변형된 MFCC를 이용한 위험 음향 감지시스템Hazardous Sound Detection System Using Modified MFCC
- Other Titles
- Hazardous Sound Detection System Using Modified MFCC
- Authors
- 강상훈; ·Phan Thai Trung; 이호경; 조성원; 이기성
- Issue Date
- 2020
- Publisher
- 한국지능시스템학회
- Keywords
- MFCC; Modified MFCC; LSTM; Deep Learning; MFCC; 변형 MFCC; LSTM; 딥러닝
- Citation
- 한국지능시스템학회 논문지, v.30, no.1, pp.47 - 53
- Journal Title
- 한국지능시스템학회 논문지
- Volume
- 30
- Number
- 1
- Start Page
- 47
- End Page
- 53
- URI
- https://scholarworks.bwise.kr/hongik/handle/2020.sw.hongik/630
- ISSN
- 1976-9172
- Abstract
- 본 논문에서는 스마트 홈 연구의 일환으로 가정 내의 위험 음향 감지를 위한 새로운 시스템을 제안한다. 제안하는 위험음향 감지 시스템에서는 음향 신호의 특징추출을 위해 변형 MFCC(Mel- Frequency Cepstral Coefficient)을 이용한다. 변형MFCC는 기존 MFCC에서 DCT(Discrete Cosine Transform)를 제거하고 Wiener필터를 추가한 변형된 필터뱅크를 사용한다.
Wiener필터는 잡음(Noise) 제거 기능을 하고, 필터뱅크의 변형은 배경음 제거 및 위험 음향데이터의 인식률 향상을 위해적용된다. 기존 MFCC와의 성능을 비교하기 위해 딥러닝 분류기로 시계열 데이터에 적합한 LSTM(Long short-Term Memory)을이용하여 학습 정확도와 인식률 실험을 하였다. 실험 결과, 변형 MFCC가 기존 MFCC에 비해 학습 정확도 개선 및 인식률향상이 가능함을 확인하였다.
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