• 한국음향학회지
• /
• 제27권5호
• /
• pp.239-243
• /
• 2008

본 논문에서는 스펙트럼의 주파수 및 시간 방향의 특성을 결합한 오디오 인식 방법을 제안하였다. 특히 스펙트럼의 형태를 모사하기 위해 부밴드로 나누고 주파수와 시간 방향의 무게중심을 구하고 정규화하여 인식기에 사용하였다. 무게중심 값은 스펙트럼의 형태적 특징을 잘 나타내면서도 간결하여 인식기에 사용되는 특징 DB의 크기를 줄여줄 수 있는 장점이 있다. 수 천곡 규모의 오디오에 대해서, 부밴드 스펙트럼의 주파수와 시간 방향 무게중심의 인식 성능을 비교하였다. 실험 결과 주파수와 시간 방향 특징을 결합하면 상보적으로 인식 성능을 높일 수 있음을 발견하고, 선형 변환을 이용하여 주파수와 시간 방향 특징을 하나로 결합하는 방법을 제안하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제12권12호
• /
• pp.519-524
• /
• 2023

해싱 기반 이미지 검색에서는 조작된 이미지의 해시코드가 원본 이미지와 달라 동일한 이미지 검색이 어렵다. 본 논문은 이미지의 질감, 모양, 색상 등 특징 정보로부터 지각적 해시코드를 생성하는 자기 감독 기반 딥해싱 모델을 제안하고 평가한다. 비교 모델은 오토인코더 기반 변분 추론 모델들이며, 인코더는 완전 연결 계층, 합성곱 신경망과 트랜스포머 모듈 등으로 설계된다. 제안된 모델은 기하학적 패턴을 추출하고 이미지 내 위치 관계를 활용하는 SimAM 모듈을 포함하는 변형 추론 모델이다. SimAM은 뉴런과 주변 뉴런의 활성화 값을 이용한 에너지 함수를 통해 객체 또는 로컬 영역이 강조된 잠재 벡터를 학습할 수 있다. 제안 방법은 표현 학습 모델로 고차원 입력 이미지의 저차원 잠재 벡터를 생성할 수 있으며, 잠재 벡터는 구분 가능한 해시코드로 이진화 된다. CIFAR-10, ImageNet, NUS-WIDE 등 공개 데이터셋의 실험 결과로부터 제안 모델은 비교 모델보다 우수하며, 지도학습 기반 딥해싱 모델과 동등한 성능이 분석되었다.