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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2015.2
- 수록면
- 343 - 350 (8page)
이용수
초록· 키워드
본 논문에서는 모바일 기반의 피보호자 모니터링 시스템 적용을 위한 환경음 기반의 상황 인식 기술을 소개한다. 상황 인식 실험을 위해 총 7가지의 음향 환경으로 나누어 환경음을 취득한다. 환경음 인식 성능 비교를 위해 MFCC와 LPCC 특징 추출 기법을 이용한다. 통계적 기반의 패턴인식 기법을 적용하기 위해 GMM 및 HMM 음향 모델을 기반으로 인식기를 설계한다. 인식 실험 결과에서는 LPCC 특징 추출 기법이 MFCC 기법 보다 우수하고, 음향 모델은 HMM이 GMM에 비해 높은 인식 성능을 나타낸다. LPCC 특징을 사용하고 HMM 모델을 채용함으로써 최고 96.03%의 인식률을 나타낸다. 이와 같은 결과는 음성에 비하여 다양한 주파수 성분이 존재하는 환경음을 표현하는데 MFCC 보다는 LPCC가 효과적임을 나타내며, 시간에 따라 변하는 특성을 갖는 환경음은 GMM 보다 HMM이 효과적임을 입증한다.
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목차
- 요약
- ABSTRACT
- Ⅰ. 서론
- Ⅱ. 모바일 기반의 피보호자 모니터링 시스템
- Ⅲ. 환경음 기반 상황 인식 알고리즘
- Ⅳ. 음향 환경의 설정 및 데이터 수집
- Ⅴ. 실험 및 결과
- Ⅵ. 결론
- REFERENCES
참고문헌
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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2016-559-001128482
