에 따른 음향적 특성, - 동시조음에 따른 음향적 특성, - 소리의 길이 (중략)
본 논문에서는 스펙트로그램에서 마루와 골을 이용한 주파수 채널 분할 알고리즘을 제안한다. 주파수 채널 분할 문제는 동일한 음원으로부터 발생한 음성이 포함된 주파수 채널들을 하나의 그룹으로 묶는 것을 의미한다. 제안된 알고리즘은 입력 신호의 평탄화된 스펙트럼에 기반한 알고리즘이다. 평탄화된 스펙트럼에서 마루와 골은 각각 세그먼트의 중심과 경계를 판단하기 위해 사용된다. 각 세그먼트를 하나의 소리로 묶는 그룹핑 단계 이전에 제안된 알고리즘에 의한 세그멘테이션 결과가 유용함을 평가하기 위하여 이상적인 마스크에 의한 세그멘테이션 결과와 제안된 방법을 비교한다. 제안된 방법을 협대역 잡음, 광대역 잡음, 다른 음성신호와 혼합된 음성신호에 대하여 실험하였다.
본 논문에서는 선택적 노이즈 캔슬링을 위한 환경 인지 기술을 제안한다. 기존의 노이즈 캔슬링은 모든 소리를 구분 없이 차단하여 여러 가지 문제를 유발할 수 있으며 공통된 노이즈 캔슬링 동작으로 각 소음에 최적화된 성능을 보장할 수 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해 제안하는 방법은 대표적 오디오 특성인 멜-스펙트로그램과 스펙트로그램 기반의 시간적 특성 벡터를 사용하여 환경 인지를 진행한다. 본 논문에서는 attack, rotation, sawing으로 구성된 3가지 소음과 speech, tonal로 구성된 2가지 비 소음으로 총 5가지 클래스를 분류한다. 제안하는 방법에서 특성 벡터로 멜-스펙트로그램만을 사용했을 때 87.5%의 분류 성능을 보였으며, 스펙트로그램 기반의 시간적 특성을 추가했을 때 분류 성능이 91.2%로 향상되었다.
소리 기반 기계 고장 진단은 기계의 음향 방출 신호에서 비정상적인 소리를 자동으로 감지하는 것이다. 수학적 모델을 사용하는 기존의 방법은 기계 시스템의 복잡성과 잡음과 같은 비선형 요인이 존재하기 때문에 기계 고장 진단이 어려웠다. 따라서 기계 고장 진단의 문제를 딥러닝 기반 이미지 분류 문제로 해결하고자 한다. 본 논문에서 스펙트로그램 이미지를 이용한 CNN 기반 자동화 기계 고장 진단 기법을 제안한다. 제안한 방법은 기계의 결함 시 발생하는 주파수상의 특징 벡터를 효과적으로 추출하기 위해 STFT를 사용하였으며, STFT에 의해 검출된 특징 벡터들은 스펙트로그램 이미지로 변환하여 CNN을 이용해 기계의 상태별로 분류한다. 그 결과는 제안한 방법은 효과적으로 결함을 탐지할 뿐만 아니라 소리 기반의 다양한 자동 진단 시스템에도 효과적으로 활용될 수 있다.
전염성이 매우 강한 돼지 호흡기 질병을 빠른 시간 내에 정확하게 탐지하지 못한다면 해당 돈사는 물론 타지역으로 전파되어 심각한 경제적 손실이 발생한다. 본 논문은 이와 같은 돼지 호흡기 질병을 저가격의 임베디드 보드에서도 탐지가 가능한 시스템을 제안한다. 해당 시스템은 돈사에 설치한 소리센서로부터 돼지의 이상 소리를 자동으로 탐지한 후, 탐지한 소리 시그널을 스펙트로그램으로 변환한다. 마지막으로, 스펙트로그램은 딥러닝 알고리즘에 적용되어 돼지 호흡기 질병을 탐지 및 식별한다. 이 때, 일반 컴퓨터 환경에 비해 비용 부담이 적은 임베디드 환경에서 실행되기 위하여 경량 딥러닝 모델인 MnasNet 을 사용하였으며, 임베디드 보드인 NVIDIA TX-2 에서 해당 시스템의 호흡기 질병 식별 성능을 확인한 결과 높은 탐지 성능과 실시간 탐지가 가능함을 확인하였다.
