인문학
사회과학
자연과학
공학
의약학
농수해양학
예술체육학
복합학
DBpia AI
AI 에이전트
AI 아이디어
AI 리더
AI 뷰어
Citeasy
크롬 서지관리 다운로드
지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
피인용 0
초록·키워드
The applicability of Gammatone Frequency Cepstral Coefficients (GFCCs) was studied by comparing its performance with Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCCs) in their combined noise environments. A multi-output artificial neural network model was developed to classify aircraft, road traffic, and combined noise, and to estimate the signal-to-noise (SNR) ratio when combined noise is detected. GFCC features were extracted using 64 Gammatone filters and 13 cepstral coefficients. Trained on 10 076 samples, the model achieved a classification accuracy of 99.94 % and an SNR estimation mean absolute error of 0.5432, outperforming MFCC-based models. These results demonstrate the effectiveness of GFCC in analyzing low-frequency dominant aircraft noise under combined noise conditions.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
최근 본 자료 전체보기
UCI(KEPA) : I410-151-25-02-093128761