열차의 방향을 기존 방향에서 다른 방향으로 이동시키기 위한 변환 장치인 선로 전환기의 고장은 열차의 탈선 등을 유발시킬 수 있다. 따라서 열차운행의 안전 측면에서 해당 장비에 대한 모니터링은 필수 요소이다. 본 논문에서는 선로 전환기의 구동시 발생하는 소리 정보를 기반으로 잡음에도 강인한 선로 전환기의 이상 상황 탐지시스템을 제안한다. 먼저 제안한 시스템은 소리 센서에서 실시간으로 취득하는 소리 신호에 STFT(Short-Time Fourier Transform)를 적용하여 스펙트로그램을 취득한다. 실제 환경에서 발생하는 잡음의 영향에도 강인한 성능을 보장하기 위하여, 해당 스펙트로그램에 대한 전처리 과정을 수행 후 모듈화 한다. 각각의 모듈에서 평균값과 표준편차를 계산 및 조합하여 특징 벡터로 생성한 후 이진 분류에 뛰어난 성능이 확인된 SVM(Support Vector Machine)에 적용하여 이상 상황을 탐지한다. 실제 선로 전환기의 전환 시 발생하는 소리 데이터를 이용하여 모의실험을 수행한 결과, 제안한 시스템은 잡음이 발생하는 상황에서도 효과적으로 이상 상황을 탐지함을 확인하였다.
본 논문에서는 산업현장에서의 선택적 소음 제거를 위한 환경 사운드 분류 기술을 제안한다. 산업현장에서의 소음은 작업자의 청력 손실의 주요 원인이 되며, 소음 문제를 해결하기 위한 소음 제거 기술이 널리 연구되고 있다. 그러나 기존 소음 제거 기술은 모든 소리를 구분 없이 차단하는 문제를 가지며, 모든 소음에 공통된 제거 방법을 적용하여 각 소음에 최적화된 소음 제거 성능을 보장할 수 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해 사운드 종류에 따라 선택적 동작을 하는 소음 제거가 필요하고, 본 논문에서는 이를 위해 딥 러닝 기반의 환경 사운드 분류 기술을 제안한다. 제안 방법은 기존 오디오 특성인 멜-스펙트로그램의 한계를 극복하기 위해 새로운 특성으로서 멜-스펙트로그램 기반의 시간 변화 특성과 통계적 주파수 특성을 사용하며, 합성곱 신경망을 이용하여 특성을 모델링 한다. 제안하는 분류기를 사용하여 3가지 소음과 2가지 비소음으로 구성된 총 5가지 클래스로 사운드를 분류하였고, 제안하는 오디오 특성을 사용하여 기존 멜-스펙트로그램 특성을 사용할 때에 비하여 분류 정확도가 6.6% 포인트 향상되는 것을 확인하였다.
멀티로터 UAV(Unmanned Aerial Vehicle)를 이용해서 수집한 음향 데이터는 모터나 프로펠러에서 발생하는 자체 소음이나 비행 중 발생하는 바람 소리 등으로 인해 음향 품질이 크게 손상되는 문제가 발생한다. 멀티로터 UAV 환경에서는 목표 음향의 크기뿐만 아니라 위상도 크게 손상되기 때문에 크기와 위상을 모두 고려해서 음향을 향상시킬 필요가 있다. 하지만 위상은 크기와 달리 구조적인 특징이 잘 나타나지 않으므로 향상시키는 것이 쉽지 않다. 따라서 본 연구에서는 크기와 위상을 모두 표현할 수 있는 복소 스펙트로그램을 기초로 잡음을 제거해서 목표 음향의 품질을 향상시키는 CNN 기반 복소 스펙트로그램 향상 방법을 제안한다.
최근 반려동물을 키우는 가구 수의 증가와 함께, 반려묘에 대한 관심도 상당히 증가하고 있다. 특히 반려인은 반려묘와의 원활한 의사소통과 교감을 바라지만 반려묘의 세세한 감정 상태를 24시간 내내 파악하는 것은 어려운 일이다. 본 논문에서는 반려묘의 울음소리에 많은 감정 및 상태 정보가 담겨있는 것에 착안하여, 반려묘의 울음소리를 기반으로 감정을 분류하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 먼저, 이미 수집된 소리 데이터를 데이터 증폭 방법론을 이용하여 데이터를 확장 한 후, 해당 소리들의 멜 스펙트로그램 정보를 추출한다. 이를 시계열 정보 처리에 효과적인 LSTM에 적용하여 반려묘의 감정 상황을 식별할 수 있도록 학습을 수행한다. 실험 결과, 반려묘의 감정 상태 분류의 가능성을 확인하였다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.